Որպես շատ այլ արդյունաբերական ոլորտներում, երաշխիքային արդյունաբերությունը նույնպես կտրում է թվային փոխանցման վրա: Այս սերտիֆիկայում, թվային ինտերնետը (AI) խաղում է ավելի շատ կարեւոր role in customer engagement, fraud detection, risk assessment, and underwriting.
Balaji Adusupalli, տեխնոլոգիաների առաջատար եւ AI- ի հիմնված նորարարը, իր հետազոտական գրասենյակով «Secure Data Engineering Pipelines for Federated Insurance AI: Balancing Privacy, Speed, And Intelligence»: Այս հետազոտությունը ապահովում է անվտանգ տվյալների մետաղադրամներ, որոնք հարմարվում են:
Անվտանգի տվյալների ինժեներատորություն երաշխիքային AI-ում
Արդյունաբերական եւ բուժական տեղեկատվություն: Այս տեղեկատվությունը tradicionally agregated and analyzed using centralized data architectures. These architectures, however, tend to expose insurers to significant regulatory scrutiny and privacy risks.
Adusupalli- ի մասին, երաշխիքային ոլորտում անհրաժեշտ է փոխանցել federated AI համակարգերի վրա: Այս համակարգերի մեջ մոդելները տեղականորեն ուսուցվում են decentralized տվյալների մասին, եւ միայն միասնական գիտելիքները փոխանցվում են: Այս մեթոդը բարելավում է GDPR- ի եւ HIPAA- ի նման տվյալների պաշտպանությունը, իսկ պաշտպանում է անձնական ինտերնետը:
Adusupalli- ի առաջարկված փոխանակման կենտրոն է անվտանգ տվյալների տեխնոլոգիաների խողովակների զարգացման: Սա այն խողովակներ են, որոնք փոխանակվում են, սեղմվում են, անլոգված են եւ վերջապես օգտագործվում են AI մոդելների ուսուցման եւ ստուգման համար: Այս խողովակների յուրաքանչյուր փուլը Adusupalli- ի պրակտորում է, սկսած տվյալների ստուգմանից մինչեւ վերջնական մոդելների տեղադրման համար:
The Federated Insurance Data Engineering Pipeline
Իմ հետազոտությունների միջոցով Adusupalli- ը ներկայացրել է
- Anonymization and Encryption Layers- ը ապահովում է Identifiers- ը եւ թվային արժեքները, ինչպիսիք են սեղմման մեթոդներ, ինչպիսիք են սեղմման սեղմման եւ սեղմման սեղմման մեթոդներ:
- Data Segmentation and Labeling: Արդյունաբերական տվյալները կտրում են նամակներ եւ առանձնահատկությունները, իսկ օգտագործում են անհրաժեշտ մեթոդներ պաշտպանության համար:
- Access Control Mechanisms: Data permissions management and traceability using feature-store level layering and authorization
- Secure Multiparty Computation (SMC): Որպես ապահովում է մոդելների համագործակցական ուսուցման առանց տվյալների փաթեթավորման միջոցով cryptographic protocols.
Այս խողովակների բոլոր փուլները նախագծված են տվյալների օգտակարության բարձրացման համար, առանց համոզվածության: Սա թույլ է տալիս երաշխիքային ընկերությունները ստեղծել հզոր մոդելներ, իսկ անում են հզոր համոզվածության ստանդարտներին:
Privacy-Preserving Techniques
Adusupalli- ը նշում է, որ տվյալների մատակարարման տեխնոլոգիաները պետք է ներգրավվում են տվյալների մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման տեխնոլոգիաների, ինչպիսիք են Zero-knowledge proofs, Differential privacy եւ k-anonymity- ը: Նրա հետազոտությունը բացահայտում է, թե ինչպես կարող է մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման մատակարարման տեխնոլոգիաների, ինչպիսիք են Zero-knowledge proofs, differential privacy եւ k-anonymity:
Արդյունաբերությունը ներառում է նաեւ մոդելային հավասարության եւ վերահսկման մեխանիզմներ, որոնք օգնում են մոդելային հավասարության եւ ճշգրիտության պահպանման համար: Արդյունաբերությունը հարմարվում է պատասխանատվության տվյալների կառավարման اصولների հետ, եւ աջակցում է սատալ AI- ի զարգացման հետ, որը մոդելային դասընթացը կախված է սեղմվող տվյալների հասնելից:
Case Studies in Insurance AI
Adusupalli- ը առաջարկում է հետաքրքրված իրական աշխարհի գործառույթների հետազոտություններ, որոնք աջակցում են իր դիզայնը:
- Auto Insurance- ը: Պահպանելու պահանջները եւ optimizing pricing strategies- ը առանց կենտրոնանալին անձնական տեղեկատվություն, դասընթացելով Deep Learning մոդելներ ներգրավված հաճախորդների տվյալների վրա:
- Health Insurance: Federated learning- ը օգտագործվել է մի խանութային հիմնված Wellness- ի ծրագրում, որը համատեղել է պրեմիոնային մանրամասնները գործառույթների տվյալների հետ, իսկ պաշտպանել է անձնական ինտերնետը:
- Home Insurance: Միացյալ պլատֆորմը օգտագործվել է բազմաթիվ երաշխիքային ընկերների համար, որոնք հիմնված են մանրամասների տվյալների վրա, իսկ ապահովում են տվյալների ճշգրտությունը եւ տեղակայությունը:
Այս օրինակները ցույց են տալիս, որ խողովակների ծախսելիությունը եւ լայնացուցիչությունը ցույց է տալիս, որ այն օգտագործվում է բազմաթիվ երաշխիքային արտադրանքի եւ տարածքի վրա:
Արդյունքներ, որոնք պետք է լուծել
Բացի հզոր բաղադրիչների, Adusupalli հավատում է, որ իր առաջարկված բաղադրիչը կարող է ստեղծել մի քանի շարունակական խնդիրներ:
- Interoperability: Հասկածված տվյալների համակարգերի ինտեգրումը brokers- ի, երաշխիքային ընկերների, եւ շուկաներ- ի միջեւ կարող է լինել հարմարավետ գործընթացը:
- Արդյոք, կարող է պահանջել կարեւոր օպերատորություն, որը կարող է աջակցել մի քանի տոնների տվյալների աղբյուրների եւ մոդելների իրական ժամանակում:
- Adversarial Threats: Միջազգային կարգավիճակներում, շարունակական եւ շարունակական հետազոտություն պահանջվում է ապահովել ծախսերի ծախսերի ծախսերի եւ մոդելների վերլուծության համար:
Այս խնդիրները կարող են լուծվել Universal Data Standards- ի մշակման եւ առաջատար անվտանգ համակարգչային տեխնոլոգիաների ներգրավման միջոցով:
Սպիտակներ
Balaji Adusupalli- ի հետազոտությունը ապահովում է տեխնիկական հավելված blueprint- ը AI- ի مستقبلի համար երաշխիքային ոլորտում: Երբ ավելի շատ երաշխիքային ընկերները փոխել են AI- ի համար, որ կօգտագործեն համատեղելի հարմարության համար, այդպիսին դիզայնները կարող են խաղալ կարեւոր մասը ապահովելու համար, որ նորարարությունը չգիտվում է հսկողության եւ հավասարության ծախսում:
«Մենք կարող ենք ապահովել անվտանգության կախված AI- ի համագործակցական առաջադեմը ինտերնետային տվյալների analytics մոդելների վրա, որը հարմարեցված է բոլոր անձնական պաշտպանական պահանջների համար, մեր աշխատանքը կարող է ապահովել պատմական կախված պահանջները», - ասում է Adusupalli իր հետազոտության մեջ:
