Мошенничество со страхованием существовало с момента появления концепции страхования. Ложные заявления и неправильные заявления в подписках приводят к тому, что страховые компании теряют несколько миллионов долларов ежегодно. В отчете ФБР говорится, что общая стоимость страхового мошенничества приблизительно составляет более 40 миллиардов долларов в год. Убыток по мошенническим страховым выплатам в прошлом году только в США достиг 34 миллиардов долларов. Согласно отчету Friss Insurance Fraud Report, 75% профессионалов страховой отрасли считают, что более 10% всех страховых случаев связаны с каким-либо мошенничеством.

Некоторые профессионалы отрасли полагают, что из-за пандемии Covid-19 количество жалоб с тем или иным элементом мошенничества увеличилось почти вдвое. Covid-19 заставил 65% страховых компаний сосредоточиться на оцифровке, почти половина из них сосредоточилась на сокращении затрат, а 30% усилили контроль за мошенничеством.

Даже если у страхового агента будет возможность расследовать каждый случай и сделать вывод о том, является ли поданное требование подлинным или нет, это длительный процесс. Использование квалифицированного персонала для рассмотрения каждой из тысяч претензий, подаваемых в день, нецелесообразно. Страховщики не могут контролировать эти претензии с помощью традиционных компьютеризированных систем. Поэтому они начали добавлять искусственный интеллект в свой инструментарий для борьбы с мошенничеством.

Искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в обнаружении страхового мошенничества, выявляя ложные претензии. В результате страховщики могут создать эффективную и действенную систему управления претензиями. Алгоритмы ИИ могут быстро анализировать огромные объемы данных, чтобы находить закономерности и выявлять аномалии, которые не соответствуют шаблонам.

Страховое мошенничество может происходить на различных этапах жизненного цикла страхования, которые описаны ниже.

Мошенничество с приложениями:

Мошенничество с приложениями является наиболее распространенной формой мошенничества, и оно происходит при намеренном предоставлении ложной информации в заявлении на страхование.

Мошенничество с ложными претензиями.

Такое мошенничество случается при подаче страховых претензий под ложным предлогом. Примеры могут включать:

  • Создать аварию или травму, чтобы сознательно подать иск
  • Подача иска о травме или несчастном случае, которых не было
  • Подача претензии с неверной информацией
  • Мошенничество со смертью происходит, когда кто-то инсценирует свою смерть, чтобы получить пособие по страхованию жизни.

Мошенничество с инфляцией:

Это простой акт добавления небольшой суммы к общей сумме счета при подаче страхового иска. Мошенничество с автострахованием является серьезной проблемой, когда мошеннически завышенные претензии часто предъявляются в отношении транспортных средств, поврежденных в результате несчастных случаев, и тех, которые были украдены.

Подлог и мошенничество с кражей личных данных:

Иногда люди пытаются подать иски по чужой страховке. Это особенно характерно для медицинского страхования. Люди получают идентифицирующую информацию другого человека, а затем пытаются предъявить претензии по своей страховке.

Обнаружение мошенничества с использованием подходов машинного обучения и искусственного интеллекта:

Обнаружение глубокой аномалии

Обнаружение глубоких аномалий - это популярная форма машинного обучения, которая может использоваться страховой отраслью для обнаружения мошенничества. Во время обработки претензий он анализирует подлинные претензии, а также определяет те, которые обнаруживают подозрительное поведение.

Алгоритмы машинного обучения, облегчающие обнаружение мошенничества:

Обучение с учителем

Основанный на прогнозном анализе данных, это наиболее часто используемый алгоритм машинного обучения для обнаружения мошенничества. В этой модели вся входная информация должна быть помечена как хорошая или плохая. Однако он не может обнаружить мошенничества, которые происходят вне наборов исторических данных.

Полу-контролируемое обучение

Этот алгоритм хранит данные, относящиеся к параметрам критической категории. Это работает в тех случаях, когда маркировка информации невозможна или очень дорога. Полу-контролируемое обучение хранит информацию о важных параметрах группы, даже если членство в группе немаркированных данных неизвестно.

Обучение без учителя

Модель обучения без учителя может обнаруживать необычные действия в транзакциях. Он постоянно обрабатывает и анализирует новые данные и обновляет свои модели на основе полученных результатов. Он ищет в данных определенные закономерности, чтобы определить мошенничество при транзакциях.

Обучение с подкреплением

Такой алгоритм заставляет программное обеспечение автоматически проверять поведение в определенном контексте. Этот алгоритм инструктирует среду обнаруживать риски в транзакциях. Он постоянно поглощает информацию из окружающей среды, чтобы найти способы снизить риски.

Предиктивная аналитика

Прогнозная аналитика наблюдает за историческими данными, а также за существующими внешними данными, чтобы найти закономерности и модели поведения. Решение Predictive Data Analytics используется для выявления фальшивых счетов, выявления подходящих красных флажков, выполнения анализа данных и создания отчетов о визуализации. Эти передовые методы аналитики, интеллектуального анализа данных и статистики открывают путь для упреждающего обнаружения мошенничества.

Алгоритмы искусственного интеллекта, облегчающие обнаружение мошенничества:

История направлений в специальный отдел расследований (SIU)

Специалисты по технологиям создают алгоритмические модели для расчета вероятности того, что претензия будет выше порогового уровня, который можно обозначить как SIU. Этот алгоритм использует исторические данные о претензиях, которые были переданы в SIU, для определения значения вероятности. Используя методы автоматизации оценки результатов расследования, можно обнаружить утверждения, которые превышают пороговое значение. Основываясь на оценке расследования, заявления о риске можно разделить на категории с хорошими или плохими рисками.

Расширенные цифровые алгоритмы для обнаружения исторически отклоненных записей о претензиях

Претензии, которые исторически были отклонены, с большой вероятностью будут отклонены в будущем также со ссылкой на потенциальное мошенничество. Специалисты внедрили цифровые алгоритмы, которые автоматически просматривают шаблоны параметров претензий. Сюда входят схемы согласования и индикаторы риска претензий, такие как SSN человека, номера телефонов, адрес и т. Д.

Этого можно достичь с помощью передовых методов интеллектуального анализа данных на основе кластеризации. Эти алгоритмы классифицируют кластеры с высокой частотой заявок на основе вышеуказанных индикаторов риска, фильтруют кластеры и классифицируют их по ячейкам разной степени. Эти ячейки показывают уровень риска, и каждая ячейка может нуждаться в разной степени внимания.

Метод распознавания шаблонов мошенничества для отдельных лиц / групп

Алгоритм распознавания мошенничества используется для обнаружения и пометки сетевых групп или отдельных лиц, которые неоднократно подают мошеннические претензии. На основе этих флагов «мошеннические шаблоны» могут быть идентифицированы с использованием автоматических алгоритмов для категоризации отдельных или групповых записей, которые имеют схожие исторические шаблоны риска.

Обнаружение мошенничества через профили социальных сетей с использованием моделей расширенной аналитики

Это новейшие алгоритмические модели, созданные для выявления потенциальных страховых мошенничеств на основе профиля в социальных сетях и моделей взаимодействия, недавнего поведения и отношения в социальных сетях лиц, подающих потенциальные мошеннические иски. Эти алгоритмы ищут и обнаруживают возможные несоответствия в фактическом профиле человека в социальных сетях по сравнению с его / ее утверждениями. Например, если человек недавно выставлял напоказ свой образ жизни в социальных сетях, то иск о несчастном случае, поданный примерно в то же время, скорее всего, будет мошенническим.

Преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения при обнаружении мошенничества при страховании:

ML

  • Все претензии, подозреваемые в мошенничестве, будут точно обнаружены.
  • Данные обрабатываются в очень короткие сроки.
  • Постоянный пересмотр этих алгоритмов и обучение с использованием разнообразных данных для анализа позволят обнаруживать новые схемы мошенничества в будущем.

AI

  • С развитием ИИ, урегулирования страховых претензий и персонализации пользовательских интерфейсов обнаружение мошенничества можно значительно улучшить с точки зрения скорости и точности.
  • С помощью ИИ страховая отрасль реконструировала процесс управления претензиями, сделав его не только более быстрым, но и более простым в использовании.

Заключение

Наконец, цель искусственного интеллекта в области страхового мошенничества состоит в том, чтобы упростить для агентов-людей поиск и тщательную проверку ложных требований и транзакций, вместо того, чтобы просеивать тонны претензий вызывающим утомление и неэффективным образом. Многие страховые компании и компании имеют ограниченные возможности из-за использования страхового мошенничества и расходов на агентов-людей.

Рентабельность инвестиций, обеспечиваемая использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматического обнаружения мошенничества, несомненно, позволит любой страховой организации расти семимильными шагами.

Автор: Виджаякумар А