बीमा में एआई

पॉलिसीधारकों को प्रभावित करने वाले निर्णयों में सटीकता, अनुचित भेदभाव, व्याख्यात्मकता, डेटा उत्पत्ति और लागू राज्य आवश्यकताओं को ध्यान में रखा जाना चाहिए। किसी मॉडल का पूर्वानुमानित स्कोर स्वयं पूर्ण हामीदारी निर्णय नहीं है।

चाबी छीन लेना

• निर्णय संदर्भ और अधिकार क्षेत्र को परिभाषित करें।
• परीक्षण के परिणाम और असमानताएं, न केवल मॉडल स्कोर।
• शासन, स्पष्टीकरण और अपील रिकॉर्ड बनाए रखें।

व्यवसाय की दिशा, निर्णय और उस समय उपलब्ध जानकारी को परिभाषित करें। दावे की छवियां, टेलीमैटिक्स, क्रेडिट-संबंधित डेटा और तृतीय-पक्ष स्कोर में अलग-अलग अनुमतियां और त्रुटि पैटर्न हो सकते हैं। जांचें कि क्या कोई सुविधा जोखिम का वैध उपाय है या संरक्षित या अप्रासंगिक विशेषताओं के लिए प्रॉक्सी है। एनएआईसी मॉडल बुलेटिन का कहना है कि एआई द्वारा समर्थित निर्णयों को अनुचित-व्यापार और अनुचित-भेदभाव नियमों सहित लागू बीमा कानूनों और विनियमों का पालन करना चाहिए। यह शासन और सूचना की भी अपेक्षा करता है जो नियामक अनुरोध कर सकते हैं। बुलेटिन को वर्तमान, क्षेत्राधिकार-विशिष्ट समीक्षा आयोजित करने के लिए एक रूपरेखा के रूप में मानें। प्रासंगिक समूहों और दावे की शर्तों के आधार पर त्रुटि दर और परिणामों का मूल्यांकन करें। अपील, ओवरराइड, शिकायतों और डेटा स्रोत में बदलाव की निगरानी करें। कम धोखाधड़ी-भुगतान दर बेहतर पहचान के बजाय अधिक गलत इनकार को दर्शा सकती है। मॉडल संस्करण, विक्रेता डेटा, कारण, मानव समीक्षा और सुधारात्मक कार्रवाई का रिकॉर्ड रखें। पॉलिसीधारक को प्रश्न पूछने और जहां आवश्यक हो, परिणाम को चुनौती देने का मार्ग प्रदान करें।

1. कल्पना करें कि एक मूल्य निर्धारण मॉडल पड़ोस की सीमाओं के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध सुविधा का उपयोग करता है।
2. परीक्षण करें कि क्या सुविधा वैध जोखिम जानकारी जोड़ती है और प्रभावित समूहों में परिणाम कैसे भिन्न होते हैं।
3. यदि सुविधा अनुचित असमानता पैदा करती है तो उसे हटा दें या नियंत्रित करें, फिर संपूर्ण मूल्य निर्धारण वर्कफ़्लो का पुनर्मूल्यांकन करें।

काल्पनिक समीक्षा से पता चलता है कि फीचर उपयोगिता और निष्पक्षता को अलग-अलग विश्लेषण की आवश्यकता क्यों है।