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欧洲保险业对欧盟关于人工智能法案的咨询作出回应
欧洲保险协会欢迎欧盟委员会的总体目标，即创建一个符合比例和原则的横向框架，要求人工智能系统在欧盟内必须遵守这些框架，而不会过度限制或阻碍技术发展和创新。此外，保险公司欢迎重点制定对高风险人工智能系统的强制性要求，这些系统对个人的健康和安全或基本权利构成重大风险。然而，引入人工智能的协调规则需要对人工智能系统有一个非常明确和准确的定义。保险公司明白，委员会的定义是基于经合组织对人工智能系统的定义，经合组织将其定义为“一种基于机器的系统，可以针对一组给定的人类定义的目标，做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策”。虽然目前尚无普遍认可的人工智能系统定义，但经合组织的定义是任何欧洲方法的适当基础，特别是考虑到人工智能系统固有的全球性以及确保国际一致性的必要性。然而，目前在法规草案第 3 条中提出的人工智能系统定义大大扩大了经合组织的定义，将软件也纳入了其范围。这将导致其范围中包括不应被视为人工智能的系统、技术和方法，并且通常会造成混乱和缺乏法律确定性。例如，该拟议定义将涵盖精算功能中线性回归模型统计输出的使用，统计方法也将涵盖在内，例如主要涉及使用图形技术分析数据集的探索性数据分析，或构成公司后台功能一部分的任务分配系统。因此，不仅应考虑系统应用的一般领域，还应在个体层面考虑其具体目的。此外，应明确指出，附件三中已提及的人工智能应用还需要满足第 7(1) 条规定的条件才能被归类为高风险。在其人工智能系统分类框架中，经合组织指出，“某些使用计算技术和分析数据的系统不是人工智能系统。如果系统不符合人工智能的定义
百慕大保险业人工智能和机器学习调查——2022 年报告
随着英国保险协会的职责不断演变，尤其是考虑到《保险行为准则》的最新修订，该准则现已纳入与商业行为监管制度相关的方面，保险协会将考虑使用人工智能/机器学习系统预计会影响预期结果的诸多因素。主要的道德考虑因素包括公平对待保单持有人以及对弱势保单持有人的影响。在适当的情况下，保险协会可能会扩大范围并提供进一步的指导，以了解管理层对人工智能/机器学习的使用对保险公司的销售实践、索赔处理、客户披露和沟通以及投诉和错误处理的影响的监督期望。
保险业监管局网络安全指引（GL20）修订对保险公司有何影响？
根据《保险业条例》（第 41 章）（《条例》）第 133(1) 条，保险业监管局（“保监局”）于 2019 年发布了《网络安全指引》（“GL20”），该指引自 2020 年 1 月 1 日起生效，旨在规范和监督保险业，保护所有保单持有人免受网络威胁。该指引规定了获授权保险公司应具备的网络安全最低标准，以及保监局在评估保险公司网络安全框架的有效性时使用的一般指导原则。然而，为了应对新兴技术和网络安全威胁的快速变化，保监局已于 2022 年 10 月提出了更新的框架。修订后的 GL20 已推出并于 2025 年 1 月 1 日生效。修订后的指南纳入了网络弹性评估框架（“ CRAF ”），要求授权保险公司在 2025 年第四季度 / 2026 年第二季度之前完成一系列评估，包括固有风险评估（“IRA”）、成熟度评估（“MA”）和基于威胁情报的攻击模拟（“TIBAS”）*。
与健康保险公司大师有关健康保险业业务的大师大师
参考：irdai / hlt / cir / pro / 84/5/2024参考：irdai / hlt / cir / cir / pro / 84 / 5/2024日期 /日期 /日期 /日期 /日期：29.05.2024 / / to，所有一般保险，健康保险和人寿保险保险公司该硕士是根据2024年附表7的irdai（保险产品）发行的，以及IRDA ATTADHANAYAM附表7的Tawanayam 7，1999年的第14（2）（）（2）（）和保险助理第34条，1938年，1938年。 A.根据《 IRDAI法案》 1999年第14（2）（e）条的第14（2）（e）条，1938年第34条的第14（2）（e）条，阅读了IRDAI（保险制作）条例第7条第2024条的第7条。 div>b所述主人店每年将进行审查，而在不需要或需要之前。 B.主通函应每年进行审查，除非审查或重新审查较早。 div>c该圆圈的失败将根据主鲤鱼的规定呈现有关此主圈中的规定的规定。 C.根据本通函所指的申报表，应根据本文的规定和提交回报提交后的大师通函提交。 div>d4。在需要消除疑问或katinas的必要时，应用或无知时出现的争吵也可以发出合适的澄清。 div>在此大师圈和大师圈中使用，但是在这个大师圈中，但是在保险中，1938年（1938年4月4日）或保险和保险中，以及广告，1999年（1999年的41）或下面所做的所有单词或对话在这些法规或塔纳亚姆或tawatanayams中为他们培养的人也是如此。 D.本文中使用的所有单词和解释且未在本大通函中定义，而是在1938年（1938年4月4日）或1999年（1999年第41号）的《保险法》（1938年41号）中定义的所有单词和解释。在其中制定的法规应分别分配给他们的含义，因为该法案或规则或法规。 div>
保险业技术颠覆中的监管挑战：法律与道德问题
1 Faith Roberts Neale，《保险科技与保险业的颠覆》，《保险问题杂志》（2020 年） 2 应对保险行业的监管挑战 https://www.wns.com/perspectives/blogs/blogdetail/1179/navigating-regulatory-challenges-in-the-insurance-industry
自然与保险业：采取行动实现自然友好型经济
在过去 30 年中，再保险公司在自然灾害 (NatCat) 风险建模和定价方面发挥了领导作用；开展研究、提高认识并推广风险降低和预防措施；并提供风险转移解决方案以增强社会对极端事件的抵御能力。2020 年，日内瓦协会成立了一个行业主导的工作组，以推进和加速前瞻性气候变化风险评估和情景分析工具的开发。这些努力的核心是评估物理、过渡和诉讼风险的重要性及其在短期和长期内的相互作用，为制定气候目标、战略和过渡计划提供决策相关的风险信息。在过去几年中，一些再保险公司还一直在支持基于科学的研究，以探索与大规模生物多样性和自然丧失相关的风险，量化基于自然的系统对提高对极端事件的抵御能力和碳封存的好处。 AXA、瑞士再保险公司和巴黎国家自然历史博物馆最近与SCOR基金会合作发布的报告系统地阐述了与大规模生物多样性和自然丧失相关的风险、它们与再保险/保险业务模式的关系以及这为开发创新保险产品带来的机遇。
人工智能和机器学习在银行和保险业个性化金融服务中的作用
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的融合彻底改变了金融服务的格局，为个性化、风险管理和运营效率提供了前所未有的机会。本文探讨了人工智能和机器学习在金融行业的应用、挑战和未来方向。这项研究的目的是研究如何利用人工智能和机器学习来个性化金融服务、加强风险管理和推动业务成果。通过回顾现有文献和案例研究，本研究分析了金融机构实施人工智能和机器学习解决方案的方法和技术。结果突出了人工智能和机器学习在个性化产品推荐、动态定价、欺诈检测和合规性监控等领域的多种应用。此外，该研究还确定了与数据隐私、算法偏见和法规遵从性相关的关键挑战，必须解决这些挑战才能确保在金融服务中负责任和合乎道德地使用人工智能和机器学习技术。总之，在可解释人工智能、联邦学习和量子计算等新兴趋势的推动下，人工智能和机器学习在金融服务中的未来前景广阔。通过顺应这些趋势并优先考虑道德考虑，金融机构可以在数字时代开启新的创新、弹性和客户价值水平。
保险：一个独特的行业
由于其业务模式，保险业的系统性风险问题远不及银行业。但是，从事类似银行业务的保险公司也可能引发有效的系统性风险担忧。为了应对保险业的系统性风险，金融稳定理事会 (FSB) 最初采用了与银行相同的方法，并将某些大型保险集团指定为全球系统重要性保险公司 (G-SII)。经过深入的审核，FSB 接受了国际保险监督官协会 (IAIS) 的保险业系统性风险整体框架，以取代不合适的 G-SII 方法。该框架于 2019 年成立，更适合保险业。它认识到保险公司通常不具有系统性，并定期收集大量数据以检查这种情况是否仍然存在，并在发现系统性风险迹象时采取行动。有了整体框架，保险业就建立了一个全面的宏观审慎框架。 IAIS在其2022年最新实施评估报告中发现，整体框架标准实施情况良好，遵守程度良好。
10.08.2023通函，所有保险公司，包括...
各种举措将印度保险业与全球最佳实践保持一致，目的是便于开展业务，并最终实现“到2047年所有人”的最后一英里。关键举措之一涉及印度保险业基于风险的资本（RBC）框架的开发和实施。作为这项工作的一部分，一个专门的RBC任务模式团队的明确目标是合理化当前的资本和偿付能力要求。4。经过详细的研究，对包括保险在内的全球实践的讨论和讨论