AI in nezgodne škode: Etični in regulativni izzivi avtomatizacije

Uvod: Presek inovacij in odgovornosti v zavarovalništvu

Digitalizacija in umetna inteligenca (AI) spreminjata tudi zavarovalno industrijo. Pri avtomatizaciji obravnave nezgodnih škod nam AI obljublja precejšnje izboljšave: hitrejše odločitve, zmanjšanje operativnih stroškov, večjo doslednost in objektivnost. Kljub temu pa kot strokovnjakinja v industriji poudarjam, da je ključnega pomena, da se ne prepustimo zgolj navdušenju nad tehnologijo, temveč da se osredotočimo na etične in regulativne dimenzije teh inovacij. Avtomatizirano odločanje vpliva na posameznike in njihove pravice, zato moramo zagotoviti, da so ti sistemi transparentni, pravični in nediskriminatorni.

Moja dolgoletna praksa mi je pokazala, da je vsaka škoda zgodba posameznika. Zato je razumevanje, kako AI model obravnava te zgodbe, ključnega pomena. Poudarek mora biti na zagotavljanju, da tehnologija služi ljudem, ne obratno. Ta strokovna objava bo sistematično obravnavala pravne in etične izzive, ki jih prinaša uporaba AI v obravnavi nezgodnih škod, s poudarkom na konkretnih regulativnih okvirih in tehničnih rešitvah za zagotavljanje pravičnosti. Cilj je podati poglobljen vpogled v to kompleksno področje in predlagati poti za implementacijo odgovorne in etične AI v zavarovalniške procese.

Regulativni okvir: AI Act in GDPR kot temelja odgovornosti

Uporaba umetne inteligence v zavarovalništvu ni le tehnično vprašanje, temveč tudi pravno in etično. Evropska unija je s sprejetjem Direktive o umetni inteligenci (AI Act) postavila ambiciozen in celovit regulativni okvir, ki bo močno vplival na razvoj in uporabo AI sistemov v zavarovalništvu. AI Act, ki deli AI sisteme v različne razredne kategorije glede na raven tveganja (minimalno, omejeno, visoko, nesprejemljivo), določa stroge zahteve za 'visokotvegane' AI sisteme. Sistem AI, ki se uporablja za oceno tveganja in odločanje o zahtevkih pri nezgodnih škodah, bo zelo verjetno uvrščen v kategorijo 'visokotveganih', kar pomeni visoke standarde glede upravljanja tveganj, kakovosti podatkov, tehnične dokumentacije, sledljivosti, nadzora človeka, robustnosti, natančnosti in kibernetske varnosti.

Poleg AI Acta, ki je v procesu sprejemanja, ostaja v veljavi Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR), ki je že sedaj ključna za vsako uporabo osebnih podatkov v AI sistemih. GDPR določa stroga pravila glede zakonitosti obdelave, omejitve namena, minimizacije podatkov, točnosti, omejitve shranjevanja in celovitosti ter zaupnosti. Še posebej pomemben je člen 22 GDPR, ki posameznikom podeljuje pravico, da niso predmet odločitev, ki temeljijo izključno na avtomatizirani obdelavi, vključno z oblikovanjem profilov, in ki ima zanje pravne učinke ali nanje pomembno vpliva. To pomeni, da morajo zavarovalnice zagotoviti človeški nadzor nad avtomatiziranimi odločitvami, možnost izpodbijanja ter zagotoviti transparentnost in razložljivost. Na primer, zavarovalnica ne sme zgolj na podlagi AI modela avtomatično zavrniti škodnega zahtevka, ne da bi bil posamezniku omogočen vpliv na odločitev in možnost pregleda ter pojasnila.

Slovenska zakonodaja, kot so Zakon o zavarovalništvu (ZZavar-1), Zakon o zavarovalnih pogodbah (ZZavar-OP) in drugi predpisi, določajo splošne principe delovanja zavarovalnic, varovanja potrošnikov in postopkov reševanja škod. Čeprav ti zakoni ne obravnavajo neposredno AI, postavljajo okvir za pošteno in transparentno poslovanje, ki ga morajo zavarovalnice upoštevati tudi pri implementaciji AI. Regulacija s strani Agencije za zavarovalni nadzor (AZN) bo verjetno sledila smernicam AI Act in GDPR, kar bo zahtevalo od zavarovalnic temeljito prilagoditev in implementacijo novih politik in postopkov.

Merjenje algoritmične pristranskosti: Matematični pristopi k pravičnosti

Eden največjih etičnih izzivov pri uporabi AI v avtomatizaciji odločitev je algoritmična pristranskost. Ta nastane, ko model AI neobdelane ali obdelane podatke, na katerih se uči, prenaša v odločitve, ki so nepoštene do določenih skupin. V kontekstu nezgodnih škod bi to lahko pomenilo, da AI sistem sistematično obravnava škodne zahtevke določenih demografskih skupin (npr. glede na starost, spol, lokacijo, socialno-ekonomski status) drugače, kar bi povzročilo neupravičeno diskriminacijo. To ni le etično vprašanje, ampak tudi pravno, saj je diskriminacija po evropskih in nacionalnih zakonodajah prepovedana.

Za merjenje in omilitev algoritmične pristranskosti obstajajo različne kvantitativne metode in metrike. Ena izmed pogostih pristranskosti je 'Statistical Parity Difference' (SPD), ki meri razliko v verjetnosti ugodne odločitve med privilegirano in neprivilegirano skupino. Formula za SPD je: $SPD = P(\hat{Y}=1 | A=0) - P(\hat{Y}=1 | A=1)$, kjer je $\hat{Y}=1$ ugodna odločitev in $A$ zaščiteni atribut (npr. spol, starostna skupina), pri čemer $A=0$ predstavlja neprivilegirano skupino in $A=1$ privilegirano. Idealno je, da je SPD blizu 0. Druge metrike vključujejo 'Equal Opportunity Difference' (EOD), ki meri razlike v stopnji resničnih pozitivnih rezultatov (true positive rate) med skupinama, in 'Average Odds Difference', ki upošteva tako resnične pozitivne kot lažne pozitivne stopnje.

Na primer, če AI sistem odobrava 80 % zahtevkov za moške (privilegirana skupina, $A=1$) in 60 % za ženske (neprivilegirana skupina, $A=0$), je SPD = $0.60 - 0.80 = -0.20$. To nakazuje na pristranskost. Zavarovalnice morajo redno izvajati revizije svojih AI modelov za odkrivanje in kvantificiranje takšnih pristranskosti. To vključuje analizo vhodnih podatkov za obstoj skritih korelacij z zaščitenimi atributi, ki bi lahko vodile do pristranskih odločitev, ter testiranje delovanja modela na različnih podskupinah prebivalstva. Razvoj in implementacija algoritemskih tehnik za korekcijo pristranskosti (npr. pre-processing, in-processing, post-processing metode) so ključni za zagotavljanje pravičnih in enakih obravnav za vse zavarovance.

Razložljiva AI (XAI): Transparentnost kot temelj zaupanja

V nasprotju s tradicionalnimi programskimi sistemi, ki delujejo po eksplicitno programiranih pravilih, so mnogi sodobni AI sistemi, še posebej tisti, ki temeljijo na globokem učenju (deep learning), 'črne škatle'. To pomeni, da je razumevanje, kako pridejo do določene odločitve, izjemno težko ali celo nemogoče za človeka. V kontekstu nezgodnih škod, kjer so v igri pomembni finančni in socialni interesi posameznikov, je takšna netransparentnost nesprejemljiva. Tukaj vstopi koncept Razložljive AI (Explainable AI - XAI), katerega namen je omogočiti ljudem razumevanje, interpretacijo in nadzor nad odločitvami AI.

XAI ni enotna tehnologija, temveč skupek različnih metod in orodij, ki omogočajo 'pogled v notranjost' AI modelov. Med najpogostejšimi tehnikami so: 1. Lokalna interpretacija (npr. LIME – Local Interpretable Model-agnostic Explanations, SHAP – SHapley Additive exPlanations), ki pojasni posamezne napovedi modela. LIME deluje tako, da okoli napovedi modela ustvari lokalni nadomestni model, ki je bolj enostaven in razumljiv, SHAP pa temelji na teoriji iger in določa prispevek vsakega vhodnega podatka k posamezni napovedi. 2. Globalna interpretacija (npr. Partial Dependence Plots – PDP, Individual Conditional Expectation – ICE), ki ponazarja splošno vedenje modela in odvisnost napovedi od določenih značilnosti. 3. Kontrafaktični razlogi (counterfactual explanations), ki pokažejo, kako bi se moral vhodni podatek spremeniti, da bi se napoved modela spremenila na določen način (npr. 'če bi bila vaša škoda prijavljena v 24 urah namesto 72 urah, bi bila odobrena').

Implementacija XAI v zavarovalniške sisteme za obravnavo nezgodnih škod bi pomenila, da bi zavarovalnica, poleg avtomatizirane odločitve o škodnem zahtevku, lahko zavarovancu in regulatorju predložila tudi razložitev te odločitve. Na primer, če AI sistem zavrne zahtevek, bi lahko XAI pojasnil, kateri dejavniki so bili ključni za to odločitev (npr. 'Škodni zahtevek je bil zavrnjen, ker poročilo o dogodku ni vsebovalo dovolj dokazov o vzročni zvezi med nezgodo in prijavljenimi poškodbami, kar predstavlja 65 % vpliva na odločitev, medtem ko je prepozna prijava prispevala 20 %'). To bistveno povečuje transparentnost in omogoča zavarovancu, da razume odločitev in se nanjo ustrezno odzove, kar je v skladu z zahtevami GDPR in AI Act. Predstavljajte si, da so ti podatki predstavljeni v interaktivnih vizualizacijah, ki omogočajo enostaven pregled vpliva posameznih dejavnikov na končno odločitev modela.

Izzivi kakovosti podatkov in zanesljivosti modelov

Kakovost podatkov je temeljni kamen vsakega uspešnega AI sistema. V zavarovalništvu se srečujemo z izjemno velikimi in kompleksnimi nabori podatkov o nezgodnih škodah, ki pogosto izvirajo iz različnih virov (zdravniška poročila, policijski zapisi, izjave prič, fotografije, itd.). Nezadostna kakovost podatkov – npr. nepopolni, netočni, zastareli ali neustrezno strukturirani podatki – lahko povzroči, da se AI model uči iz napačnih informacij in sprejema napačne odločitve. To lahko vodi do netočne ocene škode, napačnega določanja odgovornosti ali celo do diskriminatornih odločitev, če so pristranskosti vgrajene v podatke. Pomembno je vložiti znatna sredstva v čiščenje, validacijo in standardizacijo podatkov.

Zanesljivost modelov je prav tako ključnega pomena. AI sistemi morajo biti robustni proti vstopnim napakam in zlonamernim napadom, hkrati pa morajo dosledno in natančno delovati v različnih scenarijih. To vključuje redno spremljanje delovanja modelov v produkciji (model monitoring) in odkrivanje t.i. 'data drift' ali 'model drift', kjer se lastnosti vhodnih podatkov ali delovanje modela skozi čas spreminjajo, kar zmanjšuje natančnost napovedi. Zavarovalnice morajo vzpostaviti mehanizme za redne revizije, testiranje in posodabljanje modelov. To pomeni, da je potrebno določiti kvantitativne metrike uspešnosti (npr. natančnost, F1-ocena, AUC-ROC) in jih spremljati v realnem času. Če natančnost modela pade pod določen prag, je potrebna takojšnja intervencija in ponovno učenje modela.

Poleg tega je pomembno zagotoviti varnost in zasebnost podatkov, kar zahteva implementacijo naprednih tehnik anonimizacije in psevdonimizacije podatkov. Upoštevati je treba tudi tveganja za 'adversarial attacks', kjer bi zlonamerni akterji lahko poskušali manipulirati z vhodnimi podatki, da bi spremenili odločitve AI. Zato je kibernetska varnost in robustnost AI modelov bistvenega pomena za ohranjanje zaupanja v avtomatizirane sisteme.

Praktični primer iz prakse: Analiza zavrnitve zahtevka za invalidsko rento

Predstavljajmo si zavarovanko Ano, 45 let, ki je imela sklenjeno nezgodno zavarovanje. Po prometni nesreči je utrpela trajno poškodbo hrbtenice, kar ji je povzročilo 30-odstotno trajno invalidnost, ocenjeno s strani uradnega izvedenca. Zavarovalnici je posredovala vso potrebno dokumentacijo za izplačilo invalidske rente. Zavarovalnica, ki uporablja napreden AI sistem za avtomatizirano obravnavo škod, je Anin zahtevek zavrnila z obrazložitvijo, da njene poškodbe niso v celoti skladne s kriteriji za izplačilo rente, kot so jih prepoznali interni algoritmi, in da je bil zahtevek oddan prepozno glede na interne normative.

Brez ustrezne implementacije XAI in skladnosti z GDPR (člen 22) bi Ana prejela le splošno zavrnitev, kar bi povzročilo frustracijo in občutek krivice. Morala bi se pritožiti, kar bi sprožilo dolgotrajen in drag postopek. To bi bilo v nasprotju s principom transparentnosti in pravice do pojasnila avtomatizirane odločitve. Občutek »črne skatle« bi škodoval zaupanju v zavarovalnico.

Zaradi skladnosti z AI Act (ko bo v veljavi) in GDPR pa je zavarovalnica Ani posredovala podrobno razlago odločitve, generirano s pomočjo XAI. Razlaga je pokazala, da je AI model (algoritem klasifikacije) odločitev o zavrnitvi rente utemeljil na naslednjih ključnih dejavnikih: 1) Časovnica prijave: 45 % vpliva. Ana je v času prijave škode presegla rok, določen v splošnih pogojih (primer zavarovalnice, ne splošna zakonodaja) za prijavo, kar je imelo pomemben negativen vpliv. 2) Stopnja invalidnosti: 30 % vpliva. Čeprav je bil odstotek invalidnosti visok, je AI model na podlagi zgodovinskih podatkov in zdravniških izvidov drugih podobnih primerov ocenil, da ta stopnja invalidnosti specifično v Aninem primeru ni povzročila 'popolne in trajne delovne nesposobnosti', kot je eksplicitno določeno v internih kriterijih za rento. 3) Pomanjkanje specifičnih dokazil: 25 % vpliva. Zdravniška dokumentacija ni dovolj jasno opisala specifičnih omejitev pri dnevnih aktivnostih, ki bi se neposredno povezovale z invalidnostjo in bi bile ključne za odobritev rente po internih merilih.

Zahvaljujoč tej podrobni razlagi, ki je vključevala tudi kontrafaktične scenarije ('če bi bil zahtevek oddan znotraj 30 dni in bi medicinska dokumentacija vsebovala podrobnejše opise omejitev, bi bila verjetnost odobritve 85 %'), je Ana lahko razumela, kateri dejavniki so vplivali na odločitev. To ji je omogočilo, da je skupaj s svojim pravnikom pripravila dopolnjeno pritožbo. Predložila je dodatna zdravniška mnenja, ki so natančneje opisala vpliv poškodbe na njene vsakdanje aktivnosti in jih povezala z definicijo 'popolne in trajne delovne nesposobnosti'. Po pregledu dopolnjene dokumentacije, ki jo je obravnaval tudi človeški ekspert, je zavarovalnica Anin zahtevek za invalidsko rento odobrila. Primer jasno kaže, kako XAI, v kombinaciji s človeškim nadzorom, omogoča pravičnejše rešitve in krepi zaupanje v zavarovalniške procese, hkrati pa poudarja, da tudi avtomatizirani sistemi potrebujejo človeško intervencijo za najbolj kompleksne primere.

Kaj je krito in kaj ni krito v okviru nezgodnega zavarovanja (informativni primer)

Kot strokovnjakinja moram poudariti, da so kritja in izključitve odvisni od posamezne zavarovalne police in splošnih pogojev konkretne zavarovalnice. Splošna zakonodaja (npr. ZZavar-1) določa le splošni okvir, ne pa podrobnih kritij. Spodaj navajam informativni primer tipičnih kritij in izključitev, ki se pogosto pojavljajo v nezgodnih zavarovanjih in so pomembni pri avtomatizirani obravnavi škod. Pri odločanju AI sistem mora upoštevati specifične pogoje posamezne police.

Krito (primeri, odvisno od police):

1. Smrt zaradi nezgode: Izplačilo dogovorjene zavarovalne vsote dedičem. AI model bi tukaj preveril datum smrti, vzrok smrti (mora biti nezgoda), podatke o upravičencih.

2. Trajna invalidnost zaradi nezgode: Izplačilo odstotka zavarovalne vsote, ki ustreza odstotku trajne invalidnosti. AI bi analiziral zdravniške izvide, datume diagnoze, ter jih primerjal s tabelami invalidnosti v pogojih police.

3. Dnevna odškodnina zaradi nezgode: Izplačilo dogovorjenega zneska za vsak dan začasne nezmožnosti za delo zaradi nezgode. AI bi preveril zdravniška potrdila o bolniški odsotnosti, diagnozo, povezavo z nezgodo.

4. Bolnišnični dan zaradi nezgode: Izplačilo dogovorjenega zneska za vsak dan bivanja v bolnišnici zaradi nezgode. AI bi preveril datume hospitalizacije, vzrok hospitalizacije.

5. Stroški zdravljenja: Povračilo stroškov nujnega zdravljenja, ki ga ne krije osnovno zdravstveno zavarovanje (npr. fizioterapija, specialistični pregledi). AI bi preveril račune, napotnice, diagnoze, skladnost s kritjem.

Ni krito (primeri, odvisno od police in zakonodaje – npr. ZZavar-OP, Splošni pogoji):

1. Bolezni: Zdravstvene težave, ki niso posledica nenadnega in nepredvidenega zunanjega dogodka (nezgode). AI bi tukaj prepoznaval specifične diagnoze in njihovo etiologijo.

2. Samopoškodbe in samomor: Dejanja, ki so namerno povzročila škodo. AI bi analiziral okoliščine dogodka in morebitne znake namernega delovanja.

3. Vojna, nemiri, teroristična dejanja: Škoda, nastala v posebnih okoliščinah, ki so običajno izključene iz standardnih polic. AI bi preveril lokacijo in naravo dogodka.

4. Alkoholiziranost, omamljenost z drogami: Škoda, ki je nastala pod vplivom opojnih substanc. AI bi pregledal poročila (npr. policije) o prisotnosti substanc.

5. Športne aktivnosti visokega tveganja: Če niso posebej dogovorjene in doplačane (npr. ekstremni športi, profesionalni šport). AI bi preveril vrsto aktivnosti ob nezgodi in kritje v polici.

6. Jedrsko sevanje: Škoda, nastala zaradi jedrskega sevanja. AI bi preveril okoliščine in vzrok škode.

AI sistem pri avtomatizirani obravnavi zahtevkov torej deluje kot zapleten filter, ki na podlagi milijonov podatkovnih točk preverja vsak posamezni element škodnega zahtevka proti veljavnim pogojem zavarovanja. Zato je izjemno pomembno, da so ti pogoji jasno in nedvoumno določeni, saj so oni osnova za delovanje algoritmov.

Prihodnost etične in regulirane AI v zavarovalništvu

Uvedba AI v zavarovalniške procese, še posebej pri obravnavi nezgodnih škod, je neizogibna. Vendar pa moramo kot strokovnjaki zagotoviti, da bo ta uvedba potekala odgovorno, etično in v skladu z vsemi veljavnimi regulativnimi okviri. To pomeni nenehno izobraževanje, sodelovanje med zakonodajalci, zavarovalnicami, tehnološkimi podjetji in civilno družbo. Potrebujemo strokovnjake, ki ne razumejo le tehnologije, temveč tudi kompleksnost zavarovalniških produktov in etičnih dilem, ki jih AI prinaša. Zavarovalnice morajo vzpostaviti etične odbore za AI, ki bodo nadzirali razvoj in implementacijo AI sistemov ter zagotavljali skladnost z etičnimi načeli.

Nadaljnje raziskave in razvoj na področju XAI, merjenja pristranskosti in zagotavljanja robustnosti modelov so ključnega pomena. Investirati moramo v orodja in metodologije, ki omogočajo kontinuirano spremljanje in revizijo AI sistemov. V prihodnosti bomo verjetno priča razvoju standardiziranih metodologij za certifikacijo AI sistemov, podobno kot se certificirajo drugi proizvodi in storitve. Takšna certifikacija bi zagotovila, da so AI sistemi zanesljivi, pravični in transparentni. Tudi izmenjava dobrih praks med zavarovalnicami na globalni ravni bo ključna za hitrejši napredek in izogibanje ponavljanju napak.

Na področju regulative pričakujem, da bo AI Act, ko bo dokončno sprejet in implementiran, predstavljal prelomnico, ki bo določila globalne standarde za odgovorno AI. Zavarovalnice morajo že danes aktivno spremljati njegov razvoj in se pripraviti na njegove zahteve, saj bo prehod lahko zahteven in dolgotrajen. To vključuje investicije v kadre, tehnologijo in procese. Le tako bomo lahko izkoristili polni potencial AI za izboljšanje storitev, hkrati pa ohranili zaupanje strank in zagotovili pošteno ter pravično obravnavo za vse.

Zaključek: Poti do odgovorne implementacije AI

Uporaba umetne inteligence v avtomatizaciji odločitev pri nezgodnih škodah je kompleksen proces, ki prinaša tako izjemne priložnosti kot tudi resne izzive. Kot sem podrobno analizirala, je ključnega pomena, da zavarovalnice proaktivno pristopijo k upravljanju etičnih in regulativnih tveganj, ki izhajajo iz uporabe AI. To vključuje temeljito razumevanje in implementacijo zahtev GDPR in prihajajočega AI Act, ki postavljata stroge standarde za transparentnost, pravičnost in človeški nadzor nad AI sistemi.

Poudarila sem pomen merjenja in omilitve algoritmične pristranskosti, kar zahteva uporabo naprednih kvantitativnih metod za prepoznavanje in korekcijo nepoštenih obravnav določenih skupin. Razložljiva AI (XAI) pa ni le 'lepa praksa', temveč nujnost za izgradnjo zaupanja in skladnosti z regulativo, saj omogoča transparentnost 'črnih skatel' in omogoča razumevanje avtomatiziranih odločitev. Prihodnost je v hibridnih modelih, kjer AI podpira in izboljšuje človeško odločanje, ne da bi ga v celoti nadomestila. Le tako lahko zagotovimo, da bo AI v zavarovalništvu služila dobrobiti vseh zavarovancev. Pri Petka zavarovanjih smo zavezani sledenju najvišjim etičnim in strokovnim standardom, kar vključuje tudi razumevanje in proaktivno reševanje izzivov, ki jih prinaša napredna tehnologija.

Če imate dodatna vprašanja o vplivu AI na vaše zavarovalne police, transparentnosti odločitev ali se želite pogovoriti o možnostih zavarovanja v luči digitalne transformacije, me kontaktirajte. Z veseljem vam bom pomagala z nasveti in izkušnjami, da boste razumeli, kako lahko AI prinaša večjo učinkovitost in hkrati ohranja pravičnost v zavarovalništvu. Moja vrata so vedno odprta za strokovni pogovor.

Pogosta vprašanja

Kaj je glavna naloga AI Act pri uporabi AI v zavarovalništvu?

AI Act je namenjen zagotavljanju varnosti, zanesljivosti in etičnosti AI sistemov. Za visokotvegane AI sisteme, kot so tisti v zavarovalništvu, določa stroge zahteve glede transparentnosti, upravljanja tveganj in človeškega nadzora, da se prepreči škoda za posameznike in družbo.

Kako GDPR vpliva na avtomatizirane odločitve pri nezgodnih škodah?

GDPR zagotavlja posameznikom pravico, da niso predmet izključno avtomatiziranih odločitev, ki imajo zanje pravne ali podobno pomembne učinke. Zavarovalnice morajo omogočiti človeški nadzor, pravico do pojasnila in možnost izpodbijanja odločitev AI sistema.

Kaj pomeni algoritmična pristranskost in zakaj je problematična?

Algoritmična pristranskost se nanaša na sistematično nepoštene ali diskriminatorne odločitve AI sistema proti določenim skupinam ljudi. Je problematična, ker lahko vodi do neenakopravne obravnave, finančnih izgub za posameznike in kršitve protidiskriminacijske zakonodaje.

Kaj je XAI in kako pomaga pri transparentnosti?

XAI (Explainable AI) so tehnike, ki omogočajo ljudem razumevanje, interpretacijo in nadzor nad odločitvami AI modelov. Pomaga pri transparentnosti s pojasnjevanjem, kateri dejavniki so vplivali na določeno odločitev, s čimer se zmanjša učinek 'črne skatle'.

Kako zavarovalnice zagotavljajo kakovost podatkov za AI sisteme?

Zavarovalnice zagotavljajo kakovost podatkov z robustnimi procesi čiščenja, validacije in standardizacije. Redno izvajajo revizije, spremljajo 'data drift' in implementirajo tehnike anonimizacije za zaščito zasebnosti, s čimer se izognemo vnosu pristranskosti in netočnosti v AI modele.

Viri in reference

• Uradni list RS – Zakon o zavarovalništvu (ZZavar-1)
• Uradni list RS – Zakon o zavarovalnih pogodbah (ZZavar-OP)
• Uredba (EU) 2016/679 Evropskega parlamenta in Sveta z dne 27. aprila 2016 o varstvu posameznikov pri obdelavi osebnih podatkov in o prostem pretoku takih podatkov (GDPR)
• Predlog Uredbe Evropskega parlamenta in Sveta o določitvi usklajenih pravil o umetni inteligenci (Zakon o umetni inteligenci) in spremembi nekaterih zakonodajnih aktov Unije (AI Act)
• Agencija za zavarovalni nadzor (AZN) – Smernice in priporočila

Nadaljujte branje o tej temi

Povezave so izbrane samodejno glede na steber zaščite in ključne besede te objave.

• 
  Primer: Tehnični vpogledi

  Nezgodno zavarovanje pri delu na kmetiji

• 
  Primer: Tehnični vpogledi

  Predpogodbena obvestila: Kateri dokumenti morajo biti na mizi pred podpisom

• 
  Primer: Tehnični vpogledi

  Prijava nezgodne škode korak za korakom

• 
  Primer: Tehnični vpogledi

  Davčni vidik varčevanja: na kaj biti pozoren pri izplačilu

• 
  Primer: Tehnični vpogledi

  Fiksna ali padajoča zavarovalna vsota? Stroškovna primerjava za kreditojemalce