François Hu

For successful AI initiatives, insurers need to ensure fairness in predictive models, requiring input from underwriters, compliance, engineers, and actuaries.

保険会社がAI関連の施策を成功させるためには、予測モデルにおける公正性を確保する必要があり、そのためにはアンダーライター、コンプライアンス担当者、エンジニア、アクチュアリーからの知見が不可欠です。

From an actuarial lens, we explore established fairness frameworks and methods for mitigating bias in predictive models.

アクチュアリーの視点から、確立された公正性のフレームワークおよび予測モデルにおけるバイアスを緩和するための手法について検討します。