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Erschienen in: European Actuarial Journal 1/2024

29.10.2023 | Letter

Adversarial AI in insurance: an overview

verfasst von: Matteo Cattaneo, Ron S. Kenett, Elisa Luciano

Erschienen in: European Actuarial Journal | Ausgabe 1/2024

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Excerpt

The rapid and dynamic pace of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) developments is revolutionizing the insurance sector, especially in property and casualty insurance. AI can handle the enormous amount of information collected on clients to exploit predictive analytics. At the same time, AI generates challenges for underwriters and claims handlers. AI can be the target of so-called “adversarial AI”, which causes AI and ML tools to misinterpret the information provided to them and to generate outputs (recommendations, predictions, decisions, categorizations) favourable to the attacker who can be a competitor, a customer or claimant, or simply a wrongdoer. The issue is made worse by the fact that adversarial attacks, although dangerous, are rarely seen. This letter aims to raise attention towards adversarial AI and its zero-label feature, which needs to be handled in an actuarially wise, data-sensitive way. …

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Literatur
3.
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5.
Zurück zum Zitat Hosseini H, Kannan S, Zhang B, Poovendran R (2017) Deceiving Google's PERSPECTIVE built for detecting toxic comments. arXiv: arXiv:1702.08138 Hosseini H, Kannan S, Zhang B, Poovendran R (2017) Deceiving Google's PERSPECTIVE built for detecting toxic comments. arXiv: arXiv:​1702.​08138
6.
Zurück zum Zitat Huang H, Chen Y, Tang W, Zheng W, Chen QG, Hu Y, Yu P (2020) Multi-label zero-shot classification by learning to transfer from external knowledge. arXiv: arXiv:2007.15610 Huang H, Chen Y, Tang W, Zheng W, Chen QG, Hu Y, Yu P (2020) Multi-label zero-shot classification by learning to transfer from external knowledge. arXiv: arXiv:​2007.​15610
8.
Zurück zum Zitat Kenett RS, Zacks S, Gedeck P (2022) Modern statistics: a computer-based approach with Python. Springer, LondonCrossRef Kenett RS, Zacks S, Gedeck P (2022) Modern statistics: a computer-based approach with Python. Springer, LondonCrossRef
10.
Zurück zum Zitat Leturiondo U, Mishra M, Galar D, Salgado O (2015) Synthetic data generation in hybrid modelling of rolling element bearings. Insight Non-Destruct Test Cond Monit 57(7):395–400CrossRef Leturiondo U, Mishra M, Galar D, Salgado O (2015) Synthetic data generation in hybrid modelling of rolling element bearings. Insight Non-Destruct Test Cond Monit 57(7):395–400CrossRef
12.
Zurück zum Zitat Rios A, Kavuluru R (2018) Few-shot and zero-shot multi-label learning for structured label spaces. In: Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing, vol. 2018, pp 31–32. https://aclanthology.org/D18-1352/. Accessed 20 Oct 2023 Rios A, Kavuluru R (2018) Few-shot and zero-shot multi-label learning for structured label spaces. In: Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing, vol. 2018, pp 31–32. https://​aclanthology.​org/​D18-1352/​. Accessed 20 Oct 2023
13.
Zurück zum Zitat Romera Paredes B, Torr P (2015) An embarrassingly simple approach to zero-shot learning. In: Proceedings of the 32nd International Conference on machine learning, Lille, France, 2015. JMLR: W&CP, vol 37 Romera Paredes B, Torr P (2015) An embarrassingly simple approach to zero-shot learning. In: Proceedings of the 32nd International Conference on machine learning, Lille, France, 2015. JMLR: W&CP, vol 37
Metadaten
Titel
Adversarial AI in insurance: an overview
verfasst von
Matteo Cattaneo
Ron S. Kenett
Elisa Luciano
Publikationsdatum
29.10.2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
European Actuarial Journal / Ausgabe 1/2024
Print ISSN: 2190-9733
Elektronische ISSN: 2190-9741
DOI
https://doi.org/10.1007/s13385-023-00365-1

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