Olemme todistamassa aikakautta, jolloin myös huijarit käyttävät tekoälyä. Tämä tekee käyttäjien erittäin vaikeaksi havaita epäilyttävää toimintaa. Petokset maksavat teollisuudelle miljardeja, ja arvioiden mukaan pelkästään amerikkalaisille aiheutuvat vahingot yli 300 miljardia dollaria.
Tässä tulee esiin Natural Language Processing, jonka avulla vakuutusyhtiöt ja tavalliset käyttäjät voivat taistella tekoälyllä toimivia petoksia vastaan.
NLP:n ymmärtäminen vakuutuspetosten havaitsemisessa
Luonnollinen kielikäsittely vakuutuspetosten havaitsemiseksi sisältää lukuisten jäsentämättömien tietovirtojen, kuten korvauslomakkeiden, vakuutusasiakirjojen, asiakkaiden kirjeenvaihdon ja muiden tarkastelun. Käsittelemällä laajoja tietokantoja käyttämällä kehittyneitä algoritmeja, NLP auttaa vakuutusten tarjoajia jäljittämään malleja, epäjohdonmukaisuuksia ja poikkeavuuksia, jotka voivat toimia heille punaisina lippuina petoksista.
Yksi NLP:istä avainvahvuudet on sen kyky käsitellä ja ymmärtää kontekstia, mikä erottaa sen perinteisestä, sääntöpohjaisesta ohjelmoinnista. NLP voi myös ymmärtää vivahteita ja havaita tiedostamattomia epäjohdonmukaisuuksia. Se voi myös määrittää tunnesävyjä, jotka voivat viitata petokseen vaihdossa.
Kuinka NLP parantaa petosten havaitsemista
NLP parantaa petosten havaitsemisominaisuuksia useilla tavoilla:
Tekstianalyysi ja kuvioiden tunnistus
Kokonaisuuden tunnistus ja tiedon poiminta
Sentiment-analyysi
Reaaliaikainen seuranta ja hälytys
NLP:n käyttöönotto petostentorjunnassa
NLP:n käyttöönotto petosten ehkäisemiseksi koostuu useista vaiheista:
- Tietojen kerääminen ja esikäsittely: NLP-toteutusta varten on kerättävä erilaisia tietolähteitä, jotka kattavat kaikki strukturoidun ja strukturoimattoman tiedon yhdistelmät, jotka on puhdistettava ja esikäsiteltävä tarkan käsittelyn varmistamiseksi.
- Mallikoulutus: NLP-malleja tulisi kouluttaa toimialakohtaisilla tiedoilla vakuutusterminologian ja petosten ymmärtämisen kehittämiseksi. Näiden mallien jatkuva kouluttaminen on välttämätöntä pysyäksesi jatkuvasti muuttuvien petosstrategioiden mukana.
- integraatio: NLP tulisi integroida olemassa oleviin petosten havaitsemismenettelyihin pyöristetyn suojan luomiseksi. Tämä voi olla NLP:n yhdistäminen muihin tekoälyn menetelmiin, kuten tietokonenäköön ja koneoppimiseen, monitahoisessa lähestymistavassa petosten havaitsemiseen.
Oppiminen ja jatkuva sopeutuminen: NLP-malleja tulee päivittää ja kouluttaa uudelleen, jotta ne olisivat tehokkaita uusia petostaktiikoita vastaan. Tämä edellyttää myös malliin viritettyjen petostutkijien panosta oppiakseen ja muokatakseen itseään yleisen ennusteen tarkkuuden parantamiseksi.
NLP:n edut vakuutuspetosten havaitsemisessa
NLP:n käyttö vakuutuspetosten havaitsemisessa tuo monia etuja:
Parannettu tarkkuus ja tehokkuus
NLP voi tarjota paljon perusteellisemman ja johdonmukaisemman analyysin valtavista tietomääristä kuin ihmiset; Näin ollen on pienempi mahdollisuus puuttua vilpilliseen toimintaan. Tämä tarkoittaa automaattista käsittelyä, mikä nopeuttaa petosten havaitsemisprosessia ja nopeuttaa kelvollisten vaatimusten ratkaisemista.
Kustannustehokkuus
Tällainen automatisointi mahdollistaisi vakuutusyhtiöiden toimintakustannusten pienenemisen verrattuna manuaalisiin tarkastuksiin. Tutkimukset osoittavat, että tällaiset tekoälypohjaiset järjestelmät saavuttavat erittäin korkean tarkkuustason, päihittäen perinteisen tavan ja vähentäen väärien positiivisten tulosten määrää.
Parannettu asiakaskokemus
Lisääntynyt tehokkuus, jota auttaa petosten nopea ja tarkka havaitseminen, tarkoittaa, että rehelliset vakuutuksenottajat kokevat sujuvammat ja nopeammat korvausprosessit. Tämä uusi tehokkuuden tunne johtaa sitten korkeampaan asiakastyytyväisyyteen ja -uskollisuuteen.
Varhainen petosten havaitseminen
Tämä NLP:n kyky käsitellä nopeasti valtavia tietojoukkoja mahdollistaa mahdollisten petosten havaitsemisen aikaisemmassa vaiheessa, jolloin tällaiset tahot voivat suojautua merkittäviltä menetyksiltä ennen niiden tapahtumista.
Haasteet ja pohdinnat
Vaikka NLP on hyödyllinen petosten havaitsemisessa, se sisältää joitain huomioita:
Tietosuoja ja tietoturva
Arkaluonteisista asiakastiedoista huolehtiminen tarkoittaa tietosuojamääräysten ehdotonta noudattamista. Vakuutuksenantajien on varmistettava, että heidän NLP-järjestelmänsä noudattavat tietosuojalakeja ja että niillä on vankat turvatoimenpiteet.
Väärät positiiviset
Jotkin liian herkät NLP-mallit voivat luokitella oikeutetut väitteet epäilyttäviksi. Huolellinen kompromissi on tarpeen sen varmistamiseksi, että petosten havaitsemisen ja kuluttajien luottamuksen välillä löydetään sopiva tasapaino.
tulkittavuutta
Jotkut monimutkaiset NLP-mallit voivat osoittautua erittäin vaikeasti selitettäviksi perusteluissaan, yleensä erittäin tärkeä aihe vakuutusalalla, jossa avoimuutta odotetaan.
Kuinka Shaip voisi auttaa
Auttaakseen torjumaan tekoälyyn perustuvien vakuutuspetosten havaitsemisen ja ehkäisyn esteitä Shaip tarjoaa kaiken kattavan ratkaisun:
- Laadukkaat tiedot: Shaip toimittaa ensiluokkaista, hyvin merkittyä dataa vakuutusautomaatioon ja korvausten käsittelyyn, mukaan lukien tunnistamattomat kliiniset asiakirjat, selostetut kuvat ajoneuvovaurioista ja kaikki pakolliset tietojoukot vahvan tekoälymallin juurruttamiseksi.
- Vaatimustenmukaisuus ja turvallisuus: Vakuutusyhtiöiden suojaamiseksi PII-/PHI-riskiltä Shaipin tiedot anonymisoidaan eri lainkäyttöalueilla, kuten tunnetussa GDPR:ssä ja HIPAA:ssa.
- Petosten havaitseminen: Shaip-vakuutusyhtiöiden tarjoamien korkealaatuisten tietojen avulla voidaan rakentaa NLP-ratkaisuja, jotka auttavat niitä parantamaan petosten havaitsemiskykyä havaitakseen epäilyttäviä kuvioita vahinkotiedoissaan.
- Vahinkoarviointi: Shaip toimittaa suuren määrän tietosarjoja ajoneuvovaurioiden havaitsemiseen, mukaan lukien huomautuksilla varustetut kuvat vaurioituneista kaksi-, kolmi- ja nelipyöräisistä ajoneuvoista, mikä mahdollistaa tarkan ja automatisoidun vahinkoarvioinnin.
Shaipin kautta toteutettujen operatiivisten ulkoistettujen ratkaisujen käyttöönotto mahdollistaa kalliin ja laadukkaan datan käytön murto-osalla, jolloin vakuutusyhtiöt voivat keskittyä automaattisten korvaustenkäsittelyratkaisujen kehittämiseen, testaamiseen ja käyttöönottoon.
Vakuutusyhtiöt pystyvät kohtaamaan tekoälyn käyttöönoton haasteet petosten havaitsemisessa ja korvausten käsittelyssä tehokkaammin tekemällä yhteistyötä Shaipin kanssa ja tarjoamalla asiakkaille positiivisia kokemuksia ja kattavia riskiarviointeja sekä leikkaamalla toimintakustannuksia.
