W tym scenariuszu sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz ważniejszą rolę w zaangażowaniu klientów, wykrywaniu oszustw, ocenie ryzyka i subskrypcji.
Balaji Adusupalli, lider technologiczny i innowator oparty na sztucznej inteligencji, dokonał odważnych wysiłków w celu rozwiązania tego problemu poprzez swój artykuł badawczy zatytułowany „Bezpieczne rurociągi inżynierii danych dla Federated Insurance AI: Równowaga prywatności, prędkości i inteligencji”.
Bezpieczna inżynieria danych w ubezpieczeniach AI
Firmy ubezpieczeniowe są zobowiązane do obsługi ogromnych ilości danych finansowych, osobistych i behawioralnych.Dane te były tradycyjnie agregowane i analizowane przy użyciu scentralizowanych architektur danych.Te architektury jednak mają tendencję do narażania ubezpieczycieli na znaczną kontrolę regulacyjną i ryzyko prywatności.
Według Adusupalli, istnieje pilna potrzeba, aby sektor ubezpieczeniowy przeszedł na federowane systemy AI. W tych systemach modele są szkolone lokalnie w zakresie zdecentralizowanych danych i udostępniane są tylko zbiorcze informacje.
Rozwój bezpiecznych rurociągów inżynieryjnych danych jest centralnym elementem tej transformacji zaproponowanej przez Adusupalli. Są to rurociągi, za pomocą których surowe dane są przekształcane, szyfrowane, anonimizowane i ostatecznie wykorzystywane do szkolenia i walidacji modeli AI.
The Federated Insurance Data Engineering Pipeline
Poprzez swoje badania Adusupalli wprowadził
- Anonimizacja i warstwy szyfrowania: zabezpieczenie identyfikatorów i wartości liczbowych poprzez wdrożenie zaawansowanych metod szyfrowania, takich jak szyfrowanie semantyczne i losowe.
- Segmentacja i etykietowanie danych: rozdzielanie danych surowych na etykiety i funkcje przy jednoczesnym zastosowaniu niezbędnych środków ochrony prywatności.
- Mechanizmy kontroli dostępu: zarządzanie uprawnieniami do danych i zapewnianie identyfikowalności przy użyciu warstw stopniowania i autoryzacji na poziomie magazynu funkcji
- Bezpieczne wielostronne obliczenia (SMC): Zapewnienie współpracy w szkoleniu modeli bez wycieków danych za pośrednictwem protokołów kryptograficznych.
Wszystkie etapy tego rurociągu zostały zaprojektowane tak, aby maksymalizować użyteczność danych bez naruszania prywatności, co pozwala firmom ubezpieczeniowym opracowywać potężne modele przy jednoczesnym przestrzeganiu surowych standardów zgodności.
Privacy-Preserving Techniques
Ponieważ zaufanie jest najważniejsze w tej branży, Adusupalli podkreśla, że techniki zachowania prywatności muszą być wbudowane w sam rurociąg danych. Zaleca on ochronę wrażliwych atrybutów, wykorzystując techniki takie jak dowody zerowej wiedzy, prywatność różnicowa i k-anonimowość.
Obejmuje również mechanizmy ciągłej walidacji i audytu, które pomagają utrzymać niezawodność i uczciwość modelu.Architektura jest zgodna z zasadami odpowiedzialnego zarządzania danymi i wspiera etyczny rozwój sztucznej inteligencji poprzez odłączenie szkolenia modelowego od dostępu do surowych danych.
Case Studies in Insurance AI
Adusupalli dostarczył ciekawych, rzeczywistych studiów przypadków, aby wesprzeć jego ramy teoretyczne.
- Auto Insurance: przewidywanie roszczeń i optymalizacja strategii cenowych bez scentralizowania danych osobowych poprzez szkolenie modeli głębokiego uczenia się na podstawie rozproszonych danych klientów.
- Ubezpieczenie zdrowotne: federated learning został wykorzystany przez program wellness oparty na konsorcjum, aby powiązać zachęty premium z danymi o aktywności przy zachowaniu prywatności jednostki.
- Ubezpieczenie domu: Federowana platforma została wykorzystana przez wiele ubezpieczycieli do oceny ryzyka opartego na danych majątkowych przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności i lokalizacji danych.
Przykłady te pokazują skalowalność i wszechstronność rurociągu, podkreślając jego zastosowanie w różnych produktach ubezpieczeniowych i geografii.
Wyzwania do rozwiązania
Pomimo solidnej podstawy, Adusupalli uznaje, że jego proponowane ramy mogą stanowić kilka ciągłych wyzwań.
- Interoperacyjność: integracja różnorodnych systemów danych między brokerami, ubezpieczycielami i osobami trzecimi może być złożonym procesem.
- Skalowalność: Możliwe, że do obsługi tysięcy źródeł danych i modeli w czasie rzeczywistym potrzebna jest znaczna orkiestracja.
- Zagrożenia przeciwne: W środowiskach federowanych wymagane są ciągłe i ciągłe badania, aby zapewnić odporność na ataki zatrucia i odwrócenie modelu.
Według badań, te wyzwania można rozwiązać poprzez opracowanie uniwersalnych standardów danych i włączenie zaawansowanych technik bezpiecznych obliczeń.
Ostatnie myśli
Badania Balaji Adusupalli zapewniają technicznie solidny plan na przyszłość sztucznej inteligencji w sektorze ubezpieczeń.W czasie, gdy coraz więcej ubezpieczycieli zwraca się do sztucznej inteligencji w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej, takie architektury mogą odgrywać ważną rolę w zapewnieniu, że innowacje nie przyjdą kosztem przejrzystości i zaufania.
"Umożliwiając wspólny rozwój sztucznej inteligencji opartej na zabezpieczeniach z modeli analitycznych na dane prywatne, dostosowanych do potrzeb ochrony każdej osoby, nasza praca pozwoli na zaspokojenie historycznie konkurencyjnych potrzeb" - zauważa Adusupalli w swoim badaniu.
