دورة حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي في التأمين

الوحدة الأولى: الأسس الاستراتيجية لحوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي في التأمين

تقدم هذه الوحدة مقدمة حول الأهمية المؤسسية لحوكمة البيانات ضمن فئة الذكاء الاصطناعي في التأمين وبرامج التخصص المرتبطة بها. يستكشف المشاركون اتجاهات التنظيم العالمية التي تشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي في التأمين، وأطر الحوكمة المستخدمة لإدارة مخاطر البيانات، والقيمة الاستراتيجية لتطبيق نماذج تدريب حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي في الاكتتاب والمطالبات وخدمات الوثائق.

الوحدة الثانية: ضوابط حماية الخصوصية لبيانات الذكاء الاصطناعي في التأمين

تعمل هذه الوحدة على تطوير خبرة متعمقة في حماية الخصوصية داخل بيانات الذكاء الاصطناعي في التأمين، من خلال دراسة كيفية إدارة المؤسسات التأمينية لمجموعات البيانات المحمية وتأمين المعلومات الشخصية الحساسة. يقوم المشاركون بتصميم مسارات حماية الخصوصية، ووضع الضوابط المناسبة لتصنيف بيانات العملاء، وبناء استراتيجيات حوكمة تضمن الالتزام بالمتطلبات المحلية والدولية المرتبطة بعمليات التأمين.

الوحدة الثالثة: مسارات الامتثال وفق لائحة حماية البيانات العامة في الذكاء الاصطناعي التأميني

تركز هذه الوحدة على متطلبات اللائحة العامة لحماية البيانات وتأثيراتها على شركات التأمين. يتعلم المشاركون كيفية تطبيق هياكل إدارة الموافقات، وأتمتة التقارير التنظيمية، وتنفيذ تقييمات أثر حماية البيانات، وإدارة عمليات نقل البيانات عبر الحدود، وتصميم نماذج حوكمة متوافقة مع اللائحة لأنظمة الاكتتاب والمطالبات وخدمات العملاء.

الوحدة الرابعة: ضمان جودة البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي في التأمين

تسلط هذه الوحدة الضوء على الأهمية المؤسسية لجودة البيانات في الذكاء الاصطناعي، وتشرح كيف أن ضعف جودة البيانات يؤثر سلباً على دقة الاكتتاب، وتوقعات المطالبات، وتحديد أسعار الأقساط، ورصد الاحتيال. يقوم المشاركون بتنفيذ مسارات فحص الجودة، ووضع مقاييس الحوكمة، وتصميم هياكل مراقبة مستمرة لضمان دقة البيانات طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي في التأمين.

الوحدة الخامسة: تدقيق نماذج الذكاء الاصطناعي وحوكمة الأداء في التأمين

يتعلم المشاركون أساليب متقدمة لتدقيق نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في اتخاذ القرارات التأمينية. تشمل الوحدة مقاييس العدالة، واكتشاف الانحياز، ومراقبة انحراف النموذج، وإعداد تقارير الشفافية، وتحليل الأخطاء، ووثائق الحوكمة المطلوبة لضمان الامتثال للجهات التنظيمية والمسؤولية أمام مجالس الإدارة.

الوحدة السادسة: اتخاذ القرار الأخلاقي ومعايير الذكاء الاصطناعي المسؤول في التأمين

تركز هذه الوحدة على الأطر الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في بيانات التأمين، وطريقة بناء المؤسسات لمبادئ وإرشادات أخلاقية تحكم تشغيل الأنظمة الذكية. يقوم المشاركون بتحليل سيناريوهات تتعلق بالعدالة في الاكتتاب، والشفافية في القرارات الآلية، ومتطلبات التفسير، ومعايير المساءلة الضرورية للحفاظ على الثقة والامتثال.

الوحدة السابعة: دمج الحوكمة وربطها بإدارة المخاطر المؤسسية

توضح هذه الوحدة كيفية دمج هياكل الحوكمة عبر مؤسسات التأمين. يتعلم المشاركون مواءمة أطر الحوكمة مع نماذج المخاطر الحالية، وهياكل الامتثال، والتقارير التنفيذية، وآليات صنع القرار الاستراتيجي. وتهدف الوحدة إلى ضمان أن تصبح حوكمة البيانات وظيفة مؤسسية متكاملة تدعم الابتكار المستدام للذكاء الاصطناعي عبر جميع عمليات التأمين.