François Hu

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

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。