אתגרים עכשוויים, כמו הגידול באיומים דיגיטליים ושיבושים אקלימיים, מאלצים את חברות הביטוח לבצע התאמות רדיקליות. ניהול הנתונים מתגלה לעיתים קרובות כמסוכן תחת הדרישות ההולכות ומתרקמות של ה-GDPR והרגולציות הלאומיות. *אינטגרציית נתונים סינתטיים הופכת לגורם מכריע לחדשנות*. אלו, שנועדו לחקות את מאפייני הנתונים האמיתיים מבלי לפגוע בפרטיות, מהווים מהפך אסטרטגי הכרחי. *המאבק נגד תרמיות וציפייה לאיומים אקלימיים דורשים גמישות חסרת תקדים*. חברות הביטוח מחזיקות אם כן בכלי חזק לעצב את עתידן.
אתגרים עכשוויים של חברות הביטוח מול איומים דיגיטליים
ענף הביטוח נתקל בהתפוצצות של איומים דיגיטליים ובעלייה בסיכונים אקלימיים. חברות מחפשות להתמודד עם אתגרים אלו באמצעות אינטגרציה של בינה מלאכותית, כלי שהפך לבלתי נמנע לזיהוי סיכונים ולמאבק כנגד תרמיות.
עם זאת, המסגרת הרגולטורית, במיוחד ה-GDPR וה-EU AI Act, כמו גם פעולתה של ACPR בצרפת, מקשות על הגישה לנתונים אמיתיים. בהקשר זה, נתונים סינתטיים עולים כפתרון חדשני.
נתונים סינתטיים: תשובה לניהול נתונים
חברות הביטוח מחזיקות במגוון נתונים על לקוחותיהן וסיכונים הקשורים. עם זאת, הן חייבות להתמודד עם קשיים הנוגעים לניהול ולנגישות של נתונים אלו. למרות ההשקעות הגדולות בשדרוג מערכות המידע, רבות מהן עדיין משתמשות בתשתיות מחשוב היסטוריות, מה שמגביל את זרימת המידע.
הרגולציות הקיימות מטילות מגבלות, במיוחד על השימוש בנתונים רגישים. נתונים סינתטיים, המיוצרים באמצעות מודלים סטטיסטיים ולימוד מכונה, מציעים פתרון על ידי חיקוי של מאפייני נתונים אמיתיים מבלי לחשוף מידע חסוי.
שיפור גילוי תרמיות באמצעות נתונים סינתטיים
תרמית בביטוח מתגלה כבעיה הולכת וגדלה, עם קרוב ל695 מיליון אירו שזוהו בשנת 2023. המגפה הזו מייצגת כ-10% מהפיצויים ששולמו מדי שנה בצרפת. חברות הביטוח שואפות לשפר את יכולת גילוי התרמיות בזמן אמת.
נתונים סינתטיים מאפשרים לאמן מודלים של AI עם תרחישים מגוונים, בין אם הם אמיתיים ובין אם בדיוניים. גישה זו מסייעת לחברות הביטוח להדמיה של בקשות פיצוי רבות, ובכך להקל על זיהוי דפוסים אנומליים והערכת ניקוד סיכון.
אתגרים של סיכונים אקלימיים חדשים
נוכח תופעות מזג אוויר קיצוניות עדכניות, כמו בצורות ושיטפונות, יש צורך מחדש להגדיר את שיטות הערכת הסיכון. על פי האומות המאוחדות, אירועים אלה הלכו והתרבו פי שניים בעשרים השנים האחרונות. נתונים היסטוריים אינם מספיקים יותר כדי לצפות לאיומים חדשים אלו.
דוחות ממשלתיים, כמו זה של לאנגרני, מעודדים את השיתוף בנתונים בין חברות הביטוח, אך יישומם נשאר מורכב. נתונים סינתטיים מתגלים כחלופה אפשרית, המאפשרת להדמות אירועים קיצוניים באזורים שעד כה היו חשופים מעט, ומקלות על המודלים של ההשפעה על התחייבויות עתידיות של חברות הביטוח.
זהירות ומצוינות בשימוש בנתונים סינתטיים
השימוש בנתונים סינתטיים מצריך להיות זהירים כדי להימנע מהחזרת הטיות הקיימות בנתונים המקוריים. האימרה " garbage in, garbage out" ממחישה כי איכות הנתונים הנכנסים קובעת את האמינות של התוצאות. הפרויקטים חייבים להיבנות סביב גישה מסודרת הכוללת ערך, ניהול וטכנולוגיה.
זיהוי מדויק של מקרים לשימוש, כמו המאבק נגד תרמיות או מודל קידוד האקלים, הוא הכרחי. האיזון בין ציות, אתיקה וביצועים חייב להתחשב גם הוא. נגישות הפלטפורמות להפקת נתונים סינתטיים נועדה לעודד את השימוש שלהם על ידי כלל פונקציות העסקים, בין אם מדובר בביטוח או בניהול תביעות.
חברות הביטוח, תוך התחשבות בדרישות החדשות על שקיפות ואתיקה, חייבות להסתגל לשינויים בשוק. יישום פתרונות על בסיס AI ונתונים סינתטיים מהווה כיום גורם אסטרטגי עבור עמידות ויכולת תחרות של החברות בענף.
שאלות נפוצות על נתונים סינתטיים בתחום הביטוח
מהם נתונים סינתטיים וכיצד הם מיוצרים?
נתונים סינתטיים הם נתונים שנוצרים באופן מלאכותי ממודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים של למידת מכונה. הם מחקים בצורה מדויקת את המאפיינים של נתונים אמיתיים מבלי לחשוף מידע רגיש.
אילו יתרונות נתונים סינתטיים מציעים לחברות הביטוח?
נתונים סינתטיים מאפשרים לחברות הביטוח להבין טוב יותר את הסיכונים, לשפר את גילוי התרמיות ולהדמיה של תרחישים מגוונים כדי לצפות לאירועים אקלימיים קיצוניים.
כיצד הנתונים הסינתטיים עוזרים לציית לרגולציות על הגנת נתונים?
נתונים סינתטיים מאפשרים לעקוף את המגבלות של ה-GDPR או הדרישות של ה-ACPR, שכן הם לא מכילים מידע אישי מזהה, והופכים את השימוש בהם בהקשרים שונים לקל יותר.
האם נתונים סינתטיים אמינים לחזות התנהגויות אמיתיות?
כן, כל עוד הם נוצרו מנתונים אמיתיים באיכות גבוהה. עם זאת, חיוני להימנע מהטיות בנתונים המקוריים כדי להבטיח שהסינתטיים יישארו מייצגים.
מה תפקיד ה-AI בשימוש בנתונים סינתטיים על ידי חברות הביטוח?
ה-AI משמש ליצירת מודלים מתקדמים המאפשרים לייצר נתונים סינתטיים, כמו גם לנתח את הנתונים הללו כדי לשפר את גילוי התרמיות והערכת הסיכונים.
כיצד נתונים סינתטיים יכולים לשפר את ניהול הסיכונים האקלימיים בביטוח?
הם משלימים את הנתונים ההיסטוריים על ידי הדמיה של תרחישים קיצוניים באזורים גיאוגרפיים שקודם לכן היו חשופים מעט, ומאפשרים לחברות הביטוח לדייק את מודל ההשפעה של שינויים אקלימיים על התחייבויותיהן.
מה ההשפעה של נתונים סינתטיים על עתיד תחום הביטוח?
נתונים סינתטיים נתפסים כגורם אסטרטגי חיוני עבור עמידות, תחרותיות והמשך קיום של התחום, על ידי כך שהם מקלים על ציות רגולטורי ומייעלים את קבלת ההחלטות.
כיצד חברות יכולות לשלב נתונים סינתטיים בתהליכיהן?
חברות צריכות לאמץ גישה מסודרת, תוך זיהוי מקרים לשימוש ספציפיים, איזון בין ציות וביצועים, והנגשת הנתונים הללו לכל המחלקות הרלוונטיות.
