Mint sok más ipari ágazatban, a biztosítási ágazat is a digitális átalakulás felé halad. Ebben a forgatókönyvben a mesterséges intelligencia (AI) egyre jelentősebb szerepet játszik az ügyfelek bevonásában, a csalás felderítésében, a kockázatértékelésben és a vállalkozásokban.
Balaji Adusupalli, technológiai vezető és mesterséges intelligencia-vezérelt innovátor, bátor erőfeszítést tett arra, hogy ezt a problémát a „Secure Data Engineering Pipelines for Federated Insurance AI: Balancing Privacy, Speed, And Intelligence” című tanulmányával kezelje.
Biztonságos adatfeldolgozás a biztosításban
A biztosítótársaságoknak óriási mennyiségű pénzügyi, személyes és viselkedési adatot kell kezelniük.Ezeket az adatokat hagyományosan központosított adatarchitektúrákkal összesítették és elemezték.Ezek az architektúrák azonban a biztosítókat jelentős szabályozási ellenőrzésnek és adatvédelmi kockázatoknak teszik ki.
Az Adusupalli szerint sürgős szükség van arra, hogy a biztosítási szektor átálljon a szövetségi AI-rendszerekre. Ezekben a rendszerekben a modelleket helyi szinten képzik a decentralizált adatokra, és csak összesített betekintést osztanak meg. Ez a megközelítés növeli az adatvédelmi törvényeknek, például a GDPR-nek és a HIPAA-nak való megfelelést, miközben védi az egyének magánéletét.
A biztonságos adatfejlesztési csővezetékek fejlesztése az Adusupalli által javasolt átalakulás középpontjában áll. Ezek azok a csatornák, amelyeken keresztül a nyers adatokat átalakítják, titkosítják, anonimizálják, és végül az AI modellek képzésére és validálására használják fel.
The Federated Insurance Data Engineering Pipeline
A kutatás során Adusupalli bevezette a
- Anonymizálási és titkosítási rétegek: Az azonosítók és a numerikus értékek védelme olyan fejlett titkosítási módszerek alkalmazásával, mint a szemantikus és véletlenszerű titkosítás.
- Adatsegmentálás és címkézés: A nyers adatok címkézésre és funkciókra történő elkülönítése, miközben a szükséges adatvédelmi intézkedéseket alkalmazzák.
- Hozzáférés-ellenőrzési mechanizmusok: adatengedélyek kezelése és nyomonkövethetőség biztosítása funkciótár szintű rétegzéssel és engedélyezési rétegekkel
- Secure Multiparty Computation (SMC): A modellek együttes képzésének biztosítása adatszivárgás nélkül kriptográfiai protokollokon keresztül.
A csővezeték minden szakaszát úgy tervezték, hogy maximalizálja az adathasznosítást anélkül, hogy veszélyeztetné a magánéletet, ami lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy hatékony modelleket dolgozzanak ki, miközben szigorú megfelelőségi előírásokat tartanak fenn.
Privacy-Preserving Techniques
Mivel a bizalom kulcsfontosságú ebben az iparágban, Adusupalli hangsúlyozza, hogy a magánélet megőrzésének technikáit be kell építeni az adatvezetékbe. ajánlja az érzékeny tulajdonságok védelmét, kihasználva olyan technikákat, mint a zéró tudás bizonyítása, a differenciális magánélet és a k-anonimitás.Kutatása elmagyarázza, hogyan lehet megakadályozni az illetéktelen következtetéseket, és csökkenteni az újbóli azonosítás kockázatát azáltal, hogy ezeket a technikákat a szövetségi rendszerekben alkalmazza.
A csővezeték folyamatos validálási és auditálási mechanizmusokat is tartalmaz, amelyek segítenek fenntartani a modell megbízhatóságát és méltányosságát.Az architektúra összhangban van a felelős adatkezelés elveivel, és támogatja az etikus AI fejlesztést a modellképzésnek a nyers adatokhoz való hozzáféréstől való leválasztásával.
Case Studies in Insurance AI
Adusupalli érdekes valós esettanulmányokat készített elméleti keretének támogatására.
- Autóbiztosítás: a követelések előrejelzése és az árképzési stratégiák optimalizálása a személyes adatok központosítása nélkül azáltal, hogy mélyreható tanulási modelleket képez az elosztott ügyféladatokon.
- Egészségbiztosítás: egy konzorcium-alapú wellness program használta a szövetséges tanulást a prémium ösztönzők aktivitási adatokkal való összefüggéséhez, miközben megőrizte az egyéni magánéletet.
- Otthoni biztosítás: Több biztosítónál egy szövetségi platformot alkalmaztak a kockázatértékeléshez az ingatlanadatok alapján, miközben biztosították az adatok megfelelőségét és helyét.
Ezek a példák bizonyítják a csővezeték méretezhetőségét és sokoldalúságát, kiemelve annak alkalmazhatóságát a különböző biztosítási termékek és földrajzi területeken.
Kihívások kezelése
Erős alapja ellenére Adusupalli elismeri, hogy az általa javasolt keret számos folyamatos kihívást jelenthet.
- Interoperabilitás: A brókerek, biztosítók és harmadik felek közötti heterogén adatrendszerek integrálása összetett folyamat lehet.
- Skálázhatóság: A több ezer adatforrás és modell valós idejű támogatásához jelentős szerkesztésre lehet szükség.
- Ellentétes fenyegetések: Szövetségi környezetben folyamatos és folyamatos kutatás szükséges a mérgezés elleni támadásokkal és a modellek visszafordításával szembeni ellenálló képesség biztosításához.
A kutatás szerint ezek a kihívások megoldhatók az egyetemes adatszabványok kifejlesztésével és a fejlett biztonságos számítási technikák beépítésével.
Végső gondolatok
Balaji Adusupalli kutatása a biztosítási ágazatban a mesterséges intelligencia jövőjére vonatkozóan technikai szempontból szilárd tervet nyújt.Egy olyan időszakban, amikor egyre több biztosító fordul a mesterséges intelligenciához a versenyelőny érdekében, az ilyen architektúrák fontos szerepet játszhatnak annak biztosításában, hogy az innováció ne kerüljön az átláthatóság és a bizalom rovására.
„Azáltal, hogy lehetővé tesszük a biztonsági alapú mesterséges intelligencia együttműködő fejlődését az analitikai modellektől a személyes adatokig, minden egyes egyén védelmi igényeihez igazítva, munkánk lehetővé teszi a történelmileg versenyképes igények kielégítését” – jegyzi meg Adusupalli a kutatásában.
