論文の概要: Discrimination-free Insurance Pricing with Privatized Sensitive Attributes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11775v1
- Date: Wed, 16 Apr 2025 05:29:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-17 14:40:56.934623
- Title: Discrimination-free Insurance Pricing with Privatized Sensitive Attributes
- Title（参考訳）: プライバタイズされた感性属性による差別フリー保険料
- Authors: Tianhe Zhang, Suhan Liu, Peng Shi,
- Abstract要約: 保険は、この点において注目に値する分野の1つである。
確立された概念に従って公正を達成することは、保険の公正な価格を自動的に保証するものではない。
本稿では,保険ドメインに適した公正なモデルを構築するための効率的な方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.511945406946602
- License:
- Abstract: Fairness has emerged as a critical consideration in the landscape of machine learning algorithms, particularly as AI continues to transform decision-making across societal domains. To ensure that these algorithms are free from bias and do not discriminate against individuals based on sensitive attributes such as gender and race, the field of algorithmic bias has introduced various fairness concepts, along with methodologies to achieve these notions in different contexts. Despite the rapid advancement, not all sectors have embraced these fairness principles to the same extent. One specific sector that merits attention in this regard is insurance. Within the realm of insurance pricing, fairness is defined through a distinct and specialized framework. Consequently, achieving fairness according to established notions does not automatically ensure fair pricing in insurance. In particular, regulators are increasingly emphasizing transparency in pricing algorithms and imposing constraints on insurance companies on the collection and utilization of sensitive consumer attributes. These factors present additional challenges in the implementation of fairness in pricing algorithms. To address these complexities and comply with regulatory demands, we propose an efficient method for constructing fair models that are tailored to the insurance domain, using only privatized sensitive attributes. Notably, our approach ensures statistical guarantees, does not require direct access to sensitive attributes, and adapts to varying transparency requirements, addressing regulatory demands while ensuring fairness in insurance pricing.
- Abstract（参考訳）: フェアネスは、特にAIが社会的領域にまたがって意思決定を変革し続けているため、機械学習アルゴリズムのランドスケープにおいて重要な考慮事項として現れてきた。
これらのアルゴリズムが偏見から解放され、性別や人種などのセンシティブな属性に基づいて個人を差別しないことを保証するため、アルゴリズムバイアスの分野は、これらの概念を異なる文脈で達成するための方法論とともに、様々な公正の概念を導入してきた。
急速な進歩にもかかわらず、すべてのセクターがこれらの公正原則を同じ程度に受け入れているわけではない。
この点で注目に値する特定の分野は保険である。
保険価格の領域内では、公正性は独立した専門的な枠組みによって定義される。
したがって、確立された概念に従って公正を達成することは、保険の公正な価格を自動的に保証するわけではない。
特に、規制当局は、価格アルゴリズムの透明性を強調し、センシティブな消費者属性の収集と利用に関して保険会社に制約を課している。
これらの要因は、価格アルゴリズムにおける公平性の実装において、さらなる課題をもたらす。
これらの複雑さに対処し、規制要求に従うため、民営化された機密属性のみを用いて、保険ドメインに適合した公正なモデルを構築するための効率的な方法を提案する。
特に,本手法は,統計的保証を保証し,センシティブな属性に直接アクセスする必要がなく,透明性要件に適応し,保険価格の公正性を確保しつつ,規制要件に対処する。
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