Свидетели сме на ера, в която AI се използва и от измамници. Това прави изключително трудно за потребителите да открият подозрителна дейност. Измамите струват на индустрията милиарди, като оценките сочат зашеметяващите над 300 милиарда долара щети само за американците.
Тук се намесва обработката на естествения език, която позволява на застрахователните компании и обикновените потребители да водят тази битка срещу измамите, задвижвани от AI.
Разбиране на НЛП при откриване на застрахователни измами
Обработката на естествен език за откриване на застрахователни измами включва преглед на многобройни потоци от неструктурирани данни, като формуляри за искове, документи за полици, кореспонденция на клиенти и други. Чрез работа с огромни бази данни с помощта на сложни алгоритми, НЛП ще помогне на доставчиците на застраховки чрез проследяване на модели, несъответствия и аномалии, които биха могли да им подействат като червени знамена, че може да се случи измама.
Едно от НЛП ключови силни страни е способността му за обработка и разбиране на контекста, което го отличава от традиционното, базирано на правила програмиране. НЛП може също да разбере нюансите и да улови несъзнателни несъответствия. Може също така да определи емоционални тонове, които могат да показват измама при обмен.
Как НЛП подобрява откриването на измами
НЛП подобрява възможностите за откриване на измами по много начини:
Анализ на текст и разпознаване на образи
Разпознаване на обекти и извличане на информация
Анализ на настроението
Наблюдение и предупреждение в реално време
Прилагане на НЛП за предотвратяване на измами
Прилагането на НЛП за предотвратяване на измами се състои от няколко стъпки:
- Събиране и предварителна обработка на данни: За прилагането на НЛП трябва да се съберат различни източници на данни, обхващащи всички комбинации от структурирани и неструктурирани данни, които трябва да бъдат почистени и предварително обработени за точна обработка.
- Обучение на модели: НЛП моделите трябва да бъдат обучени на специфични за индустрията данни, за да се развие разбиране на застрахователната терминология и моделите на измама. Непрекъснатото обучение на тези модели е от съществено значение, за да сте в крак с постоянно променящите се стратегии за измами.
- интеграция: НЛП трябва да се интегрира със съществуващите процедури за откриване на измами, за да се създаде закръглена защита. Това може да бъде комбинацията на НЛП с други методи в областта на изкуствения интелект, като компютърно зрение и машинно обучение, в многостранен подход за откриване на измами.
Учене и постоянна адаптация: НЛП моделите трябва да преминават през периодични актуализации и преквалификация, за да станат ефективни срещу нововъзникващи тактики на измама. Това също включва принос от изследователи на измами, настроени към модела, за да се научат и да променят себе си, за да подобрят общата точност на прогнозиране.
Ползите от НЛП при откриването на застрахователни измами
Използването на НЛП при разкриване на застрахователни измами носи много предимства:
Подобрена точност и ефективност
НЛП може да предостави много по-задълбочен и последователен анализ на огромни количества данни, отколкото хората; по този начин има по-малък шанс да пропуснете измамна дейност. Това означава автоматична обработка, даваща повече скорост на процеса на откриване на измами с по-бързи решения за валидни искове.
Ефективност на разходите
Такава автоматизация би позволила намаляване на оперативните разходи за застрахователите в сравнение с ръчните прегледи. Проучванията показват, че такива управлявани от AI системи достигат много високи нива на точност, побеждавайки традиционния начин и намалявайки процента на фалшиви положителни резултати.
Подобрен клиентски опит
Повишената ефективност, подпомогната от бързото и точно откриване на измами, означава, че честните притежатели на полици изпитват по-плавни и по-бързи процеси на искове. Това ново чувство за ефективност ще се превърне в по-висока удовлетвореност и лоялност на клиентите.
Ранно откриване на измами
Тази способност на НЛП бързо да обработва масивни набори от данни позволява по-ранно откриване на потенциална измама, като по този начин позволява на такива субекти да се предпазят от значителна загуба, преди да се случи.
Предизвикателства и съображения
Въпреки че НЛП е полезно за откриване на измами, то представя някои съображения:
Поверителност и сигурност на данните
Грижата за чувствителната клиентска информация означава абсолютно спазване на разпоредбите за защита на данните. Застрахователите трябва да гарантират, че техните NLP системи отговарят на законите за поверителност и имат стабилни мерки за сигурност.
Фалшиви положителни резултати
Някои прекалено чувствителни НЛП модели могат да класифицират легитимните претенции като подозрителни. Необходим е внимателен компромис, за да се гарантира, че е постигнат подходящ баланс между откриването на измами и доверието на потребителите.
Интерпретируемост
Някои сложни модели на НЛП може да се окажат много трудни за обяснение в техните разсъждения, обикновено много важна тема в застрахователната индустрия, където се очаква прозрачност.
Как Шаип може да помогне
За да помогне за справяне с препятствията при откриването и предотвратяването на застрахователни измами, управлявани от AI, Shaip предлага всеобхватно решение:
- Висококачествени данни: Shaip доставя първокласни, добре етикетирани данни за автоматизиране на застраховането и обработка на искове, включително деидентифицирани клинични документи, анотирани изображения на щети на превозни средства и всякакви наложителни набори от данни за внедряване на силен AI модел.
- Съответствие и сигурност: За да предпази застрахователните организации от риска от компрометиране на PII/PHI, данните на Shaip се подлагат на анонимизиране в различни регулаторни юрисдикции, като добре познатите GDPR и HIPAA.
- Откриване на измами: Използването на висококачествените данни, предлагани от застрахователните компании на Shaip, може да изгради NLP решения, които им помагат да прецизират възможностите за откриване на измами, за да открият подозрителни модели в данните си за искове.
- Оценка на щетите: Shaip доставя огромно количество набори от данни за откриване на щети по превозни средства, включително анотирани изображения на повредени двуколесни, триколесни и четириколесни превозни средства, което позволява точна и автоматизирана оценка на щетите.
Внедряването на операционализирани изнесени решения чрез Shaip позволява използването на скъпи и висококачествени данни на малка част от разходите, което позволява на застрахователите да се концентрират върху разработването, тестването и внедряването на автоматизирани решения за обработка на искове.
Застрахователните компании ще могат да се изправят пред предизвикателствата на прилагането на AI при откриване на измами и обработка на искове по-ефективно, като си партнират с Shaip и предоставят положителен опит за клиентите и цялостни оценки на риска, като същевременно намаляват оперативните разходи.
