Χρήση διεπαφών προγραμματισμού εφαρμογών και ανοιχτών δεδομένων… 5
* Εισαγωγή … 5
* Ορισμός «ανοιχτής ασφάλισης» και περιπτώσεις χρήσης … 6
* Πιθανοί κίνδυνοι και προβλήματα για την ανάπτυξη ανοιχτής ασφάλισης … 7
* Επάρκεια του υφιστάμενου πλαισίου … 8
* Εμπόδια, κίνητρα και περιορισμοί … 9
* Ακολουθία αποδοχής ανοιχτής ασφάλισης … 9
* Συμπεράσματα και επόμενα βήματα … 9
Τεχνολογίες κατανεμημένου καθολικού και blockchain… 10
* Εισαγωγή … 10
* DLT στην ασφάλιση … 10
* Πιθανά οφέλη για τον ασφαλιστικό κλάδο και τους καταναλωτές … 11
* Κίνδυνοι που πρέπει να ληφθούν υπόψη για ρυθμιστικές και εποπτικές αρχές … 11
* Συμπέρασμα και επόμενα βήματα … 14
Τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση … 14
* Εισαγωγή … 14
* Μοντέλο Διαχείρισης και Διαχείρισης Κινδύνων … 14
* Χρήση και διαχείριση δεδομένων … 16
* Ηθική, προκατάληψη και διακρίσεις … 16
* Συμπεράσματα και επόμενα βήματα … 18
* * *
Εισαγωγή
Δεδομένης της ταχέως αυξανόμενης ευκολίας πρόσβασης και της ψηφιακής καινοτομίας στη χρηματοοικονομική τεχνολογία («FinTech») και τον εκτεταμένο αντίκτυπό της στον ασφαλιστικό τομέα,
* Χρήση διεπαφών προγραμματισμού εφαρμογών (API) και ανοιχτών δεδομένων.
* Τεχνολογίες κατανεμημένου καθολικού (DLTs) και blockchain. και
* Η ασφαλής, δίκαιη και ηθική υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και της Μηχανικής Μάθησης (ML) και η χρήση και διαχείριση δεδομένων.
Οι δραστηριότητες αξιολόγησης περιλάμβαναν πληροφορίες που συγκεντρώθηκαν μέσω ερευνών μελών και συνεντεύξεων με συμμετέχοντες στην αγορά και ειδικούς. Ο σκοπός των εις βάθος αξιολογήσεων ήταν η καλύτερη κατανόηση του τρέχοντος τοπίου του ψηφιακού μετασχηματισμού, ο εντοπισμός προκλήσεων και τάσεων σε συγκεκριμένους τομείς και η αξιολόγηση των πιθανών επιπτώσεών τους στην ασφαλιστική εποπτεία.
Αυτή η έκθεση παρουσιάζει τα αποτελέσματα υψηλού επιπέδου αυτών των αξιολογήσεων για ενημερωτικούς σκοπούς. Δεν προορίζεται να παρέχει μια τελική αξιολόγηση των κινδύνων και των ευκαιριών αυτών των τάσεων. Καθώς το IAIS είναι τεχνολογικά ουδέτερο, δεν προορίζεται επίσης να είναι προτιμησιακό. Η IAIS θα συνεχίσει να παρακολουθεί αυτές τις τάσεις και τον αντίκτυπό τους στους ασφαλιστές, τους καταναλωτές και τους εποπτικούς στόχους.
* * *
Συμπεράσματα και επόμενα βήματα
Η χρήση AI/ML και μεγάλων δεδομένων από τους ασφαλιστές μπορεί να εγείρει ρυθμιστικές ανησυχίες. Αρκετοί επόπτες σε όλα τα μέλη της IAIS έχουν παράσχει καθοδήγηση υψηλού επιπέδου σε διάφορους θεματικούς τομείς, συμπεριλαμβανομένης της χρήσης εναλλακτικών δεδομένων, της διαχείρισης κινδύνου μοντέλων, τρίτων προμηθευτών ή/και της ορθής χρήσης δεδομένων. Ο ρόλος της IAIS θα είναι να επανεξετάσει αυτές τις πρωτοβουλίες και να εντοπίσει καλές πρακτικές καθώς και πιθανά κενά. 4.5.1 Ανασκόπηση υπάρχουσας καθοδήγησης/υποβολή νέας καθοδήγησης
* Πώς το τρέχον κανονιστικό πλαίσιο μπορεί/μπορεί να μην ισχύει για AI/ML;
* Εάν θα ήταν χρήσιμη περαιτέρω διευκρίνιση.
* Πώς η πολιτική μπορεί να υποστηρίξει και να προστατεύσει καλύτερα τη χρήση AI/ML, λαμβάνοντας υπόψη και αξιοποιώντας ευρύτερους και γενικότερους κανόνες όπως η προστασία δεδομένων/πληροφοριών και η γενική ηθική/συμπεριφορά των καταναλωτών εκτός ασφαλιστικών κανόνων. και
* Απαιτούνται απαραίτητες κατευθυντήριες γραμμές ή πρότυπα για την AI/ML για να συμπληρώσουν σαφώς τα συμβατικά πλαίσια πολιτικής και να επηρεάσουν τη βιωσιμότητα των αναμενόμενων μελλοντικών επιχειρηματικών μοντέλων ασφάλισης, εάν υπάρχουν.
Θα πρέπει να ληφθούν υπόψη πιο συγκεκριμένες, πρακτικές οδηγίες σχετικά με τη χρήση του AI/ML, οι οποίες θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν όχι μόνο αρχές αλλά και περιπτώσεις χρήσης, καθώς και συζητήσεις σχετικά με τον τρόπο εφαρμογής της υπάρχουσας νομοθεσίας.
Επιπλέον, οποιαδήποτε καθοδήγηση που προσφέρεται από το IAIS θα πρέπει ιδανικά να προτείνει το είδος των δεξιοτήτων και των πόρων (ιδιαίτερα των τεχνικών) που απαιτούνται για την εφαρμογή τέτοιων συστημάτων, ιδίως όσον αφορά τον έλεγχο τεχνητής νοημοσύνης και τις δυνατότητες ανάλυσης μεροληψίας. Τομείς ιδιαίτερου ενδιαφέροντος για πιθανή περαιτέρω εξερεύνηση περιλαμβάνουν αναλογιστικά ερωτήματα, όπως το όριο μεταξύ διαφοροποίησης κινδύνου και αθέμιτης διάκρισης, και πιο τεχνικά ερωτήματα (π.χ. ποια μεθοδολογία είναι πιο κατάλληλη για την επικύρωση ασφαλιστικών μηχανών που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη για τιμολόγηση/επένδυση/αξιώσεις/αξιολόγηση). αποθεματικό και φερεγγυότητα).
4.5.2 Παρακολούθηση της προόδου όσον αφορά τη δεοντολογία και τη δικαιοσύνη
Παρά τη σημασία που δίνεται στο θέμα της μεροληπτικής προκατάληψης από τα περισσότερα μέλη, συγκεκριμένα αποτελέσματα από τους οργανισμούς
4.5.3 Εναλλακτικά δεδομένα
Η χρήση εναλλακτικών δεδομένων είναι σχετική τόσο για τη διαχείριση κινδύνου μοντέλου όσο και για το IoT (την κύρια πηγή τέτοιων δεδομένων).
* * *
Η έκθεση είναι διαθέσιμη στη διεύθυνση: https://www.iaisweb.org/uploads/2022/12/IAIS-Report-on-FinTech-developments-in-the-insurance-sector.pdf
Η TARGETED NEWS SERVICE (ιδρύθηκε το 2004) παρέχει ειδήσεις και πληροφορίες μη κομματικής «επεξεργασμένης δημοσιογραφίας» σε ειδησεογραφικούς οργανισμούς, ομάδες δημόσιας πολιτικής και άτομα. καθώς και «μάζεψε» πληροφορίες για τη δημόσια πολιτική, συμπεριλαμβανομένων δελτίων ειδήσεων, εκθέσεων, ομιλιών. Επικοινωνήστε για περισσότερες πληροφορίες