프랑스가 2030년까지 60세 이상의 인구가 2,100만 명을 넘어설 준비를 하는 가운데, 노화 문제는 공공 정책과 사회 보호에 전념하는 민간 부문 모두에게 중요한 주제가 되고 있습니다. 이 분야에서 선도적인 상호부조 보험사인 Malakoff Humanis는 데이터의 고급 활용을 통해 사회적 활동의 지역적 관리를 강화하는 데 주력하고 있습니다.
Silver Economy 전문 기업인 Alogia Groupe와의 협력으로, 이 그룹은 사회적 임무를 가진 RevealCare 플랫폼의 예측 인공지능을 활용하여 "노화 관찰소"를 설립했습니다. 표명된 목표는 반응하기보다는 예측하는 것입니다. 지역 차원에서 나타나는 취약점을 사후에 확인하기보다는 미리 식별하는 것입니다.
인공지능 및 빅데이터를 통한 지원 전략 최적화
의사 결정 지원 소프트웨어인 RevealCare의 분석력은 15억 개 이상의 공개 데이터를 교차 분석에 기반을 두고 있습니다. 인구 통계, 건강, 생활 여건, 거주 경로, 불안정성 등 다양한 지표가 대시보드에 통합되어 있습니다. 목표는 자원을 합리화하고 지원을 개인화하는 것입니다.
Malakoff Humanis는 사회적 고립, 주거 조건, 이동성, 그리고 지원을 포함한 네 가지 독점 지표를 개발하여 분석을 심화하기로 결정했습니다. Alogia와 Malakoff Humanis의 팀은 데이터 과학 및 데이터 마이닝 분야의 전문 지식을 결합하여 기존 정보 데이터베이스를 최대한 활용하고 이를 설계했습니다.
맞춤형 "노화 관찰소"를 통해 Malakoff Humanis는 이제 각 지역의 특성에 따라 변화와 개입을 예측하고 조정할 수 있습니다. 상호부조 보험사의 사회적 활동 및 연금 부문 근접 활동 책임자인 Olivier Raison은 강조합니다:
"빅데이터 분석을 우리의 접근 방식에 통합함으로써, 우리는 변화하는 노인들의 요구에 보다 효과적으로 예측하고 대응할 수 있습니다. 이는 Malakoff Humanis의 사회적 활동 접근 방식에 혁신을 일으키며, 가장 취약한 사람들을 탐지하는 새로운 시대의 시작을 알립니다. ALOGIA와 같은 파트너들과 함께 혁신적인 이니셔티브를 통해 우리 노인들을 위한 더 포용적이고 배려심 있는 환경을 만들기 위해 노력하고 있습니다."
더 잘 이해하기
RevealCare 플랫폼에서 사용되는 예측 AI는 무엇입니까?
예측 AI는 방대한 데이터 세트를 분석하고 다른 지역의 노인의 취약성을 예측하는 것과 같이 미래 동향을 예측하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하는 기술입니다.
Malakoff Humanis의 예측 AI 사용에 영향을 줄 수 있는 데이터 보호 규정은 무엇입니까?
데이터 보호 규정, 특히 유럽의 GDPR은 예측 AI에서 사용하는 데이터의 수집, 처리 및 저장에 제한을 가하고 있으며, 관련된 개인의 투명성과 정보에 대한 동의를 요구하고 있습니다.