保险业人工智能

影响保单持有人的决策必须考虑准确性、不公平歧视、可解释性、数据来源和适用的州要求。模型的预测分数本身并不是完整的承保决策。

主要要点

• 定义决策背景和管辖权。
• 测试结果和差异，而不仅仅是模型分数。
• 维护治理、解释和申诉记录。

定义当时可用的业务范围、决策和信息。索赔图像、远程信息处理、信用相关数据和第三方评分可以具有不同的权限和错误模式。检查某个功能是否是合法的风险衡量标准，或者是受保护或不相关特征的代理。 NAIC 模型公告称，人工智能支持的决策必须遵守适用的保险法律和法规，包括不公平贸易和不公平歧视规则。它还期望监管机构可能要求的治理和信息。将公告视为组织当前针对特定司法管辖区的审查的框架。按相关群体和索赔条件评估错误率和结果。监控数据源中的申诉、覆盖、投诉和更改。较低的欺诈支付率可能反映了更多的错误拒绝，而不是更好的检测。保留模型版本、供应商数据、原因、人工审核和纠正措施的记录。为保单持有人提供一条在需要时提出问题和质疑结果的途径。

1. 想象一下，定价模型使用与邻域边界高度相关的特征。
2. 测试该功能是否添加了合法的风险信息以及受影响群体之间的结果有何不同。
3. 如果该功能造成不合理的差异，则删除或管理该功能，然后重新评估完整的定价工作流程。

假设的审查显示了为什么功能的有用性和公平性需要单独分析。