AI Transformerer Forsikringsbedrageri Efterforskninger
AI-teknologi revolutionerer, hvordan forsikringsselskaber håndterer skadesanmeldelser og opdager svigagtig aktivitet. Virksomheder udnytter nu AI til at granske dokumenter for tegn på forfalskning eller manipulation, såsom helt opdigtede krav eller manipulation af datoer og overdrivelse i rapporteringen af skader.
Ekspert i forsikringsbranchen, Maxence Bizien, har fremhævet forsikringsselskabers hurtige adoption af AI, specifikt til håndtering af skadesprocesser og bekæmpelse af svigagtige sager. Integrationen af AI er blevet særligt bemærkelsesværdig, da forsikringsbranchen estimerer, at årlige omkostninger ved ejendomssvindel og ansvarssvindel i Frankrig alene ligger mellem €2,1 og €2,5 milliarder.
Med AI’s evne til at opdage små ændringer i dokumenter fra det øjeblik en kontrakt underskrives, excellerer teknologien også i at identificere inkonsekvenser på tværs af forskellige dokumenter. Den kan markere, om billeder brugt i krav, såsom sammenstyrtede tage, er hentet fra internettet eller om ægte fotos er blevet redigeret for at bedrage.
Nadège Vaugeois fra Allianz Frankrig nævner, at alarmerende 90% af forfalskede dokumenter går uopdaget af det menneskelige øje. De avancerede værktøjer udløser også advarsler for unormale onlineaktiviteter, såsom ændringer i adgangskoder eller bankoplysninger og tilslutninger til brugerkonti fra usædvanlige steder.
Eric Sibony, medstifter af Shift Technology, påpeger, at deling af et enkelt telefonnummer blandt flere modtagere eller at have de samme personer tilknyttet adskillige krav, kan være tegn på organiseret svindel.
Mens disse AI-systemer letter detektionsprocessen, er det i sidste ende op til virksomhedens medarbejdere at træffe den endelige afgørelse om, hvorvidt en bestemt sag involverer svigagtig aktivitet. Processen kræver ikke kun juridisk granskning, men også skøn, da AI-systemer kan give falske positiver.
For forsikringsselskaber handler implementeringen af nye anti-svindelværktøjer om at afveje udviklings- og driftsomkostninger mod besparelserne ved at identificere og ikke erstatte svigagtige krav. Generalis franske datterselskab sparede €20 millioner ved at implementere Shift Technologys software, og denne tendens viser ingen tegn på at vende. Branchekonsulenter som Alexander Hainin fra Bartle advarer imod at behandle alle forsikringstagere som potentielle bedragere og understreger det tillidsbaserede forhold mellem forsikringsselskaber og deres kunder. De trufne foranstaltninger til overvågning og kontrol af svindel bør ikke overkomplisere kravsprocesserne til skade for ægte kunder.
Betydningen af AI i Svigdetektion for Forsikring
Kunstig intelligens (AI) er blevet et afgørende værktøj til at opdage forsikringssvindel og tilbyder en måde at analysere store mængder data hurtigt og effektivt på. Ved at anvende algoritmer og maskinlæring kan AI-systemer identificere mønstre og anomalier, der kan indikere svigagtig aktivitet, hvilket forbedrer hastigheden og nøjagtigheden af svigdetektion.
Nøgleudfordringer og kontroverser
En af de primære udfordringer ved at bruge AI til at opdage forsikringssvindel er at sikre nøjagtigheden af algoritmerne. Falske positiver kan føre til unødvendige undersøgelser og kan påvirke kundetillid og -tilfredshed. Derudover opstår der bekymringer om datasikkerhed, da AI-systemer kræver adgang til personlige oplysninger for at fungere effektivt. En anden kontrovers er potentialet for, at AI kan replikere eller forstørre biaser, hvis den ikke er korrekt trænet og overvåget.
Fordele ved AI i Forsikringssvindeldetektion
– Effektivitet: AI kan behandle krav og opdage svindel meget hurtigere end menneskelige efterforskere.
– Nøjagtighed: Maskinlæringsmodeller kan potentielt reducere menneskelige fejl og opdage sofistikerede svindelmetoder, der måske går ubemærket hen af mennesker.
– Omkostningsbesparelser: Ved at opdage svindel kan forsikringsselskaber spare betydelige beløb, som Generalis franske datterselskab beviste med sine besparelser.
Ulemper ved AI i Forsikringssvindeldetektion
– Høje opstartsudgifter: Udvikling og implementering af AI-teknologi kan være dyrt.
– Risiko for falske positiver: AI kan muligvis fejlagtigt markere legitime krav som svigagtige, hvilket fører til besvær for ærlige kunder og potentiel skade på virksomhedens omdømme.
– Databeskyttelsesbekymringer: Brugen af personlige data rejser spørgsmål om privatliv og sikkerhed.
For yderligere indblik i kunstig intelligens og dens bredere anvendelser, især inden for områder som forsikringssvindeldetektion, kan du besøge følgende troværdige kilder:
IBM Watson
IBM Watson er kendt for sin AI og maskinlæringsevner, som anvendes på tværs af adskillige brancher, herunder forsikring.
Microsoft AI
Microsoft tilbyder en række AI-tjenester, der kan bruges til svigdetektion og andre analytiske opgaver i forsikringsbranchen.
DeepMind
DeepMind fokuserer på AI-forskning, herunder dyb læring og neurale netværk, som er afgørende for avancerede svigdetektionssystemer.
Det er vigtigt at sikre, at mens AI fortsætter med at udvikle sig inden for forsikringssvindeldetektion, opretholdes etiske retningslinjer og kundecentrerede modeller for at opretholde tillid og retfærdighed i forsikringsprocessen.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw