AI and ethics in insurance: a new solution to mitigate proxy discrimination in risk modeling

要約

機械学習の開発に対する一般の人々の関心が高まっており、近年、人種差別、性差別、保険におけるデータの倫理的使用に対する規制当局の注目の高まりにより、その客観性を疑問視する報道記事が多数掲載されています。
保険数理界は、より公平な保険のために価格設定とリスク選択の実践を再考する必要がある。
公平性は哲学の概念であり、各管轄区域で多くの異なる定義があり、現時点では合意に達することなく相互に影響を及ぼします。
ヨーロッパでは、基本的権利憲章が差別に関するガイドラインを定義しており、アルゴリズムでの機密個人データの使用が規制されています。
保護された変数を単純に削除することで、いわゆる「直接」識別が防止される場合でも、モデルは変数間の潜在的な相互作用のおかげで個人を「間接的に」識別することができ、これによりパフォーマンスが向上します (したがって、リスクの定量化やセグメンテーションが向上します)。
価格など）。
差別に関連する主要な概念を紹介した後、それらを定量化することの複雑さを説明します。
次に、線形代数の数学的概念のおかげで間接差別のリスクを軽減する、文献ではまだ見つかっていない革新的な方法を提案します。
この手法は、生命保険におけるリスク選択の具体的なケースで説明され、その使用の簡単さと有望なパフォーマンスを示しています。

要約(オリジナル)

The development of Machine Learning is experiencing growing interest from the general public, and in recent years there have been numerous press articles questioning its objectivity: racism, sexism, \dots Driven by the growing attention of regulators on the ethical use of data in insurance, the actuarial community must rethink pricing and risk selection practices for fairer insurance. Equity is a philosophy concept that has many different definitions in every jurisdiction that influence each other without currently reaching consensus. In Europe, the Charter of Fundamental Rights defines guidelines on discrimination, and the use of sensitive personal data in algorithms is regulated. If the simple removal of the protected variables prevents any so-called `direct’ discrimination, models are still able to `indirectly’ discriminate between individuals thanks to latent interactions between variables, which bring better performance (and therefore a better quantification of risk, segmentation of prices, and so on). After introducing the key concepts related to discrimination, we illustrate the complexity of quantifying them. We then propose an innovative method, not yet met in the literature, to reduce the risks of indirect discrimination thanks to mathematical concepts of linear algebra. This technique is illustrated in a concrete case of risk selection in life insurance, demonstrating its simplicity of use and its promising performance.

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