ಕೃತಕ ಮಾಹಿತಿಗಳು: ವಿಮಾ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಶ್ರೇಷ್ಟ ಅಸ್ತ್ರ

ಇತ್ತೀಚಿನ ದೃಷ್ಟಿಗಳಾದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಅಪಾಯಗಳ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಿಲ್ಲದೆ ವೃದ್ಧಿಯು ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸಹಿಸುವುದು ಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ವಿಮೆಗಳಿಗಾಗಿನ ನಡುವಿನ ಸಮಾಲೋಚನೆ। ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ RGPD ಮತ್ತು ದೇಶೀಯ ನಿಯಮಗಳ ಯಾವಾಗಲೂ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿ ಚುಟುಕಾದಂತೆ ಹೊಡೆದು ಹಾಕುತ್ತದೆ. *ದುರಸ್ತಿ ನಿಯಮಗಳು ಏನು ಏಕೆ ಎಂದು ವಿಷಯವು ಮುಖ್ಯವಾದ ಪರಿಕರವಾಗಿದೆ.* ಅವುಗಳು ವಾಸ್ತವ ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಖಾತ್ರೀಕೃತಿಯ ಹಕ್ಕಿಯೋಡೆಯದರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ತಿರುವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. *ಮೇಲ್ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಷ್ರೇಣಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ವೀಯರಣೆಯ ನಿರ್ವಚನೆಯ ವಿರೋಧಿಯ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಅವರು ತಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುವಿಕೆಗೆ ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಉಪಕರಣವು ಗುತ್ತಿಗೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.

ಡಿಜಿಟಲ್ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ವಿಮೆಗಳ ಕೆಲಸದ ಲಭ್ಯತೆ

ವಿಮೆ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಡಿಜಿಟಲ್ ಅಪಾಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅಪಾಯಗಳ ಉನ್ನತಿಗೆ. ಕಂಪನಿಗಳು *ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ* ಅನ್ನು ತಗೊಂಡಂತೆ ಸಂಭವನೀಯ ಕಷ್ಟಗಳನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ದುಡುಕಿದೂಡಿರುವ ಕಟುಕನ್ನು ಹೊಡೆಯಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಉಪಕರಣವಾಗಿದೆ.

ಆದರೆ, ನಿಯಮಿತದ ಹಿನ್ನೆಲೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ *RGPD* ಮತ್ತು *EU AIAct*, ಮತ್ತು *ACPR* ಯ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸವು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾವರಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿದ್ಯಮಾನದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಹೊಸ ನಿಯತಾಂಕದಂತೆ ಹೊರತುಪಟ್ಟಿದೆ.

ಕೃತಕ ಡೇಟೆಗಳ: ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಒಂದೇ ಉತ್ತರ

ವಿಮೆಯ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯಗಳ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವಿನ ವೈವಿಧ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದರೆ, ಅವರು *ನಿಯಂತ್ರಣ* ಮತ್ತು *ಲಭ್ಯತೆ* ಯಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಗಣನೆಯ ಕೊಳಕವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾಹಿತಿಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಆಕರ್ಷಣೆಯಾದರೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೂಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆಯಾದರೂ ಇದರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಇನ್ನೂ *ಹಿಸ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಐಟಿ ದೃಷ್ಟಿಗಳ* ಮೇಲೆ ಅನುಸಾರಿತವಾಗಿದೆ.

ಚಾಲಕ ನಿಯಮಗಳು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಲು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ *ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ* ಯ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ. ಸ್ಥಾಯೀ ಭಾಗವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬೆಳಗಿಸಲು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ *ಕೃತಕ ಡೇಟಾ* ಯು ನೆನೆಸುವ ಮೂಲಕ ಹಾಗೂ ಪ್ರಯೋಜನವು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಮೂಲಕ ದುಡುಕನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸುಧಾರಣೆ

ವಿಮೆಗಳ ದುಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕೆಂದರೆ, 2023 ರಲ್ಲಿ ಸುತ್ತ *695 ದಶಲಕ್ಷ ಯೂರೋ* ಗಳನ್ನು ಜತೆಗೆ ಬಂದಿದೆ. ಈ ಕಾಯಿಷ್ಟು ಪ್ರತಿವರ್ಷ ಫ್ರಾನ್ಸ್ ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲಾಮ್‍ಗಳ 10% ಸುತ್ತುತ್ತದೆ. ವಿಷಯವು ವಿಮೆಗೆ ಲಭ್ಯವು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗದ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಹೋಸ್ಟು ಪರಿಹಾರವನ್ನುಮುಖ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಐಎ ಕೋಮ್ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇವು ಸಮಾನ್ಯ ಅನುದಾವನ್ನು ಹೊಡೆಯುವುದರಿಂದ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಅನಾಯಕ ಸ್ವರೂಪದಿಂದ ಹೊರಗೊಮ್ಮಲು ಸುಲಭ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳ ಉತ್ತರವಿರುವ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆ ಅಪಾಯಗಳ ಸವಾಲುಗಳು

ಹೊಸ ಹವಾಮಾನ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ವರಕ್ಕೆ ತಲುಪುವಂತಹ ಇತ್ತೀಚಿನ ಹವಾಮಾನತೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಸೀಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಹಾಪ್ರಸ್ತುಗಳು ಪ್ರಕೃತಿಯ ಕ್ಯಾಲ್ಬ್ರನು ಭಾರತದಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ. ವಿಶ್ವಸಂಘಿಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಹವಾಮಾನ ಕಾರ್ಯಗಳು ನಾಲ್ಕು ಕಾಲ ಭಾಷಾಂತರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿವೆ. ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾ ಈಗಾಗಲೆ ಈ ಹೊಸ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ.

ಸರ್ಕಾರೀ ವರದಿಗಳು, ಲಾಂಗ್ರೆನಿಯ ವರದಿ, ವಿಮೆ ಯೊಳಗೆ ಡೇಟಾ ಹಂಚುವ ಸಮಾನাবೈಜ್ಯದದಲು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಡಿದಾಗ, ಎಲ್ಲಿಯೂ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಮುಂಚಿನ ಅಲ್ಪ ಆಧಾರವಿಲ್ಲ ಅತ್ಯಾಚಾರದಿಂದಲೆಯಾದರೂ, ಇಲ್ಲಿ ಏನು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಡೇಟಾದ ಬಳಸುವ ಪ್ರೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಷ್ಠತೆ

ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಬಳಸುವಾಗ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಧ್ಯಾನಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ಇವುಗಳು *ಬದ್ಧತೆಯನ್ನು* ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಮತ್ತೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು *ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ* ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಕ್ಷಾಮ ಬಳಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅನ್ನು ಹಾಕುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಂಪರ್ಕ ಬಿಡುಗಡೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಯೋಜನೆಗಳು *ಮೌಲ್ಯ*, *ನಿಯಂತ್ರಣ* ಮತ್ತು *ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ* ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಒಂದು ದೃಷ್ಟಿಯ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ದುರಸ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ವಂಚಿತವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲು ಜನರ ಸಹಕಾರವನ್ನು ತಳೆದಂಡ ಎನ್ನುವುದು ಉತ್ತಮ. ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಆದರ್ಶಜ್ಞಾನಗಳು ಒಟ್ಟಾರೆ ಒತ್ತಿಸಬೇಕು. ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಆಹಾರವು ಎಂದಿಗೂ ಆಯಿತು, ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, *ಗಟಕದ ವಿಮೆಗೆ ಅಥವಾ ವಿಮಾ ನಷ್ಟಗಳ ಚುನಾವಣೆಗೆ* ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಎಂಬ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ತಯಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ವಿಮೆಗಳಿಕೆ, ಶಿಕ್ಷಣ, ನಾಗರಿಕ ಮತ್ತು ನೀತಿ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನುಪೂರ್ವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಕೋವಿಡ್-19 ದೇಶದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಾಗಗಳಿಂದ ಬಾಹಿರ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ನಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. AI ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ವಿವರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೊನೆಯಿಂದ ಕಥನಕ್ಕೆ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಗಾಗಿ ಮಾಹಿತಿ ಅದನ್ನು ಸಂದಾಯ ಮಾಡಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿಮಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು, ತನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಾತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ?
ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗಲೇ ಬಳಕೆಯಾದ ಬಾಯಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳು ವಾಸ್ತವ ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣಿಯ ಹಾಕುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂವೇದಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತಾಡುವುದಿಲ್ಲ.

ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ವಿಮೆಗೆ ಏನು ಲಾಭಗಳು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ?
ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ವಿಮೆಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಉತ್ತಮ ರಸ್ತೆ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ದುಡುಕನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹವ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.

ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಅಧಿಕಾರಗಳು ಒಪ್ಪಿಗೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಕೆಲವು RGPD ಅಥವಾ ACPR ಯ ಕಡೆಗೆ ಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ ಪರಿಶೀಲೆ and ಅಲ್ಲದೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ವಿವಿಧ ವಿಚಾರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವುದು.

ಕರ್ನಾಟಕವನ್ನು ಸಗಂಧ ಯಾವುದಾದರೂ ಸಾಧ್ಯಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವೀನೆ?
ಹೌದು, ಪರಿಷ್ಕೃತ ಅಂತಿಮ ಪುಟದಲ್ಲಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ ಡೇಟಾದ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ನಿಮ್ಮ ಸಂಪತ್ತನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಕೂಡ ಬಳಿಯಿರಿ.

ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆ ಎಷ್ಟು ಸಹಾಯ ಹೇಳುತ್ತೆ?
ಕೃತಕ ಡೇಟಾದ ಸಾಧಾರಣವನ್ನು ಜೊತೆತನಕ್ಕೆ ವಸ್ತುಗಳು, ಕಚ್ಛಾ ಹವಾಮಾನಕ್ಕೆ ಕ್ರಮವನ್ನು ಹಂಚುವುದು ಪ್ರಾಧಾನ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಸರಹದ್ದುಗಳು ಹಲವು ಚಿನ್ನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಹಾರುವ ಶಾಸಕರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪವೂ ಇರಬಹುದು.
ರಿಜಲ್ಟ್ ಮತ್ತು ಉತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿಯಾಗಿ, ಹೊಸ ವ್ಯವಹಾರಂಭದ ಒಪ್ಪಿಗೆಯು ಸ್ಥಳೀಯ ಸಮಯ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು.

ಏಕೆ ಡೇಟಾ ಸಗಂಧ ಇನ್ನೂ ಸಂಪತ್ತಿಗೆ ಸಾಲಟಿರ್ಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು.
ಡೇಟಾ蕩ಬಾಧನೆಯಾಗಿರುವ ಯೋಜನೆಯಾಗಿರುವ ಕಾರಣ, ಮಾದರಿಯಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧನೆಯನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಪಿಏನ್ ಎಂಬುದರಿಂದ ನಾನೇ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಯೋಚನೆಯ ಪೂರ್ಣಣವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತೆ?
ಅವಹಾರದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಅಥೋರಿಟಿಯಿಂದ ಮೇಲು ಹೊಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ.