ในสภาพแวดล้อมการประกันภัยที่มุ่งเน้นข้อมูลมากขึ้นในปัจจุบันปัญหาการตรวจจับการโกงได้พัฒนาเป็นหนึ่งในความท้าทายที่สําคัญที่สุดของอุตสาหกรรม ในขณะที่ผู้ประกันภัยทั่วโลกจัดการปริมาณข้อมูลผู้ประกันภัยขนาดใหญ่ความจําเป็นในการสมดุลประสิทธิภาพกับความเป็นส่วนตัวไม่เคยยิ่งขึ้น ในสภาพแวดล้อมนี้ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี การวิจัยล่าสุดของเธอ Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration สํารวจวิธีที่ federated learning (FL) และการคํานวณการรักษาความเป็นส่วนตัวสามารถกําหนดใหม่ความร่วมมือระหว่างผู้ประกันภัยโดยไม่ต้องเสียค่าต่อความสมบูรณ์ของข้อมูลหรือการปฏิบัติตามกฎระเบียบ Keerthi Amistapuram Reimagining Insurance Through Federated Learning การวิจัยของ Keerthi แนะนํากรอบทางปฏิบัติและจริยธรรมที่ช่วยให้ผู้ประกอบการประกันภัยสามารถฝึกอบรมแบบจําลองการตรวจจับการหลอกลวงร่วมกันในขณะที่รักษาข้อมูลในท้องถิ่น โดยใช้การเรียนรู้แบบพันธมิตรสถาบันสามารถสร้างความเข้าใจร่วมกันผ่านผู้ประกอบการโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่สําคัญเช่นตัวตนส่วนบุคคลหรือประวัติการเรียกร้อง กระดาษของเธออธิบายวิธีที่สถาปัตยกรรม FL แบบแนวนอนและแนวตั้งเมื่อรวมกับเครื่องมือการเข้ารหัสเช่นความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันและการคํานวณหลายบุคคลที่ปลอดภัยช่วยให้สามารถระบุรูปแบบการหลอกลวงที่ครอบคลุมผู้ประกอบการหลายบุคคลได้ วิธีการนี้โดดเด่นเนื่องจากแก้ปัญหานี้เป็นหนึ่งในความขัดแย้งที่ยาวนานที่สุดในอุตสาหกรรม: ความจําเป็นในการทํางานร่วมกันโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูล แต่ละสถาบันยังคงควบคุมชุดข้อมูลของตน แต่ยังคงมีส่วนร่วมในการสร้างรูปแบบที่ใช้ร่วมกันซึ่งจะปรับปรุงตัวเองอย่างต่อเนื่องขึ้นอยู่กับความเห็นร่วมกัน ผลลัพธ์คือระบบที่ปลอดภัยโปร่งใสและสามารถปรับขนาดได้ซึ่งสามารถตรวจจับประเภทการโกงที่เกิดขึ้นใหม่ที่ไม่ได้สังเกตได้ในสภาพแวดล้อมที่มีซิลิโคน Technical Foundations and Model Design ขั้นตอนหลักของกรอบที่เสนอโดย Keerthi คือสถาปัตยกรรมแบบกระจายแนวนอนที่อนุญาตให้ผู้ประกอบการที่เข้าร่วมในการทํางานเกี่ยวกับปัญหาการตรวจจับการโกงเดียวกันโดยใช้ข้อมูลที่เก็บไว้ในท้องถิ่น ผ่านกลไกการเฉลี่ยแบบพันธมิตรผู้เข้าร่วมแต่ละคนมีส่วนร่วมในการอัปเดตแบบจําลองแทนข้อมูลดิบ รุ่นของเธอรวมถึงการกําหนดค่าที่เข้มงวดสําหรับการวัดความสม่ําเสมอการลดการไหลของลูกค้าและเทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบชั้นเพื่อให้มั่นใจว่าสถาบันขนาดเล็กที่มีข้อมูลที่ จํากัด ยังมีบทบาทสําคัญในความถูกต้องของรุ่นระดับโลก ในทางปฏิบัติระบบนี้ช่วยให้ผู้ประกันภัยสามารถระบุเครือข่ายการหลอกลวงที่ซับซ้อนซึ่งมักจะครอบคลุมหลายประเภทเช่นทรัพย์สินความเสียหายและสุขภาพ แทนที่จะมีการปรับปรุงแบบจําลองที่ควบคุมโดยหน่วยงานกลางเดียวการทํางานร่วมกันได้รับการออกแบบมาเพื่อเป็น Peer-oriented ควบคุมโดยโปรโตคอลความไว้วางใจและเส้นทางการตรวจสอบที่สามารถตรวจสอบได้ การใช้งานรวมถึงการปกป้องความเป็นส่วนตัวโดยการออกแบบชั้นการเข้ารหัสสําหรับการถ่ายโอนข้อมูลที่ปลอดภัยและกลไกการตรวจสอบเพื่อป้องกันการละเมิดในขณะที่สอดคล้องกับมาตรฐานระหว่างประเทศที่เข้มงวดเช่น GDPR และ HIPAA Governance, Fairness, and Compliance การวิจัยของ Keerthi ยังเน้นว่านวัตกรรมทางเทคโนโลยีต้องทํางานภายในขอบเขตทางจริยธรรมและกฎระเบียบ โครงสร้างพันธมิตรแนะนํารูปแบบการปกครองที่ชัดเจนซึ่งอธิบายเกณฑ์การเข้าร่วมการจัดการความยินยอมและการประเมินข้อมูลหลักการ ตัวอย่างเช่นในขณะที่สถาบันสามารถทํางานร่วมกันเพื่อตรวจจับสัญญาณ fraud พวกเขามีข้อ จํากัด จากการแลกเปลี่ยนข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุได้หรือคุณสมบัติที่ละเอียดอ่อนเช่นสถานะสุขภาพหรือตัวระบุทางการเงิน วิธีการที่ละเอียดอ่อนนี้สะท้อนถึงปรัชญาด้านวิศวกรรมที่กว้างขึ้นของระบบวิศวกรรมซึ่งไม่เพียง แต่มีฟังก์ชั่นเท่านั้น แต่ยังมีความรับผิดชอบทางสังคม ผ่านโปรโตคอลการตรวจสอบที่กําหนดและเมตริกซ์ความยุติธรรมการมีส่วนร่วมของแต่ละผู้ประกันภัยได้รับการยอมรับอย่างสม่ําเสมอในขณะที่ยังคงปฏิบัติตามคําสั่งความเป็นส่วนตัว การออกแบบของรุ่นนี้รวมถึงความสมดุลระหว่างประโยชน์ในการดําเนินงานและข้อ จํากัด ของกฎหมายเพื่อให้มั่นใจว่าการทํางานร่วมกันระหว่างผู้ประกอบการช่วยเพิ่มความลับของกลุ่มโดยไม่ละเมิดความลับ Beyond the Algorithms: A Culture of Secure Collaboration การมีส่วนร่วมของ Keerthi ขึ้นอยู่กับการออกแบบระบบที่บริสุทธิ์ จากประสบการณ์ของเธอในการปรับปรุงแพลตฟอร์มการประกันภัยขนาดใหญ่เธอเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงต้องใช้เทคโนโลยีและวัฒนธรรม โครงสร้างการเรียนรู้แบบพันธมิตรที่เธอเสนอจะกระตุ้นให้ผู้ประกอบการย้ายจากทัศนคติที่แข่งขันไปสู่ทัศนคติที่ทนต่อความต้านทานของกลุ่ม ด้วยการทําเช่นนั้นมันจะสร้างพื้นฐานสําหรับความร่วมมือทั่วอุตสาหกรรมในการต่อสู้กับความผิดทางการเงิน วิธีการของเธอรับรู้ถึงความไวของระบบนิเวศการประกันภัยซึ่งแม้แต่การสัมผัสข้อมูลโดยไม่ตั้งใจอาจนําไปสู่ความเสียหายต่อชื่อเสียงและทางการเงิน ดังนั้นเธอกําลังสนับสนุนรูปแบบความไว้วางใจที่ไม่มีความไว้วางใจซึ่งการโต้ตอบทั้งหมดภายในความร่วมมือสามารถตรวจสอบได้และการแลกเปลี่ยนข้อมูลทั้งหมดจะถูกเข้ารหัสและบันทึกไว้ สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจว่าแม้ในสภาพแวดล้อมที่กระจายตัวการรับผิดชอบยังคงสามารถติดตามและโปร่งใส Advancing Fraud Detection Through Ethical AI หนึ่งในแง่มุมที่สําคัญที่สุดของงานของ Keerthi อยู่ในทิศทางทางจริยธรรมของเธอ เธอกรอบความคิดประดิษฐ์ไม่ได้เป็นผู้ตัดสินใจทุกอย่าง แต่เป็นเครื่องมือสําหรับการรับรู้เชิงโครงสร้าง การวิจัยของเธอให้ความสําคัญกับรูปแบบที่สามารถอธิบายและอธิบายได้ซึ่งสามารถให้เหตุผลที่ถูกต้องสําหรับแต่ละธุรกรรมหรือความผิดปกติ โดยการรวมสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ลึกกับโปรโตคอลที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวโมเดลของ Keerthi ตัดขวางทั้งความผิดพลาดในการดําเนินงานและความรับผิดชอบที่มักจะทรมานระบบการโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI การสอดคล้องกับความยุติธรรมและความโปร่งใสนี้ทําให้มั่นใจว่าเทคโนโลยีนี้ช่วยให้ผู้ประกันภัยสามารถกระทําอย่างมีนัยสําคัญ แต่มีความรับผิดชอบในการป้องกันการเรียกร้องการโกง From Research to Real-World Application แม้ว่ากระดาษนี้จะมีความเป็นทางเทคนิคอย่างลึกซึ้ง แต่ผลกระทบของมันมีความกว้างขวาง Keerthi มีแนวโน้มที่จะสร้างระบบนิเวศซึ่งการทํางานร่วมกันระหว่างผู้ประกอบการจะกลายเป็นมาตรฐานแทนที่จะเป็นข้อยกเว้นซึ่งผู้ประกันภัยหน่วยงานควบคุมและนักวิจัยสามารถแลกเปลี่ยนความเห็นได้ชัดได้อย่างปลอดภัยเพื่อต่อสู้กับการหลอกลวงระบบ โดยการรวมการเรียนรู้ในกระบวนการทํางานการดําเนินงานอุตสาหกรรมสามารถได้รับกลไกการป้องกันแบบครบวงจรโดยไม่เสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ประกอบการแต่ละบุคคล ผลการค้นพบของเธอยังแสดงให้เห็นถึงอนาคตที่โครงสร้างพื้นฐานการทํางานร่วมกันนี้สามารถขยายไปกว่าการประกันภัยไปถึงการธนาคารการวิเคราะห์เครดิตและสาขาอื่น ๆ ที่ต้องการข้อมูลที่ปลอดภัยและกระจายได้ หลักการหลักยังคงสอดคล้องกัน: การเรียนรู้แบบกระจายตัวเป็นเครื่องมือในการปกป้องกลุ่ม The Broader Vision การมีส่วนร่วมของ Keerthi Amistapuram แสดงให้เห็นถึงการรวมกันของความแม่นยําทางวิศวกรรมและการคาดการณ์ทางจริยธรรม เธอได้พิสูจน์อย่างต่อเนื่องว่านวัตกรรมในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมต้องสอดคล้องกับความไว้วางใจของประชาชนความสอดคล้องและการยุติธรรม ผ่านการวิจัยของเธอเธอให้แนวคิดทางปฏิบัติสําหรับผู้ประกันภัยที่จะยอมรับ AI และการเรียนรู้เครื่องอย่างรับผิดชอบเปลี่ยนการตรวจจับการโกหกไปเป็นทักษะความร่วมมือที่ระมัดระวังความเป็นส่วนตัวและพร้อมสําหรับอนาคต ในยุคที่กําหนดโดยความไวของข้อมูลและความซับซ้อนทางดิจิตอลงานของเธอทําหน้าที่เป็นทั้งกรอบทางเทคนิคและคู่มือทางปรัชญา Federated Learning for Cross-Carrier Insurance Fraud Detection: Secure Multi-Institutional Collaboration เป็นมากกว่าความสําเร็จทางวิชาการ; มันเป็นความเรียกร้องสําหรับมาตรฐานใหม่ของความร่วมมือที่ปลอดภัยซึ่งเทคโนโลยีไม่เพียง แต่ให้บริการประสิทธิภาพ แต่ยังเป็นความซื่อสัตย์และความไว้วางใจ

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

เสียงนี้ผลิตในภาษาต้นฉบับของเรื่องราว!

Keerthi Amistapuram Pioneers Federated Learning สําหรับการตรวจจับการโกงประกันภัยที่ปลอดภัย

About Author

ความคิดเห็น

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน

Related Stories

How AWS, Bosch & Brave Reach 4M+ Tech Pros on HackerNoon

พบ Sekurno: HackerNoon บริษัท ของสัปดาห์

The #blockchain Writing Contest by Aleph Cloud and HackerNoon: Results Announcement 🎉

Meet IPinfo: HackerNoon Company of the Week

How AWS, Bosch & Brave Reach 4M+ Tech Pros on HackerNoon

พบ Sekurno: HackerNoon บริษัท ของสัปดาห์

The #blockchain Writing Contest by Aleph Cloud and HackerNoon: Results Announcement 🎉

Meet IPinfo: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps