Секторы, ориентированные на данные, такие как финансы, здравоохранение, кибербезопасность и, конечно же, страхование, в последние годы переживают бурные моря. Страховой сектор, в частности, борется с расширяющейся вселенной данных. В то же время они борются с киберугрозами и утечками данных, что приводит к ужесточению правил сбора, хранения и использования данных.
Понимание и использование данных никогда не было проще. Но, как это ни парадоксально, нормативные акты и ограничения программного обеспечения сдерживают инновации в страховой отрасли, что затрудняет превзойти конкурентов. Использование производственных данных практически невозможно из-за проблем конфиденциальности и правил. Создание макетов данных для целей тестирования отнимает много времени, дорого и может неточно отражать разнообразие реального мира. Кроме того, алгоритмы ИИ, используемые в страховой отрасли, могут быть предвзятыми из-за отсутствия разнообразного представления данных.
Чтобы преодолеть эти проблемы, страховые компании изучают новые решения. Одним из перспективных подходов является использование синтетических данных. Синтетические данные предлагают инновационный способ изменить практику страхования, предоставляя реалистичные данные без ущерба для конфиденциальности личности.
В этом сообщении блога мы рассмотрим концепцию синтетических данных и их влияние на страховую отрасль. Мы увидим, как страховые компании используют синтетические данные для улучшения оценки рисков, оптимизации обработки претензий, улучшения обнаружения мошенничества и помощи в тестировании программного обеспечения в целях страхования. Кроме того, мы обсудим этические соображения, связанные с синтетическими данными, и то, как они помогают страховым компаниям подготовиться к будущему.
Что такое синтетические данные и почему это важно в мире страхования
Синтетические данные — это компьютерное моделирование реальных данных. Они имеют те же характеристики, что и производственные данные, но не содержат личной информации (PII). Это делает его идеальным для тестирования и обучения алгоритмов ИИ, не ставя под угрозу личную конфиденциальность.
Внедрение синтетических данных потрясло страховую отрасль, и нетрудно понять, почему. В мире страхования точность и детализация имеют первостепенное значение, а традиционные методы сбора данных для оценки рисков и обработки претензий часто утомительны и дорогостоящи.
Кроме того, реальные наборы данных обычно содержат пробелы в информации, которые приводят к неточным прогнозам или отсутствию деталей, что может существенно повлиять на принятие решений. Синтетические данные предлагают решение: они генерируются с высоким уровнем точности и настраиваются в соответствии с конкретными потребностями каждого приложения.
Это также меняет правила игры в моделировании рисков. Это позволяет создавать бесчисленные сценарии, позволяя компаниям подготовиться даже к самым маловероятным событиям. В отрасли, где понимание и прогнозирование рисков имеют решающее значение, это значительный шаг вперед.
Но, пожалуй, наиболее привлекательным аспектом синтетических данных в страховании по-прежнему является их способность защищать конфиденциальность, предоставляя при этом ценную информацию. Поскольку правила конфиденциальности продолжают ужесточаться, синтетические данные предлагают совместимое решение, не жертвующее качеством информации.
В мире постоянно растущего регулирования данных и постоянной потребности в точности синтетические данные являются беспроигрышным решением. Он предлагает инновационный способ доступа к качественным наборам данных без необходимости дорогостоящего сбора данных или использования существующих наборов данных, которые могут быть устаревшими, неточными или нарушать конфиденциальность.
Варианты использования синтетических данных в сфере страхования
Синтетические данные открывают безграничные возможности для создания разнообразных и уникальных наборов данных, подходящих для широкого спектра приложений и сценариев. Давайте посмотрим, как этим пользуются страховые компании.
Синтетические данные в действии: новый подход к оценке рисков
Оценка рисков лежит в основе страховой индустрии, определяя важные решения, определяющие премии, покрытие и общие бизнес-стратегии. Однако традиционные методы оценки рисков часто не отражают сложности современного мира.
Именно здесь на помощь приходят синтетические данные для улучшения практики оценки рисков в страховом секторе. С его помощью страховщики создают разнообразные наборы данных, охватывающие широкий спектр сценариев.
В отличие от традиционного сбора данных, который часто ограничивается историческими данными или конкретными демографическими данными, синтетические данные учитывают различные факторы риска и демографические переменные. Это позволяет страховщикам более точно прогнозировать риски и лучше понимать потенциальные результаты.
Одним из существенных преимуществ синтетических данных при оценке риска является их способность учитывать экстремальные или редкие события. В реальном мире определенные события могут происходить нечасто, но когда они происходят, они оказывают значительное влияние. Используя синтетические данные, страховщики моделируют эти редкие случаи и оценивают их потенциальные последствия, что позволяет им разрабатывать более надежные модели риска.
Более того, это дает страховщикам возможность анализировать и устранять потенциальную предвзятость в своих моделях рисков. Обеспечивая разнообразное представление данных, синтетические данные помогают снизить риск предвзятости алгоритмов, что приводит к более справедливым и инклюзивным оценкам рисков. Это крайне важно в отрасли, где предвзятые алгоритмы могут привести к дискриминационной практике и негативно повлиять на клиентов из недостаточно представленных групп.
Еще одним ключевым аспектом использования синтетических данных при оценке риска является возможность одновременного изучения различных факторов риска. Страховщики могут экспериментировать с различными переменными и их комбинациями, чтобы выявить наиболее влиятельные факторы, влияющие на риск. Такой уровень исследования позволяет им точно настраивать свои модели рисков и принимать решения на основе данных, которые оптимизируют результаты их бизнеса.
Изменение обработки претензий: преимущество синтетических данных
Обработка претензий является еще одной важной функцией для страховых компаний, поскольку она напрямую влияет на удовлетворенность клиентов и общую эффективность работы. Традиционно обработка претензий была трудоемким и длительным процессом, часто подверженным ошибкам и задержкам.
Однако, используя синтетические данные, страховые компании получают значительное преимущество в оптимизации обработки претензий и обеспечении лучшей поддержки своих страхователей.
Одним из ключевых преимуществ использования синтетических данных при обработке претензий является возможность создавать реалистичные и разнообразные наборы данных, представляющие различные типы претензий. Это позволяет страховщикам моделировать различные сценарии: от обычных претензий до сложных и редких событий. Этот комплексный набор данных позволяет страховщикам точно настроить рабочие процессы обработки претензий, гарантируя, что они хорошо подготовлены к обработке любых претензий, которые могут возникнуть на их пути.
Кроме того, это ускоряет сроки обработки претензий, что приводит к более быстрому и эффективному обслуживанию страхователей. Имея доступ к высококачественным синтетическим данным, страховщики оптимизируют свои процедуры обработки претензий, автоматизируя конкретные задачи и сокращая ручное вмешательство. В результате претензии обрабатываются быстрее и точнее, что приводит к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.
Одной из важнейших проблем при обработке претензий является безопасная обработка конфиденциальной и конфиденциальной информации клиентов. При использовании реальных данных всегда существует риск взлома или нарушения конфиденциальности. Однако синтетические данные помогают облегчить эту проблему, поскольку они генерируются искусственно и не содержат фактических данных о клиентах или конфиденциальных данных. Такая защита конфиденциальности гарантирует, что данные клиентов остаются в безопасности, соответствуют нормативам и свободны от рисков, связанных с использованием реальных производственных данных.
Страховая индустрия уже давно стремится улучшить качество обслуживания клиентов и сократить расходы. С помощью синтетических данных страховщики теперь делают и то, и другое, не жертвуя точностью и скоростью. Используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, они могут создавать более эффективные системы обработки претензий, адаптированные к их уникальным потребностям.
Обнаружение мошенничества с использованием синтетических данных
Если что-то приводит к существенным финансовым потерям и ущербу репутации страховщика, то это мошенничество. Обнаружение и предотвращение мошенничества требуют передовых методов и надежных алгоритмов, а именно то, что предоставляют синтетические данные.
Он предлагает уникальное преимущество в обнаружении мошенничества, позволяя страховщикам создавать реалистичные и разнообразные сценарии мошенничества. Мошенники постоянно совершенствуют свои тактики, чтобы избежать обнаружения, что затрудняет работу традиционных методов обнаружения мошенничества. Синтетические данные позволяют страховщикам моделировать сложные схемы мошенничества, предоставляя комплексный набор данных для обучения и точной настройки алгоритмов обнаружения мошенничества.
Одной из серьезных проблем в обнаружении мошенничества является отсутствие разнообразного представления данных. Реальные наборы данных могут не охватывать все возможные модели мошенничества, что приводит к пробелам в обучающих данных, которыми могут воспользоваться мошенники. Синтетические данные решают эту проблему, генерируя данные, охватывающие широкий спектр сценариев мошенничества, что дает страховщикам более полное понимание потенциальных мошеннических действий.
Используя его, страховщики повысят точность своих алгоритмов обнаружения мошенничества и уменьшат количество ложных срабатываний, которые возникают, когда законные претензии помечаются как потенциально мошеннические, что приводит к задержкам и разочарованию держателей полисов. Используя высококачественные синтетические данные, страховщики совершенствуют свои алгоритмы для более точного выявления подлинных сигналов мошенничества, обеспечивая бесперебойную обработку законных претензий.
Еще одно важное преимущество использования синтетических данных для обнаружения мошенничества связано с их способностью защищать конфиденциальность клиентов. Алгоритмы обнаружения мошенничества требуют доступа к конфиденциальным данным, что делает защиту конфиденциальности серьезной проблемой. Синтетические данные обеспечивают решение, соответствующее требованиям конфиденциальности, генерируя данные, не содержащие информации о клиентах, обеспечивая соблюдение конфиденциальности личности на протяжении всего процесса обнаружения мошенничества.
Тестирование программного обеспечения на синтетических данных
Использование персональных данных в средах разработки и тестирования стало серьезной проблемой, особенно в свете строгих правил конфиденциальности, таких как GDPR, CPRA и ISO 27001, включая его новейшую версию от 2022 года. В прошлом разработчики часто использовали реальные данные клиентов, чтобы тестируйте новые функции и выявляйте ошибки. Однако при более строгих правилах конфиденциальности это приводит к значительным рискам для конфиденциальности.
Еще одна проблема, которую стоит упомянуть при обсуждении тестирования программного обеспечения, — это проблемы, связанные с наймом и удержанием технических специалистов. Согласно Опросу лидеров разработки программного обеспечения, проведенному компанией Gartner в 2023 году, найм, развитие и удержание талантов являются главными проблемами, с которыми они сталкиваются в настоящее время.
Это подчеркивает важность совершенствования методов управления тестовыми данными (TDM) для облегчения нагрузки на продуктовые команды и улучшения процессов тестирования программного обеспечения. Синтетические данные предлагают новый подход к TDM, позволяя страховым компаниям избежать проблем, связанных с использованием производственных данных для целей тестирования.
Одним из основных преимуществ синтетических данных при тестировании программного обеспечения является их способность создавать разнообразные и репрезентативные наборы данных. Наборы производственных данных могут быть большими и содержать конфиденциальную и частную информацию, что делает их непрактичными для тестирования. Синтетические данные, с другой стороны, созданы специально для включения необходимых характеристик и функций, что делает их гибким и надежным ресурсом тестирования.
Руководители разработчиков баз данных интегрируют генерацию синтетических данных в свои процессы тестирования, уменьшая зависимость от производственных данных в качестве первого этапа инициативы TDM. Такое изменение точки зрения дает разработчикам и тестировщикам возможность получать доступ к соответствующим данным, не ставя под угрозу конфиденциальную производственную информацию и не проходя сложные процедуры маскировки данных или псевдонимизации.
Наконец, синтетические данные смягчают проблемы, связанные с отношениями данных внутри и между моделями производственных данных. Запуск приложений поверх подмножества производственных данных проблематичен, но синтетические данные устраняют эти ограничения, делая процесс тестирования более эффективным и простым.
Инвестиции в постоянное управление тестовыми данными имеют решающее значение для страховых компаний, поскольку они обеспечивают постоянное совершенствование методов тестирования программного обеспечения. Включив TDM в дисциплины разработки и тестирования программного обеспечения, страховые компании будут поддерживать продуктовые команды в их усилиях по тестированию и поддерживать энтузиазм и уверенность своих разработчиков и тестировщиков.
Принятие инклюзивности: борьба с предвзятостью с помощью синтетических данных
Поскольку принятие решений на основе данных становится все более распространенным, страховая отрасль становится менее чуждой дискриминации. Практика эксклюзивного андеррайтинга и предвзятость в приложениях, основанных на данных, могут привести к неблагоприятным результатам для конкретных групп.
Предвзятость в алгоритмах ИИ имеет далеко идущие последствия для страховщиков и их клиентов. От оценки рисков до обработки претензий, предвзятые алгоритмы приводят к несправедливому обращению, что приводит к более высоким страховым взносам для определенных групп клиентов и недостаточному покрытию для других. Эти предубеждения не только бросают тень на репутацию страховых компаний, но и влияют на жизнь страхователей.
В отличие от реальных данных, синтетические данные генерируются с высокой точностью искусственно и учитывают различные демографические данные, обеспечивая справедливое и точное представление различных групп клиентов. Это позволяет страховщикам моделировать широкий спектр сценариев, включая те, которые недостаточно представлены в традиционных наборах данных. Включив эти сценарии в алгоритмы обучения ИИ, страховщики разрабатывают более надежные модели, менее склонные к предвзятому принятию решений.
Однако, хотя синтетические данные являются мощным инструментом смягчения предвзятости, важно признать, что предвзятость также может возникнуть в процессе генерации данных. Обеспечение этической и ответственной практики сбора данных имеет первостепенное значение, чтобы избежать увековечивания существующих предубеждений или непреднамеренного создания новых.
Этические соображения синтетических данных в страховании
Поскольку страховщики используют синтетические данные для принятия решений, они должны помнить об этических последствиях. Хотя это представляет собой отличный способ решения различных проблем в страховой индустрии, этот технологический прогресс требует обеспечения ответственного использования данных и защиты частной жизни.
Как вы, наверное, догадались, одним из основных этических соображений при использовании синтетических данных в страховой практике является конфиденциальность данных. Поскольку страховщики создают синтетические наборы данных для моделирования реальных сценариев, они должны проявлять бдительность при защите конфиденциальной информации о клиентах и применять строгие методы управления данными для предотвращения потенциальных утечек данных или неправильного использования информации.
Использование синтетических данных также вызывает вопросы относительно согласия и прозрачности. В отличие от традиционных данных, синтетические данные не получаются непосредственно от отдельных лиц; следовательно, вопрос явного согласия несколько неоднозначен. Крайне важно обеспечить, чтобы при создании и использовании синтетических данных соблюдались принципы информированного согласия, даже если данные не связаны напрямую с каким-либо конкретным человеком.
Имеют ли заинтересованные стороны, особенно страхователи, право знать, как их данные используются и обрабатываются? Как страховщики могут гарантировать, что используемые ими синтетические наборы данных представляют интересы их клиентов?
Это некоторые вопросы, которые необходимо задать и ответить на них перед развертыванием каких-либо решений на основе синтетических данных. В конце концов, отсутствие прозрачности может привести к недоверию и скептицизму по отношению к страховым компаниям, что потенциально подрывает доверие и признание технологии синтетических данных в долгосрочной перспективе.
Более того, этические соображения выходят за рамки использования синтетических данных при оценке рисков и обработке претензий. Страховщики также должны учитывать влияние синтетических данных на сотрудников и заинтересованные стороны. Обеспечение надлежащего обучения сотрудников ответственному использованию синтетических данных и продвижение культуры этических методов работы с данными являются решающими шагами на пути внедрения этой технологии.
Наконец, распределение выгод от синтетических данных является еще одним этическим аспектом, требующим рассмотрения. Использование синтетических данных может привести к значительному сокращению затрат страховых компаний. Важно учитывать, как распределяются эти сбережения. Используются ли они для снижения страховых премий для держателей полисов? Или они в первую очередь приносят пользу страховщикам? Эти вопросы отражают более широкую проблему справедливости и справедливости при применении синтетических данных.
Раскрытие потенциала InsurTech: устранение разрыва с помощью синтетических данных
Возможности, которые синтетические данные предоставляют страховым компаниям, выходят далеко за рамки экономии средств, повышения точности и конфиденциальности данных. Фактически, у него есть потенциал полностью изменить отрасль.
Благодаря росту стартапов InsurTech, сокращенно от Insurance Technology, этот сектор переживает цифровую трансформацию. Новые технологии наряду с машинным обучением (ML) и Интернетом вещей (IoT) позволяют улучшить качество обслуживания клиентов, повысить эффективность операций и ускорить обработку претензий.
Однако большинство этих стартапов сталкиваются с одним и тем же препятствием: отсутствием доступа к важным данным, хранящимся у таких отраслевых гигантов, как AXA, Zürich и других, в первую очередь из-за строгих правил конфиденциальности. А без этих данных стартапы InsurTech не могут полноценно протестировать и реализовать свои идеи и технологии.
Именно здесь синтетические данные становятся важнейшим мостом между стремлениями стартапов InsurTech и данными, необходимыми им для процветания. Благодаря этому компании InsurTech теперь могут получить доступ к данным, необходимым им для разработки и тестирования своих продуктов, без ущерба для конфиденциальности клиентов. В результате в страховом секторе произошел всплеск новых идей и технологий, которые полностью трансформируют отрасль.
Это устраняет разрыв между амбициозными стартапами и признанными гигантами, создавая среду здоровой конкуренции, быстрых инноваций и, в конечном итоге, лучших предложений для клиентов.
Заключение
Страховая отрасль только начала приступать к использованию потенциала синтетических данных. Поскольку принятие решений на основе данных становится все более важным, страховые компании сталкиваются с проблемами в сборе, управлении и ответственном использовании данных.
Однако это также возможность использовать технологии для повышения эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов. Принимая необходимые меры для создания высококачественных наборов данных, страховщики получают множество преимуществ синтетических данных, обеспечивая при этом соблюдение правил. Благодаря технологическому прогрессу и быстро меняющимся требованиям клиентов синтетические данные обещают блестящее будущее страховым компаниям.
До сих пор мы видели, как синтетические данные обнаруживают мошенничество, прогнозируют риски, сокращают затраты, разрабатывают персонализированные продукты и опережают конкурентов. Поскольку бизнес становится все более ориентированным на данные, мы ожидаем, что использование синтетических данных в страховом секторе будет продолжать расти. Возможности безграничны, и мы с нетерпением ждем возможности увидеть, какие еще инновационные приложения для синтетических данных мы придумаем в будущем!
Оригинально опубликовано на сайте https://syntheticus.ai 18 августа 2023 г.
