医疗索赔数据是保险精算的核心基础，但隐私法规严格限制其访问。生成式AI提供了一条破局路径：通过合成数据保留原始数据的统计特征与结构关系，同时几乎不包含真实个体信息，从而在保护隐私的前提下释放数据价值。
两大应用场景。一是结构导向，用于系统测试、教学演示和软件开发，只需再现数据格式与逻辑，可借助预训练大语言模型（如ChatGPT）快速生成，不要求统计精度。二是分析导向，用于风险调整、费率定价、成本预测、精算模拟等定量任务，必须高保真地复现原始数据的联合分布、变量依赖和时序模式，需采用定制化生成模型。
技术框架采用链式分层生成策略。先对静态特征（年龄、性别、慢病标识等）使用变分自编码器或生成对抗网络建模，生成受益人档案；再以Transformer架构逐人生成动态处方序列，模拟用药行为的时间依赖性和个体差异。案例验证表明，合成的处方数量与总成本在回归模型中的系数与真实数据高度吻合，可用于识别风险驱动因素。
隐私风险源于模型过拟合导致合成记录与真实个体过度相似。需检查无完全匹配记录，并可结合差分隐私、距离度量、信息论指标等框架量化风险。保真度与隐私存在权衡，应用场景决定平衡点——教学测试可牺牲精度换取更强隐私，建模验证则需保留统计真实性并辅以治理管控。
合成数据为保险行业打通跨组织协作、加速模型创新、支持监管沙盒提供了可行工具，未来可向团体健康险等更复杂结构扩展，并深化隐私-效用量化研究。
发布者：保险日报，转转请注明出处：https://www.insurdaily.com/archives/6667.html
微信扫一扫 
