Мы являемся свидетелями эпохи, в которой ИИ также используется мошенниками. Это делает чрезвычайно сложным для пользователей обнаружение подозрительной активности. Мошенничество обходится отрасли в миллиарды, и, по оценкам, ущерб только для американцев составляет ошеломляющие 300 миллиардов долларов.
Именно здесь в игру вступает обработка естественного языка, позволяющая страховым компаниям и обычным пользователям вести борьбу с мошенничеством с использованием искусственного интеллекта.
Понимание НЛП в выявлении мошенничества в страховании
Обработка естественного языка для обнаружения мошенничества в страховании включает в себя просмотр многочисленных потоков неструктурированных данных, таких как формы претензий, страховые документы, переписка клиентов и т. д. Обрабатывая огромные базы данных с использованием сложных алгоритмов, NLP поможет страховым компаниям отслеживать закономерности, несоответствия и аномалии, которые могут служить для них красными флагами, указывающими на возможное мошенничество.
Один из НЛП основные достоинства является его способность обрабатывать и понимать контекст, что отличает его от традиционного программирования на основе правил. НЛП также может понимать нюансы и улавливать неосознанные несоответствия. Он также может определять эмоциональные тона, которые могут указывать на обман в обмене.
Как НЛП улучшает обнаружение мошенничества
Обработка естественного языка расширяет возможности обнаружения мошенничества несколькими способами:
Анализ текста и распознавание образов
Распознавание сущностей и извлечение информации
Анализ настроений
Мониторинг и оповещение в режиме реального времени
Внедрение НЛП для предотвращения мошенничества
Внедрение НЛП для предотвращения мошенничества состоит из нескольких этапов:
- Сбор и предварительная обработка данных: Для реализации обработки естественного языка необходимо собрать разнообразные источники данных, охватывающие все комбинации структурированных и неструктурированных данных, которые необходимо очистить и предварительно обработать для точной обработки.
- Модельное обучение: Модели NLP должны быть обучены на отраслевых данных, чтобы развить понимание страховой терминологии и схем мошенничества. Постоянное обучение этих моделей необходимо для того, чтобы идти в ногу с постоянно меняющимися стратегиями мошенничества.
- Интеграция: NLP следует интегрировать с существующими процедурами обнаружения мошенничества для создания комплексной защиты. Это может быть сочетание NLP с другими методами искусственного интеллекта, такими как компьютерное зрение и машинное обучение, в многогранном подходе к обнаружению мошенничества.
Обучение и постоянная адаптация: Модели НЛП должны периодически обновляться и переобучаться, чтобы сделать их эффективными против новых тактик мошенничества. Это также подразумевает вклад от исследователей мошенничества, настроенных на модель, чтобы учиться и модифицировать себя для повышения общей точности прогнозирования.
Преимущества НЛП в обнаружении страхового мошенничества
Использование НЛП для выявления страхового мошенничества дает множество преимуществ:
Повышенная точность и эффективность
NLP может обеспечить гораздо более тщательный и последовательный анализ больших объемов данных, чем люди; таким образом, меньше шансов пропустить мошенническую деятельность. Это означает автоматическую обработку, которая дает большую скорость процессу обнаружения мошенничества с более быстрыми решениями для обоснованных заявлений.
Экономическая эффективность
Такая автоматизация позволит снизить эксплуатационные расходы страховщиков по сравнению с ручными проверками. Исследования показывают, что такие системы на основе ИИ достигают очень высоких уровней точности, превосходя традиционный способ и снижая частоту ложных срабатываний.
Повышение качества обслуживания клиентов
Повышение эффективности, подкрепленное быстрым и точным обнаружением мошенничества, означает, что честные держатели полисов получают более гладкие и быстрые процессы подачи претензий. Это новое чувство эффективности затем трансформируется в более высокую удовлетворенность и лояльность клиентов.
Раннее обнаружение мошенничества
Эта способность NLP быстро обрабатывать большие массивы данных позволяет выявлять потенциальное мошенничество на ранних стадиях, тем самым давая возможность таким организациям защитить себя от значительных потерь еще до того, как они произойдут.
Проблемы и соображения
Хотя обработка естественного языка полезна для обнаружения мошенничества, необходимо учитывать некоторые моменты:
Конфиденциальность и безопасность
Забота о конфиденциальной информации клиентов подразумевает абсолютное соблюдение правил защиты данных. Страховщикам необходимо гарантировать, что их системы NLP соответствуют законам о конфиденциальности и имеют надежные меры безопасности.
Ложные срабатывания
Некоторые чрезмерно чувствительные модели NLP могут классифицировать законные заявления как подозрительные. Необходим осторожный компромисс, чтобы обеспечить надлежащий баланс между обнаружением мошенничества и доверием потребителей.
Интерпретируемость
Некоторые сложные модели НЛП могут оказаться очень сложными для объяснения в своих рассуждениях, что обычно является очень важной темой в страховой отрасли, где ожидается прозрачность.
Как Шаип может помочь
Чтобы помочь преодолеть препятствия на пути обнаружения и предотвращения мошенничества в страховании с помощью искусственного интеллекта, Shaip предлагает комплексное решение:
- Данные высокого качества: Shaip предоставляет высококачественные, четко маркированные данные для автоматизации страхования и обработки претензий, включая обезличенные клинические документы, аннотированные изображения повреждений транспортных средств и любые необходимые наборы данных для внедрения надежной модели ИИ.
- Соответствие и безопасность: Чтобы защитить страховые организации от риска компрометации PII/PHI, данные Шайпа подвергаются анонимизации в различных регулирующих юрисдикциях, таких как известные GDPR и HIPAA.
- Обнаружение мошенничества: Используя высококачественные данные, предлагаемые страховыми компаниями Shaip, можно создавать решения по обработке естественного языка, которые помогут им усовершенствовать возможности обнаружения мошенничества и выявить подозрительные закономерности в данных по страховым претензиям.
- Оценка ущерба: Shaip предоставляет большой объем наборов данных для обнаружения повреждений транспортных средств, включая аннотированные изображения поврежденных двухколесных, трехколесных и четырехколесных транспортных средств, что позволяет проводить точную и автоматизированную оценку ущерба.
Внедрение операционализированных аутсорсинговых решений через Shaip позволяет использовать дорогостоящие и высококачественные данные за малую долю затрат, что позволяет страховщикам сосредоточиться на разработке, тестировании и внедрении автоматизированных решений по обработке претензий.
Страховые компании смогут эффективнее решать задачи внедрения ИИ для выявления мошенничества и обработки претензий за счет партнерства с Shaip, предоставления клиентам положительного опыта и комплексной оценки рисков при одновременном сокращении операционных расходов.
