Como moitos outros sectores industriais, a industria de seguros tamén está a correr cara á transformación dixital.Neste escenario, a intelixencia artificial (IA) xoga un papel cada vez máis significativo no compromiso do cliente, a detección de fraudes, a avaliación de riscos e a subcontratación.
Balaji Adusupalli, un líder tecnolóxico e innovador impulsado pola IA, fixo un esforzo valente para abordar este problema a través do seu traballo de investigación titulado "Secure Data Engineering Pipelines for Federated Insurance AI: Balancing Privacy, Speed, And Intelligence".
Enxeñaría de datos seguros en seguros AI
As compañías de seguros están obrigadas a tratar con enormes volumes de datos financeiros, persoais e comportamentais. Estes datos foron tradicionalmente agregados e analizados usando arquitecturas de datos centralizados.
Segundo Adusupalli, hai unha necesidade urxente para o sector de seguros para a transición a sistemas federados de IA. Nestes sistemas, os modelos son adestrados localmente en datos descentralizados e só se comparten coñecementos agregados.
O desenvolvemento de canles de enxeñaría de datos seguras é central para esta transformación proposta por Adusupalli. Estes son os canles a través dos cales os datos brutos son transformados, cifrados, anonimizados e finalmente utilizados para a formación e validación de modelos de IA. Cada fase desta canle foi delineada polo marco de Adusupalli, desde a inxestión inicial de datos ata a implantación final do modelo.
The Federated Insurance Data Engineering Pipeline
A través da súa investigación, Adusupalli introduciu
- Anonimización e capas de cifrado: salvagardar identificadores e valores numéricos mediante a implementación de métodos de cifrado avanzados como cifrado semántico e cifrado aleatorio.
- Segmentación e etiquetado de datos: Separación de datos brutos en etiquetas e características, aplicando as medidas necesarias para a protección da privacidade.
- Mecanismos de control de acceso: xestionar os permisos de datos e asegurar a rastrexabilidade usando niveis de nivel de tenda e capas de autorización
- Secure Multiparty Computation (SMC): Garantir a formación colaborativa de modelos sen fuga de datos a través de protocolos criptográficos.
Todas as etapas deste gasoduto foron deseñadas para maximizar a utilidade de datos sen comprometer a privacidade.
Privacy-Preserving Techniques
Como a confianza é primordial nesta industria, Adusupalli enfatiza que as técnicas de conservación da privacidade deben ser incorporadas ao propio tubo de datos. El recomenda protexer atributos sensibles aproveitando técnicas como probas de coñecemento cero, privacidade diferencial e k-anonimato. A súa investigación explica como se pode evitar a inferencia non autorizada e mitigar o risco de reidentificación mediante a implementación destas técnicas dentro de sistemas federados.
A pipeline tamén inclúe mecanismos para validación e auditoría continuas, o que axuda a manter a fiabilidade e a equidade do modelo.A arquitectura alíñase cos principios de xestión de datos responsables e apoia o desenvolvemento ético de IA ao desconectar a formación de modelos do acceso a datos crúas.
Case Studies in Insurance AI
Adusupalli proporcionou interesantes estudos de caso do mundo real para apoiar o seu marco teórico.
- Seguros automáticos: predición de reclamacións e optimización de estratexias de prezos sen centralizar información persoal adestrando modelos de aprendizaxe profunda sobre datos distribuídos de clientes.
- Seguro de saúde: a aprendizaxe federada foi usada por un programa de benestar baseado nun consorcio para correlacionar os incentivos premium cos datos de actividade ao tempo que se preserva a privacidade individual.
- Seguros de casa: Unha plataforma federada foi utilizada en varias aseguradoras para a avaliación de riscos baseada en datos de propiedade, garantindo o cumprimento e a localización dos datos.
Estes exemplos demostran a escalabilidade e versatilidade do gasoduto, destacando a súa aplicabilidade a través de diversos produtos e xeografías de seguros.
Retos a abordar
A pesar da súa sólida base, Adusupalli recoñece que o seu marco proposto pode presentar varios desafíos en curso.
- Interoperabilidade: A integración de sistemas de datos heteroxéneos entre corretores, aseguradores e terceiros pode ser un proceso complexo.
- Escalabilidade: Pode ser necesaria unha orquestración significativa para soportar miles de fontes de datos e modelos en tempo real.
- Ameazas adversarias: En configuracións federadas, é necesaria unha investigación continua e continua para garantir a resiliencia contra os ataques de envenenamento e a inversión do modelo.
Segundo a investigación, estes retos poden ser abordados desenvolvendo estándares de datos universais e incorporando técnicas avanzadas de computación segura.
Pensamentos finais
A investigación de Balaji Adusupalli proporciona un plan técnico sólido para o futuro da IA no sector de seguros.Nun momento en que máis e máis aseguradores están a recorrer a IA para obter unha vantaxe competitiva, estas arquitecturas poden desempeñar un papel importante para garantir que a innovación non veña en detrimento da transparencia e da confianza.
"Ao permitir o avance colaborativo da IA axustada á seguridade desde modelos analíticos a datos privados, adaptados ás necesidades de protección de cada individuo, o noso traballo permitirá que se cumpran necesidades historicamente competitivas", observa Adusupalli na súa investigación.
