У данашњем све више података оријентисаног осигурања пејзаж, питање откривања преваре је еволуирао у један од најхитнијих изазова у индустрији. Са глобалним осигуравачима који управљају огромним количинама података осигураника, потреба да се уравнотежи ефикасност са поверљивошћу никада није била већа. Njeno nedavno istraživanje, Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration, istražuje kako federated learning (FL) i kompjuterski sistem za očuvanje privatnosti mogu redefinisati saradnju između osiguravatelja bez žrtvovanja integriteta podataka ili usaglašenosti sa propisima Keerthi Amistapuram Reimagining Insurance Through Federated Learning Керти истраживање предлаже практичан и етички оквир који омогућава осигуравајућим компанијама да заједнички обучавају моделе откривања преваре док одржавају податке локализоване. Користећи федеративно учење, институције могу изградити колективну интелигенцију преко носилаца без излагања осетљивих информација као што су лични идентификатори или историје захтева. Њен рад објашњава како хоризонталне и вертикалне ФЛ архитектуре, када се комбинују са криптографским алатима као што су диференцијална приватност и сигурно мултипартијско рачунање, омогућавају идентификацију образаца преваре који покривају више носилаца. Овај приступ се истиче зато што решава један од најстаријих парадокса у индустрији: потребу за сарадњом података без дељења података. Свака институција одржава контролу над својим скуповима података, али доприноси заједничком моделу који се континуирано усавршава на основу колективних увида. Technical Foundations and Model Design У срцу Кеертијевог предложеног оквира лежи хоризонтално дистрибуирана архитектура која омогућава учесницима да раде на истом проблему откривања преваре користећи локално складиштене податке. Кроз механизам федерације просјека, сваки учесник доприноси ажурирању модела уместо сирових података. У практичном смислу, овај систем омогућава осигуравачима да идентификују сложене мреже преваре које често покривају више врста покривености, као што су имовина, повреде и здравље. Уместо једне централизоване власти која контролише ажурирања модела, сарадња је дизајнирана да буде оријентисана на вршњаке, регулисана протоколима поверења и верификованим ревизијским стазама.Имплементација укључује заштиту приватности по дизајну, слојеве шифровања за сигуран пренос података и механизме ревизије који спречавају злоупотребу, а испуњавају строге међународне стандарде као што су ГДПР и ХИПА аналоги Governance, Fairness, and Compliance Keerthijevo istraživanje takođe naglašava da tehnološke inovacije moraju da deluju unutar etičkih i regulatornih granica. Federisani okvir uvodi jasan model upravljanja koji opisuje kriterijume za učestvovanje, upravljanje saglasnošću i principe minimizacije podataka.Na primer, dok institucije mogu da sarađuju kako bi otkrile signale o prevari, one su ograničene na razmenu identifikacionih ličnih podataka ili osetljivih atributa kao što su zdravstveno stanje ili finansijski identifikatori. Овај детаљан приступ одражава њену ширу професионалну филозофију инжењерских система који нису само функционални, већ и друштвено одговорни. Кроз дефинисане протоколе за ревизију и метрике поштености, допринос сваког осигуравача је пропорционално препознатљив уз одржавање усклађености са мандатима о приватности. Beyond the Algorithms: A Culture of Secure Collaboration Кертијине доприносе се протежу изван чистог дизајна система. На основу свог искуства у модернизацији великих осигуравајућих платформи, она схвата да стварна трансформација захтева и технологију и културу. Федерисани оквир учења који она предлаже подстиче оператере да пређу од конкурентног менталитета на колективну отпорност. Njen pristup prepoznaje osetljivost ekosistema osiguranja gde čak i nenamerno izlaganje podacima može dovesti do reputacijske i finansijske štete. stoga, ona zagovara model nultog poverenja, gde je svaka interakcija unutar saradnje proverljiva, a svaka razmena podataka je šifrirana i zabeležena. Advancing Fraud Detection Through Ethical AI Један од најзначајнијих аспеката Кеертхијевог рада лежи у њеној етичкој оријентацији. Она оквири вештачку интелигенцију не као свесног доносиоца одлука, већ као алат за структурирани увид. Комбиновањем архитектура дубоког учења са протоколима за очување приватности, Кеертхиов модел бави се и перформансама и празнинама у одговорности које често погађају системе за преваре засноване на АИ. Ова усклађеност са поштеношћу и транспарентношћу осигурава да технологија омогућава осигуравачима да делују одлучно, али одговорно, у спречавању преварантних захтева. From Research to Real-World Application Иако је документ дубоко технички, његове импликације су далекосежне. Кеертхи предвиђа екосистем у којем колаборација између превозника постаје норма, а не изузетак у којем осигуравачи, регулатори и истраживачи могу безбедно да размењују увиде како би се борили против системске преваре. Њени налази такође сугеришу будућност у којој би се ова заједничка инфраструктура могла проширити изван осигурања у банкарство, кредитну анализу и друге области које захтевају сигурну, дистрибуирану интелигенцију. The Broader Vision Kerthi Amistapuram je pokazala da inovacije u regulisanim industrijama moraju da budu u skladu sa javnim poverenjem, usaglašenjem i pravednošću.Kroz svoje istraživanje pruža praktičan plan za osiguravajuće kompanije da prihvate veštačku inteligenciju i mašinsko učenje i da odgovorno pretvore otkrivanje prevara u disciplinu koja je kooperativna, svesna privatnosti i spremna za budućnost. У ери дефинисаној осетљивошћу података и дигиталном комплексношћу, њен рад служи и као технички оквир и филозофски водич. Федерирано учење за откривање превара у осигурању преко каријере: Сигурна мулти-институционална сарадња представља више од академског достигнућа; то је позив за нови стандард сигурне сарадње, онај где технологија служи не само ефикасности већ и интегритету и поверењу.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Keerthi Amistapuram Pioneers Federated Learning за откривање сигурних превара у осигурању

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Building a website with React and Bulma

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Building a website with React and Bulma

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps