當前的挑戰，如數字威脅的增多和氣候變遷，迫使保險公司進行激烈的調整。在日益增長的GDPR及國家法規要求下，數據治理往往顯得危險。*合成數據的整合因此成為創新的關鍵杠杆*。這些數據被設計成模仿真實數據的特徵而不妨礙隱私，體現了必要的戰略轉變。*對抗詐騙和預測氣候風險需要前所未有的靈活性*。因此，保險公司擁有一個強大的工具來塑造其未來。
保險公司面對數字威脅的當前挑戰
保險行業面臨著數字威脅的爆炸性增長以及氣候風險的增加。公司試圖通過整合人工智能來理解這些挑戰，這已經成為識別風險和打擊詐騙的重要工具。
然而，法規框架，特別是GDPR和歐盟人工智能法，以及法國ACPR的行動，使獲取實際數據變得複雜。在這種背景下，合成數據作為一種創新解決方案出現。
合成數據：對數據治理的回應
保險公司擁有多種客戶及相關風險的數據。然而，他們必須面對與治理和可獲取性相關的困難。儘管在現代化資訊系統方面投入了巨資，但許多公司仍使用舊有的IT基礎設施，限制了信息的流通。
現行法規對敏感數據的使用施加了限制。合成數據透過統計模型和機器學習生成，提供了一種解決方案，通過再現真實數據的特徵而不洩露機密信息。
通過合成數據提高詐騙檢測能力
保險詐騙問題不斷增長，2023年識別的金額接近6.95億歐元。這一問題每年在法國約占賠償金的10%。保險公司旨在提高其實時檢測能力。
合成數據使得可以用真實或虛構的多樣化場景來訓練AI模型。這種方法幫助保險公司模擬大量的索賠請求，從而方便識別異常模式及評估風險評分。
新的氣候風險挑戰
面對如乾旱和洪水等極端氣候現象，迫切需要重新定義風險評估方法。根據聯合國的報告，這些氣候事件在二十年內翻了一番。歷史數據已無法再有效預測這些新威脅。
政府報告，如Langreney的報告，鼓勵保險公司之間數據的共享，但其實施仍然複雜。合成數據作為一種可行的替代方案，允許在之前很少暴露的區域模擬極端事件，方便對保險公司未來承擔的責任進行影響建模。
使用合成數據的注意事項和卓越性
使用合成數據需要謹慎，以免重蹈原始數據中存在的偏見。古語“輸入垃圾，輸出垃圾”提醒我們，輸入數據的質量決定了結果的可靠性。項目應圍繞一個結構化的方法進行，包括價值、治理和技術。
需要準確識別使用案例，例如打擊詐騙或氣候建模。合規性、倫理和表現之間的平衡也必須考慮。合成數據生成平台的可獲取性旨在促進各業務職能的應用，無論是保險承保還是理賠管理。
保險公司在考慮到新的透明度和倫理要求的同時，必須適應市場的變化。基於AI和合成數據的解決方案的實施，如今已成為保險行業韌性和競爭力的戰略杠杆。
有關保險行業合成數據的常見問題
什麼是合成數據，並且它們是如何生成的？
合成數據是基於統計模型和機器學習算法人工創建的數據。它們準確地再現真實數據的特徵，而不透露敏感信息。
合成數據為保險公司提供了什麼好處？
合成數據使保險公司能夠更好地理解風險，提高詐騙檢測能力，並模擬多樣化場景以預測極端氣候事件。
合成數據如何幫助遵守數據保護法規？
合成數據有助於避開GDPR或ACPR的一些約束，因為它們不包含可識別的個人信息，從而促進在不同背景下的使用。
合成數據在預測實際行為方面可靠嗎？
是的，只要它們是基於高質量的真實數據生成的。然而，避免原始數據中的偏見以確保合成數據的代表性是至關重要的。
在保險公司使用合成數據方面，AI的作用是什麼？
AI用於創建先進模型，這些模型能夠生成合成數據，並分析這些數據以提高詐騙檢測和風險評估。
合成數據如何改善保險中的氣候風險管理？
它們通過模擬在之前幾乎沒有暴露的地區的極端場景來補充歷史數據，從而使保險公司能夠更好地對氣候變化對其承擔的責任影響進行建模。
合成數據對保險行業的未來會有什麼影響？
合成數據被視為保險行業韌性、競爭力和生存的關鍵戰略杠杆，有助於促進合規性及優化決策過程。
企業如何將合成數據融入其流程中？
企業應採取結構化的方法，確定具體的使用案例，平衡合規性和性能，並使這些數據對所有相關部門可用。
