Vi bevittnar en era då AI också används av bedragare. Detta gör det extremt svårt för användare att upptäcka misstänkt aktivitet. Bedrägerier kostar industrin miljarder, med uppskattningar som tyder på svindlande 300 miljarder dollar i skadestånd enbart för amerikaner.
Det är här Natural Language Processing kommer in, vilket gör att försäkringsbolag och normala användare kan slåss mot AI-drivna bedrägerier.
Förstå NLP i upptäckt av försäkringsbedrägerier
Behandling av naturligt språk för att upptäcka bedrägeribekämpning av försäkringar innebär granskning av många strömmar av ostrukturerad data, såsom skadeanspråksformulär, policydokument, korrespondens från kunder och andra. Genom att hantera stora databaser med hjälp av sofistikerade algoritmer kommer NLP att hjälpa försäkringsleverantörer genom att spåra mönster, inkonsekvenser och anomalier som kan fungera som röda flaggor för dem att bedrägeri kan hända.
En av NLP:s nyckelstyrkor är dess förmåga att bearbeta och förstå sammanhang, vilket skiljer den från traditionell, regelbaserad programmering. NLP kan också förstå nyanser och fånga upp omedvetna inkonsekvenser. Det kan också bestämma känslomässiga toner som kan tyda på bedrägeri i ett utbyte.
Hur NLP förbättrar bedrägeriupptäckt
NLP förbättrar bedrägeriupptäcktsfunktionerna på flera sätt:
Textanalys och mönsterigenkänning
Entitetserkännande och informationsutvinning
Sentimentanalys
Övervakning och larm i realtid
Implementering av NLP för att förebygga bedrägeri
Implementeringen av NLP för att förebygga bedrägerier består av flera steg:
- Samla in och förbearbeta data: Olika datakällor måste samlas in för NLP-implementering, som omfattar alla kombinationer av strukturerad och ostrukturerad data som behöver rengöras och förbehandlas för korrekt bearbetning.
- Modellutbildning: NLP-modeller bör tränas på branschspecifika data för att utveckla en förståelse för försäkringsterminologi och bedrägerimönster. Att kontinuerligt träna dessa modeller är avgörande för att hänga med i ständigt föränderliga bedrägeristrategier.
- Integration: NLP bör integreras med befintliga metoder för upptäckt av bedrägerier för att skapa ett avrundat skydd. Detta kan vara kombinationen av NLP med andra metoder inom artificiell intelligens, såsom datorseende och maskininlärning, i en mångfacetterad metod för att upptäcka bedrägerier.
Lärande och ständig anpassning: NLP-modeller bör genomgå regelbundna uppdateringar och omskolning för att göra dem effektiva mot nya bedrägeritaktik. Detta innebär också input från bedrägeriutredare som är inställda på modellen för att lära sig och modifiera sig själva för att förbättra den övergripande prediktionsnoggrannheten.
Fördelar med NLP vid upptäckt av försäkringsbedrägerier
Användningen av NLP för att upptäcka försäkringsbedrägerier ger många fördelar:
Förbättrad noggrannhet och effektivitet
NLP kan ge en mycket mer grundlig och konsekvent analys av stora mängder data än människor; därmed är det mindre chans att missa bedräglig aktivitet. Detta innebär automatisk bearbetning, vilket ger snabbare upptäckt av bedrägerier med snabbare lösningar för giltiga anspråk.
Kostnadseffektivitet
En sådan automatisering skulle möjliggöra en minskning av driftskostnaderna för försäkringsgivare i förhållande till manuella granskningar. Studier visar att sådana AI-drivna system når mycket höga noggrannhetsnivåer, slår det traditionella sättet och minskar frekvensen av falska positiva.
Förbättrad kundupplevelse
Ökad effektivitet, med hjälp av snabb och korrekt upptäckt av bedrägerier, gör att ärliga försäkringstagare upplever smidigare och snabbare skadeprocesser. Denna nya känsla av effektivitet kommer sedan att översättas till högre kundnöjdhet och lojalitet.
Tidig upptäckt av bedrägerier
Denna förmåga hos NLP att snabbt bearbeta massiva datamängder möjliggör tidigare upptäckt av potentiella bedrägerier, vilket gör att sådana enheter kan skydda sig mot betydande förluster innan det inträffar.
Utmaningar och överväganden
Även om NLP är användbart för att upptäcka bedrägerier, presenterar det några överväganden:
Datas integritet och säkerhet
Att ta hand om känslig kundinformation innebär en absolut efterlevnad av dataskyddsbestämmelser. Försäkringsgivare måste se till att deras NLP-system följer integritetslagar och har robusta säkerhetsåtgärder.
Falska positiva
Vissa alltför känsliga NLP-modeller kan klassificera legitima påståenden som misstänkta. En noggrann avvägning behövs för att säkerställa att en lämplig balans uppnås mellan upptäckt av bedrägerier och konsumenternas förtroende.
tolkningsbarhet
Vissa komplexa NLP-modeller kan visa sig vara mycket svåra att förklara i sina resonemang, vanligtvis ett mycket viktigt ämne i försäkringsbranschen, där transparens förväntas.
Hur Shaip kunde hjälpa
Shaip erbjuder en heltäckande lösning för att motverka hindren för att upptäcka och förebygga försäkringsbedrägerier med AI-driven försäkring:
- Högkvalitativa data: Shaip tillhandahåller premium, välmärkt data för försäkringsautomatisering och skadehantering, inklusive avidentifierade kliniska dokument, kommenterade bilder av fordonsskador och alla nödvändiga datauppsättningar för att skapa en stark AI-modell.
- Överensstämmelse och säkerhet: För att skydda försäkringsorganisationer från risken att äventyra PII/PHI genomgår Shaips data anonymisering i olika regulatoriska jurisdiktioner, såsom den välkända GDPR och HIPAA.
- Spårning av bedrägerier: Genom att använda de högkvalitativa data som erbjuds av Shaip försäkringsbolag kan de bygga NLP-lösningar som hjälper dem att förfina bedrägeriupptäcktsfunktionerna för att upptäcka misstänkta mönster i deras skadedata.
- Skadebedömning: Shaip tillhandahåller en stor mängd datamängder för att upptäcka fordonsskador, inklusive kommenterade bilder av skadade tvåhjulingar, trehjulingar och fyrhjulingar, vilket möjliggör exakt och automatisk skadeuppskattning.
Implementeringen av operativa outsourcade lösningar genom Shaip möjliggör användning av kostsamma och högkvalitativa data till en bråkdel av kostnaden, vilket gör det möjligt för försäkringsbolag att koncentrera sig på att utveckla, testa och implementera automatiserade skadehanteringslösningar.
Försäkringsbolag kommer att kunna möta utmaningarna med att implementera AI i bedrägeriupptäckt och skadehantering mer effektivt genom att samarbeta med Shaip och tillhandahålla positiva upplevelser för kunder och omfattande riskbedömningar samtidigt som de minskar driftskostnaderna.
