Искусственный интеллект и кибербезопасность: преимущества для страховых компаний

С начала пандемии COVID-19 страховые компании по всему миру столкнулись с резким ростом кибератак. Системы управления киберрисками не могут эффективно бороться с такими сложными угрозами без использования современных технологий. С целью сокращения затрат на персонал и внедрения более эффективных цифровых моделей, бизнес стал более уязвимым для киберпреступников. Также страховые компании стали целью для атак вымогателей, так как они играют важную роль в защите высоко ценных активов, людей и товаров. Использование искусственного интеллекта (ИИ) помогает бороться с этими угрозами. Интеграция кибербезопасности с искусственным интеллектом позволяет создавать более цельную и надежную модель, способную выполнять различные задачи, такие как обнаружение и предотвращение кибератак в реальном времени, сопротивление новым видам киберпреступлений и повышение компетентности команд по кибербезопасности. Университет Уорвика представил систематический обзор научной литературы, который дает общее представление о препятствиях и возможностях использования искусственного интеллекта для сокращения киберрисков и угроз в страховой отрасли. В отчете рассматриваются барьеры и возможности использования технологий ИИ для принятия решений в страховой отрасли, а также эффективность новых методов ИИ в идентификации неизвестных угроз и их влияние на традиционные методы оценки рисков. Результатом являются рекомендации, которые могут служить руководством для заинтересованных сторон в этой отрасли. Использование искусственного интеллекта в страховании уже применяется для различных функций, таких как обнаружение мошенничества, алгоритмический трейдинг, анализ блокчейна и финансовых поисковых систем. Машинное обучение включает в себя такие области, как робототехника, компьютерное зрение и обработка естественного языка (NLP). Применение этих технологий вызывает все больший интерес к машинному обучению в страховой отрасли, которая богата данными. Примеры методов машинного обучения включают метод опорных векторов, искусственные нейронные сети, деревья решений, наивный байесовский классификатор и случайные деревья.