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Explaining AI and ML Algorithm Outcomes to Insurance Regulators: CIO/CTO Checklist (JP)

規制当局に対する人工知能/機械学習アルゴリズムの説明方法
保険会社では、労働集約的な業務(レーティング/引き受け/クレーム処理など)の分野で人工知能の活用を進めている。
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June 14, 2023 – コンピュータの計算能力や記憶装置の価格が大幅に低下したことで、保険業界でも人工知能の活用が本格化している。保険会社各社は、人工知能を利用する際、その結果に差別が無く公平であるという基本原則を順守するだけでなく、規制当局に対して公正で透明性が確保されていることを示さなけならない。ただ、多くのAIアルゴリズムに不透明な部分があることを考えれば、これは簡単ではない。

本レポートでは、保険会社で利用されているAIアルゴリズムが説明可能かつ透明性が高く、様々な規制に沿ったものであることを確認する方策を解説する。規制当局にAI/MLのアルゴリズムを説明するための「チェックリスト」の作成にあたっては、過去に実施した調査/保険会社やベンダーとの会話/公開資料などを活用した。

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本レポートでは、Arize, Cloud Object Storage, Dask, DVC, Grafana, Kubeflow, MLflow, Nvidia, PyTorch, Scale, Snowflake, Spark, Spell, Suberb.ai, Tecton, TensorFlow, UbiOps に言及しています。

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