Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Enhancing Collaborative Information Sharing through Federated Learning -- A Case of the Insurance Industry

論文の概要: Privacy-Enhancing Collaborative Information Sharing through Federated Learning -- A Case of the Insurance Industry

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14983v1
Date: Thu, 22 Feb 2024 21:46:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-26 16:19:31.450696
Title: Privacy-Enhancing Collaborative Information Sharing through Federated Learning -- A Case of the Insurance Industry
Title（参考訳）: フェデレーションラーニングによる情報共有のプライバシー向上-保険会社を事例として
Authors: Panyi Dong, Zhiyu Quan, Brandon Edwards, Shih-han Wang, Runhuan Feng, Tianyang Wang, Patrick Foley, Prashant Shah
Abstract要約: このレポートは、複数の保険業界データセットにまたがる単一のモデルを学ぶために、フェデレートラーニング(FL)の価値を活用する利点を実証している。 FLは、プライバシの懸念によって引き起こされる、データボリュームの制限とデータの多様性の2つに対処する。 FLの各ラウンドにおいて、コラボレータはローカルなプライベートデータを使用してモデルの改善を計算し、これらの洞察を組み合わせてグローバルなモデルを更新する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8092553911119764
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The report demonstrates the benefits (in terms of improved claims loss modeling) of harnessing the value of Federated Learning (FL) to learn a single model across multiple insurance industry datasets without requiring the datasets themselves to be shared from one company to another. The application of FL addresses two of the most pressing concerns: limited data volume and data variety, which are caused by privacy concerns, the rarity of claim events, the lack of informative rating factors, etc.. During each round of FL, collaborators compute improvements on the model using their local private data, and these insights are combined to update a global model. Such aggregation of insights allows for an increase to the effectiveness in forecasting claims losses compared to models individually trained at each collaborator. Critically, this approach enables machine learning collaboration without the need for raw data to leave the compute infrastructure of each respective data owner. Additionally, the open-source framework, OpenFL, that is used in our experiments is designed so that it can be run using confidential computing as well as with additional algorithmic protections against leakage of information via the shared model updates. In such a way, FL is implemented as a privacy-enhancing collaborative learning technique that addresses the challenges posed by the sensitivity and privacy of data in traditional machine learning solutions. This paper's application of FL can also be expanded to other areas including fraud detection, catastrophe modeling, etc., that have a similar need to incorporate data privacy into machine learning collaborations. Our framework and empirical results provide a foundation for future collaborations among insurers, regulators, academic researchers, and InsurTech experts.
Abstract（参考訳）: 報告書は、フェデレートラーニング(FL)の価値を活用して、複数の保険業界データセットをまたいだ単一のモデルを学ぶことで、データセット自体を企業間で共有する必要がないという利点(クレーム損失モデリングの改善という観点から)を実証している。 flの適用は、プライバシの懸念によるデータボリュームとデータバラエティの制限、クレームイベントのララリティ、情報レーティング要因の欠如という、最も差し迫った懸念の2つに対処している。 flの各ラウンドの間、コラボレータはローカルのプライベートデータを使用してモデルの改善を計算し、これらの洞察を組み合わせることでグローバルモデルを更新する。このような洞察の集約は、各コラボレーターで個別に訓練されたモデルと比較して、クレーム損失予測の有効性を高めることができる。重要なのは、このアプローチによって、生のデータが各データ所有者の計算インフラストラクチャを離れる必要なしに、機械学習のコラボレーションが可能になることだ。さらに,我々の実験で使用されているオープンソースフレームワークであるopenflは,機密コンピューティングと,共有モデル更新による情報の漏洩に対するアルゴリズム的保護を併用して実行できるように設計されている。このような方法でFLは、従来の機械学習ソリューションにおけるデータの感度とプライバシに起因する課題に対処する、プライバシー重視の協調学習技術として実装されている。この論文のflの適用は、機械学習のコラボレーションにデータプライバシを組み込む同様のニーズを持つ不正検出、災害モデリングなど、他の分野にも拡張することができる。我々の枠組みと実証結果は、保険会社、規制当局、学術研究者、およびInsurTechの専門家間の将来のコラボレーションの基礎となる。

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