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Alors que le secteur de l’assurance s’appuie de plus en plus sur l’intelligence artificielle, ses régulateurs étatiques réfléchissent à la manière de garantir que la technologie traite les assurés équitablement.

L’Association nationale des commissaires aux assurances a adopté le mois dernier à l’unanimité des principes directeurs selon lesquels l’IA doit être juste, éthique, responsable et sûre. Mais ce sont des notions largement générales pour une technologie qui commence à peine à être utilisée.

Les assureurs et les organisations de notation et de conseil « devraient être responsables de la création, de la mise en œuvre et des impacts de tout système d’IA, même si les impacts ne sont pas intentionnels », a écrit le groupe de travail sur l’innovation et la technologie de la NAIC, qui fait partie de son comité exécutif.

Jon Godfread, président du groupe de travail sur l’intelligence artificielle de la NAIC, a décrit les principes dans une interview comme un «document ambitieux» ou un «guide» pour les discussions internes entre les régulateurs. Ils n’ont pas le poids de la loi et ne sont pas des règlements modèles.

« Ce sera le point de départ des prochaines étapes de la réglementation de l’IA », a ajouté Godfread, qui est commissaire du Département des assurances du Dakota du Nord.

Ces prochaines étapes pourraient être des exigences de déclaration pour l’utilisation de l’IA par les compagnies d’assurance et un processus de certification. La certification peut signifier qu’un tiers ou un actuaire interne effectuerait des vérifications pour s’assurer que l’IA n’a pas de préjugés implicites ou ne commet pas de «discrimination par procuration», ce qui se produit lorsque les ordinateurs font des sélections basées sur des données qui agissent comme un proxy pour la race ou d’autres traits.

Godfread a déclaré que les régulateurs avaient besoin de plus d’informations pour savoir si l’IA était un problème. Il a déclaré que la technologie a été utilisée pour accélérer les processus internes, mais que l’industrie n’a pas atteint le point d’avoir « beaucoup de décisions face aux consommateurs prises à l’aide de l’intelligence artificielle ».

Congrès études AI

Le représentant Bill Foster, D-Ill., Président du groupe de travail sur l’intelligence artificielle du Comité des services financiers de la Chambre, a déclaré dans une interview que la NAIC est aux prises avec les mêmes problèmes que tout le monde: déterminer les détails de ce qui est «juste et éthique. « 

Foster a décrit un scénario dans lequel les assureurs automobiles pourraient utiliser la publicité ciblée pour maximiser les clients rentables. Si un algorithme est conçu pour traiter équitablement les jeunes hommes et les jeunes femmes en leur facturant les mêmes tarifs, les femmes seraient des clients plus rentables car elles ont tendance à être des conducteurs moins risqués. L’algorithme finirait par trouver des proxys pour le sexe, tels que les sites Web qu’une personne visite.

Le groupe de travail de Foster a tenu une audition en février sur les moyens de réduire le biais de l’IA dans les services financiers, qui a exploré l’idée de l’audit des résultats des algorithmes.

Foster a parrainé un amendement qui mettrait fin à l’interdiction des identifiants uniques des patients, qui a été ajouté à un projet de loi que la Chambre a adopté en juillet. Il a déclaré qu’une des principales préoccupations concernant ces identifiants était que les assureurs découvraient les conditions préexistantes des patients, ce qui pourrait faire grimper les tarifs ou entraîner l’annulation de la couverture.

Mais les identifiants présentent des avantages, tels que le transfert facile des antécédents médicaux à un nouveau fournisseur, ce qui réduit les erreurs et aide à identifier la fraude à l’assurance lorsqu’une personne ne fournit pas de dossier, a ajouté Foster.

« Nous devons poursuivre cette discussion », a déclaré Foster. « Je suis vraiment heureux que la NAIC ait commencé à s’attaquer à cela. »

L’industrie voit une opportunité

Edin Imsirovic, directeur associé de la société de notation d’assurance AM Best, a déclaré que les principes d’intelligence artificielle de la NAIC sont « exactement ce dont l’industrie a besoin ». Le fait que les entreprises aient accès à plus de données grâce à l’IA ne signifie pas que leurs algorithmes agissent équitablement – ou, comme l’a dit Imsirovic, « Garbage in, garbage out ».

Il a déclaré que les entreprises trouvaient que l’intelligence artificielle, y compris l’apprentissage automatique, était efficace dans des domaines tels que la détection de la fraude, le service client et le traitement des réclamations, mais pas utile dans d’autres. L’apprentissage automatique est le processus par lequel une IA améliore ses performances par essais et erreurs plutôt que par programmation spécifique.

« Ce qu’il faut retenir, je dirais, c’est que nous n’avons encore rien vu de ce qui nous attend dans les décennies à venir, alors que nous nous dirigeons vers une technologie plus sophistiquée », a déclaré Imsirovic.

Une nouvelle utilisation est la «vision par ordinateur» pour le traitement des réclamations, dans laquelle l’IA identifie des objets, tels que des drones détectant des dommages au toit après une tempête au lieu de risquer des blessures pour prendre des photos.

Malgré ces utilisations croissantes, il est difficile de quantifier dans quelle mesure l’apprentissage automatique est utilisé dans l’assurance, a déclaré Imsirovic. Par conséquent, le fardeau de la mise en œuvre des principes pour le gouverner n’est pas clair.

«Il est difficile de quantifier les nouveaux travaux associés aux principes de la NAIC, mais ils s’inscrivent bien dans l’engagement des assureurs-vie en faveur de l’égalité», a déclaré Susan Neely, présidente de l’American Council of Life Insurers.

Dans un rapport du 12 août, la société de réassurance Swiss Re a déclaré que l’utilisation de l’apprentissage automatique dans l’assurance était limitée et que les problèmes de qualité des données retardaient de nombreuses entreprises. La filiale de la société, Swiss Re Institute, a constaté que 80% des entreprises ne disposent pas de données suffisamment propres et organisées pour mettre en œuvre l’apprentissage automatique de la manière la plus productive.

Le principal avantage de la technologie est qu’elle peut générer des bénéfices plus importants grâce à la fois à la génération de revenus et aux économies de coûts. Selon Swiss Re, l’utilisation de la technologie par l’assurance a produit des retours dans des domaines tels que l’analyse des clients et le traitement des réclamations.

Avec ce genre d’incitation, l’importance de maintenir la technologie éthique et équitable augmentera.

La porte-parole américaine des plans d’assurance maladie, Kristine Grow, a exprimé son soutien à l’approche de la NAIC. Cependant, deux autres groupes industriels ont déclaré qu’ils attendaient plus d’informations pour bien comprendre l’impact.

« Comme pour les autres directives réglementaires de haut niveau, les détails importeront lorsque les principes seront appliqués dans la pratique et détermineront le fardeau relatif de leur mise en œuvre », a déclaré Jon Berger, vice-président des politiques publiques et des affaires fédérales de l’Association nationale. des sociétés d’assurance mutuelle. L’association est préoccupée par l’interprétation de certains termes et concepts du document, a-t-il déclaré.

Frank O’Brien, vice-président des relations avec le gouvernement de l’État pour l’American Property Casualty Insurance Association, a fait écho à ce sentiment.

« Il est trop tôt pour déterminer quel sera l’impact opérationnel des principes directeurs de l’intelligence artificielle récemment adoptés par le NAIC », a déclaré O’Brien. « Ces principes sont destinés à servir de grands repères, et APCIA continuera à être impliqué avec la NAIC sur cette question et d’autres questions connexes au fur et à mesure de leur développement. »


Le Pentagone adopte de nouveaux principes éthiques pour l’utilisation de l’IA en temps de guerre


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Citation: L’incertitude règne pour les assureurs alors que l’industrie adopte les normes d’IA (23 septembre 2020) récupéré le 23 septembre 2020 sur https://techxplore.com/news/2020-09-uncertainty-industry-ai-standards.html

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