la nuova frontiera per l’assicurativo tra privacy e innovazione #finsubito prestito immediato

I dati sintetici stanno trasformando il settore assicurativo: dalle opportunità di simulazione del rischio alla prevenzione delle frodi, una risorsa strategica per proteggere la privacy e migliorare l’efficienza dei modelli. L’intervista a Davide Delle Cave, Search & Observability Business Line Manager di S2E, società di consulenza in ambito business technology, e Matteo Giovannetti, Co-founder & COO di ClearboxAI, azienda che sviluppa soluzioni basate su dati sintetici.

Cosa sono i dati sintetici e che valore hanno per il settore assicurativo?

I dati sintetici sono dati fittizi generati artificialmente che incorporano le proprietà statistiche e le distribuzione dei dati originali, risultando quindi realistici. I dati sintetici trovano applicazione in settori critici come insurance, healthcare e finanza, dove la precisione, la riservatezza e il valore del dato sono aspetti strategici e fondamentali. In ambito Insurance, per fare un esempio, vengono ampiamente utilizzati per arricchire di informazioni i modelli di rischio, di classificazione dei sinistri, di marketing, migliorando performance e robustezza dei modelli su cui investono le società assicurative. Si possono usare queste tecnologie per generare scenari alternativi e tendenze di mercato, come strumento di simulazione.

Quando i dati reali contengono pregiudizi o errori storici, questi possono essere involontariamente trasmessi ai modelli assicurativi. I dati sintetici possono essere generati in modo tale da rimuovere questi bias, migliorando l’equità e l’efficacia dei modelli. I dati sintetici consentono di valutare l’impatto di tali eventi sui portafogli di polizze.

Quali sono i benefici dell’uso dei dati sintetici nel settore assicurativo in termini di privacy e sicurezza?

I dati sintetici sono generati artificialmente e non corrispondono a persone reali, eliminando il rischio di compromettere la privacy dei clienti. Questo permette alle compagnie assicurative di lavorare con dati che simulano quelli reali senza trattare direttamente con informazioni sensibili.

Utilizzando dati sintetici, le aziende possono ridurre il rischio di violazioni delle normative e semplificare il processo di conformità, poiché questi dati non contengono informazioni identificabili di persone reali. Poiché i dati sintetici non contengono informazioni reali, eventuali attacchi o violazioni di sicurezza su questi set di dati non comporterebbero l’esposizione di dati personali o finanziari sensibili. Questo riduce drasticamente le conseguenze legali e reputazionali in caso di data breach. Durante la fase di sviluppo o test di nuove applicazioni o algoritmi di machine learning, le compagnie assicurative possono utilizzare dati sintetici per simulare scenari reali senza il rischio di esporre dati veri.

In che modo i dati sintetici possono contribuire alla prevenzione delle frodi assicurative?

I dati sintetici possono essere generati per includere scenari di frode che potrebbero non essere comuni nei dati reali. Questo permette alle compagnie assicurative di addestrare modelli di machine learning in grado di rilevare frodi su una gamma più ampia di casi, inclusi quelli che si verificano raramente o che non sono ancora avvenuti, ma potrebbero essere possibili in futuro. Le frodi assicurative spesso coinvolgono reti complesse di individui o organizzazioni, rendendo difficile rilevare il comportamento fraudolento attraverso semplici regole. I dati sintetici possono essere utilizzati per simulare questi schemi complessi e costruire modelli di rilevamento in grado di individuare pattern che coinvolgono relazioni multiple e transazioni sospette. I dati reali possono contenere pregiudizi legati a storici comportamentali o demografici che potrebbero influenzare negativamente le decisioni dei modelli antifrode. Utilizzando dati sintetici, le compagnie assicurative possono generare set di dati privi di bias, garantendo che i modelli rilevino le frodi in modo più equo e preciso.

Quando una compagnia assicurativa lancia nuovi prodotti o entra in nuovi mercati, potrebbe non avere dati storici sufficienti per prevedere potenziali frodi. I dati sintetici possono essere creati per simulare il comportamento dei clienti in questi nuovi contesti, permettendo alle compagnie di anticipare e rilevare frodi anche in assenza di dati reali.

Quali sono alcuni esempi concreti di applicazioni di dati sintetici nel settore assicurativo sanitario?

Esempio1: I dati sintetici facilitano processi di condivisione del dato. Le società possono infatti creare un clone sintetico, quindi fittizio ma realistico, del database sensibile, in quanto contenente dati sanitari, che gestisce.
Esempio2: Le società possono arricchire l’informazione in proprio possesso nel caso questa presenti dei limiti in termini di numerosità, bilanciamento, rappresentatività e qualità del dato.

Matteo Giovannetti, Co-founder & COO di ClearboxAI

Clearbox AI ed S2E: qual è il valore di questa partnership?

La collaborazione tra Clearbox AI e S2E è un binomio efficace per un supporto completo in un’area dell’AI Generativa ancora poco esplorata. Questo permette alle aziende di potenziare le proprie iniziative con i Dati Sintetici, massimizzando l’efficacia e l’efficienza delle stesse. I Dati Sintetici sono offerti sulla base di iniziative progettuali dedicate utilizzando modelli specifici che replichino le caratteristiche del dataset originale. Viene offerto un servizio gestito di supporto tecnico qualificato per la gestione end-to-end del processo di creazione, gestione, integrazione, e implementazione del dato all’interno delle iniziative aziendali, noto come ‘Data as a Code’.

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