Como a inteligência artificial pode ajudar a reduzir os riscos cibernéticos no setor de seguros

Desde o início da pandemia de COVID-19, as indústrias em todo o mundo têm testemunhado um aumento acentuado no número e tipos de ciberataques que enfrentam. Com as empresas tentando reduzir seus custos trabalhistas e adotar um modelo digital mais barato e eficiente, é evidente que a cibercriminalidade também está em ascensão. Nos últimos anos, as companhias de seguros se tornaram alvo de ataques de ransomware, pois desempenham um papel crucial na proteção de ativos de alto valor, pessoas e commodities. É aqui que a inteligência artificial (IA), se empregada de forma eficaz, pode ajudar a combater essas ameaças. A integração da segurança cibernética com a IA ajuda a desenvolver um modelo mais abrangente e robusto, eficiente na realização de várias tarefas, como detectar e prevenir ciberataques em tempo real, resistir a novas formas de cibercrime e aumentar a competência das equipes de segurança cibernética. Em um relatório especial, a Universidade de Warwick produziu esta revisão sistemática da literatura que apresenta uma visão geral das barreiras e oportunidades de usar a inteligência artificial para ajudar a reduzir os riscos cibernéticos e a exposição a ameaças no setor de seguros. As saídas incluem: 01 Revisão sistemática da literatura Uma revisão sistemática da literatura das técnicas de IA de ponta e emergentes com aplicações em avaliação de risco e ameaça. 02 Examinar barreiras e oportunidades Examinar as barreiras e oportunidades de utilizar técnicas de IA para a tomada de decisão no setor de seguros. 03 Revisar a eficácia Revisar a eficácia das técnicas de IA emergentes na identificação de cenários adversos desconhecidos e eventos temidos - e como esses afetam os processos tradicionais de avaliação de risco. 04 Fornecer recomendações Fornecer um conjunto de recomendações que podem servir como um guia / roteiro para diferentes partes interessadas nessa indústria. Revisão sistemática das técnicas de IA emergentes com aplicações em avaliação de risco e ameaça Com o aumento do uso da IA em várias indústrias, o setor de seguros hoje está à beira da adoção em larga escala da tecnologia. Este trabalho com a Universidade de Warwick fornece uma abordagem para entender como as tecnologias emergentes e de última geração de IA podem ser usadas para reduzir riscos e melhorar a postura de segurança de uma organização. O emprego da IA na inovação de seguros é usado atualmente para várias funções de back-end, como detecção de fraudes, negociação algorítmica, análise de blockchain e mecanismos de busca financeiros. Robótica, visão computacional e Processamento de Linguagem Natural (PLN) são algumas áreas que estão sendo atendidas pelo aprendizado de máquina (ML). Essas aplicações aumentaram o interesse no aprendizado de máquina dentro do setor de seguros, que é rico em dados. Exemplos de técnicas de ML incluem: Máquinas de Vetores de Suporte - um algoritmo de ML que aprende com os exemplos que recebe. Quando muitos relatórios de atividades fraudulentas e não fraudulentas são examinados, ele pode identificar fraude em cartão de crédito. Rede Neural Artificial - o foco principal é o uso de uma rede neural aprimorada para avaliar riscos de informação. O objetivo das redes neurais é se assemelhar ao cérebro humano. Árvore de Decisão - uma ferramenta que prevê resultados potenciais, como custos e utilidade de recursos, usando um modelo de possibilidades em forma de árvore. Naïve Bayes - um