Beslut som fattas av maskiner kan öka produktivitet och konkurrenskraft, skapa mer individanpassade tjänster och analyser samt kompensera för brister i mänskligt beslutsfattande. De för även med sig en del nya och svårhanterliga problem inte minst för att maskininlärda system är beroende av sina konstruktörers beslut, regler och design samt av sammansättning och brister hos inlärningsdata. Att skapa mer transparenta algoritmer för maskininlärning är därför inte bara ett intressant forskningsområde, utan i många fall en nödvändighet för att kunna dra nytta av digitaliseringen fullt ut.

Projektet syftar till dels att utveckla metoder för mer transparent användning av algoritmer i försäkringsbranschen, dels till att undersöka konsekvenserna av ökad transparens. För i allt från livförsäkringar för enskilda till cyberförsäkringar för företag finns etiska dimensioner. När människor tas bort från beslutsprocessen ökar behovet av att förstå hur algoritmerna fungerar och på vilka villkor de tar sina beslut. Forskarna ska även studera vilka etiska krav som kan ställas på algoritmerna samt undersöka hur mycket enskilda programmerare påverkar utfallet och transparensen i algoritmbaserat beslutsfattande.

Projektledare: Ulrik Franke, senior forskare, tekn dr vid Software and Systems Engineering Laboratory (SSE) på RISE SICS. 

Se filmen om projektet

Transparenta algoritmer i försäkringsbranschen - slutrapport (pdf)