由于大量个人数据存储在网络空间中，数据泄露已成为每个行业的常态。人工智能与敏感数据的交集增加了数据泄露的风险，因为这些数据对黑客来说是有价值的。此外，人工智能系统创造了更多的潜在切入点，为网络攻击者提供了更大的攻击面。 据《 HIPAA杂志》报道，2009 年至 2023 年期间，民权办公室 (OCR) 收到了 5,887 份医疗记录数据泄露报告。这些泄露事件暴露了近 5.2 亿份医疗记录，相当于美国人口的 1.5 倍。 健康保险公司必须对人工智能和遵守 HIPAA 法律保持高度警惕，以避免严重的负面后果。 以下是有关人工智能和医疗系统合规性的一些担忧： 监督人工智能技术的使用 审查合同模板以确保合规性 更新有关人工智能的使用和不合规风险的培训 制定有关如何使用人工智能的行为准。
则 更新隐私声明 制定定期 HIPAA
风险评估协议 聘请网络安全专业人员和技术人员，最大限度降低人工智能风险 政府和保险监管机构主要关注人工智能的两个方面，包括人工智能系统如何收集和使用个人信息以 电报筛查 及如何规范其使用和输出。 例如，《通用数据保护条例》（GDPR）规定了世界上任何人如何处理或传输欧盟个人的个人数据。《欧盟人工智能法案》是对 GDPR 的补充，因为它规定了特定人工智能系统的部署和应用。 加州隐私保护局 (CCPA) 正在制定类似的法规，规定人工智能如何使用数据做出决策，以确保决策过程的公平性。其他州可能很快就会效仿。 保险公司必须时刻警惕不断发展的法律法规，以防止受到处罚和诉讼的风险。 偏见与公平 所有行业对人工智能的一大担忧是，人工智能模型都是基于历史数据进行训练的。
现有数据可能包含针对特定人群的偏见
保险行业的偏见可能会导致针对特定人群的不公平定价。 人工智能还可能无意中强化刻板印象，或导致保险公司基于种族、性别或社会经济地位歧视某些群体，从而引发道德 赌博电子邮件列表 和法律问题。 为了消除偏见，保险公司需要在具有代表性的、无偏见的数据上训练他们的人工智能系统，并持续监控和更 为什么在孟加拉国传统营销毫无价值而数字营销却有价值？ 新人工智能系统以消除偏见。 透明度和可解释性 深度学习模型复杂且难以解释，本质上将确切的流程隐藏在黑匣子中。缺乏透明度导致保险公司无法了解他们如何得出影响保单持有人保费的结果。 保险行业受到严格监管，保险公司在向管理部门解释人工智能驱动的决策方面可能也面临同样的困难。