Asistăm la o eră în care AI este folosită și de fraudatori. Acest lucru face extrem de dificil pentru utilizatori să detecteze activități suspecte. Fraudele costă industrie miliarde, estimările sugerând despăgubiri uimitoare de peste 300 de miliarde de dolari doar pentru americani.
Aici intervine Procesarea limbajului natural, permițând companiilor de asigurări și utilizatorilor obișnuiți să lupte împotriva fraudelor bazate pe inteligență artificială.
Înțelegerea NLP în detectarea fraudei în asigurări
Procesarea în limbaj natural pentru detectarea antifraudă în asigurări implică examinarea numeroaselor fluxuri de date nestructurate, cum ar fi formulare de daune, documente de poliță, corespondența clienților și altele. Prin gestionarea bazelor de date vaste cu ajutorul algoritmilor sofisticați, NLP va ajuta furnizorii de asigurări prin urmărirea tiparelor, inconsecvențelor și anomaliilor care ar putea acționa ca semnale roșii pentru aceștia că frauda ar putea avea loc.
Unul dintre NLP puncte forte cheie este capacitatea sa de procesare și înțelegere a contextului, ceea ce îl diferențiază de programarea tradițională, bazată pe reguli. NLP poate înțelege, de asemenea, nuanțele și poate prinde inconsecvențele inconștiente. De asemenea, poate determina tonuri emoționale care pot indica înșelăciune într-un schimb.
Cum NLP îmbunătățește detectarea fraudelor
NLP îmbunătățește capacitățile de detectare a fraudei în numeroase moduri:
Analiza textului și recunoașterea modelelor
Recunoașterea entității și extragerea informațiilor
Analiza sentimentelor
Monitorizare și alertă în timp real
Implementarea NLP pentru prevenirea fraudei
Implementarea NLP pentru prevenirea fraudei constă în mai mulți pași:
- Colectarea și preprocesarea datelor: Pentru implementarea NLP trebuie colectate diverse surse de date, acoperind toate combinațiile de date structurate și nestructurate care trebuie curățate și preprocesate pentru o procesare precisă.
- Antrenament model: Modelele NLP ar trebui să fie instruite pe date specifice industriei pentru a dezvolta o înțelegere a terminologiei de asigurări și a modelelor de fraudă. Formarea continuă a acestor modele este esențială pentru a ține pasul cu strategiile de fraudă în continuă schimbare.
- Integrare: NLP ar trebui să fie integrat cu procedurile existente de detectare a fraudei pentru a crea o protecție rotunjită. Aceasta poate fi o combinație a NLP cu alte metode din inteligența artificială, cum ar fi viziunea computerizată și învățarea automată, într-o abordare cu mai multe fațete a detectării fraudelor.
Învățare și adaptare constantă: Modelele NLP ar trebui să fie supuse unor actualizări periodice și reinstruire pentru a le face eficiente împotriva tacticilor emergente de fraudă. Acest lucru implică, de asemenea, contribuția anchetatorilor de fraudă adaptați modelului pentru a învăța și a se modifica pentru a îmbunătăți acuratețea generală a predicțiilor.
Beneficiile NLP în detectarea fraudelor de asigurări
Utilizarea NLP în detectarea fraudei în asigurări aduce multe beneficii:
Precizie și eficiență îmbunătățite
NLP poate oferi o analiză mult mai amănunțită și mai consecventă a unor cantități mari de date decât oamenii; astfel, există mai puține șanse de a pierde o activitate frauduloasă. Aceasta înseamnă procesare automată, oferind mai multă viteză procesului de detectare a fraudei, cu soluții mai rapide pentru revendicările valide.
Eficiența costurilor
O astfel de automatizare ar permite o reducere a costurilor operaționale pentru asigurători în raport cu revizuirile manuale. Studiile arată că astfel de sisteme bazate pe inteligență artificială ating niveluri de precizie foarte înalte, depășind modul tradițional și scăzând rata de fals pozitive.
Experiență îmbunătățită a clienților
Eficiența sporită, ajutată de detectarea rapidă și precisă a fraudei, înseamnă că asigurații onești se confruntă cu procese de reclamație mai fluide și mai rapide. Acest nou sentiment de eficiență se va traduce apoi într-o mai mare satisfacție și loialitate a clienților.
Detectarea timpurie a fraudelor
Această capacitate a NLP de a procesa rapid seturi masive de date permite detectarea mai devreme a potențialei fraude, permițând astfel unor astfel de entități să se protejeze împotriva pierderilor semnificative înainte ca aceasta să apară.
Provocări și considerații
Deși NLP este util pentru detectarea fraudelor, prezintă câteva considerații:
Confidențialitatea și securitatea datelor
A avea grijă de informațiile sensibile ale clienților înseamnă o aderență absolută la reglementările privind protecția datelor. Asigurătorii trebuie să se asigure că sistemele lor NLP respectă legile privind confidențialitatea și au măsuri de securitate solide.
Pozitive false
Unele modele NLP prea sensibile pot clasifica afirmațiile legitime drept suspecte. Este nevoie de un compromis atent pentru a se asigura că este găsit un echilibru adecvat între detectarea fraudei și încrederea consumatorilor.
interpretabilitate
Unele modele NLP complexe s-ar putea dovedi foarte greu de explicat în raționament, de obicei un subiect foarte important în industria asigurărilor, în care se așteaptă transparență.
Cum ar putea ajuta Shaip
Pentru a ajuta la combaterea obstacolelor de detectare și prevenire a fraudei în asigurări bazate pe inteligență artificială, Shaip oferă o soluție cuprinzătoare:
- Date de înaltă calitate: Shaip furnizează date premium, bine etichetate pentru automatizarea asigurărilor și procesarea daunelor, inclusiv documente clinice de-identificate, imagini adnotate ale daunelor vehiculului și orice seturi de date imperative pentru insuflarea unui model AI puternic.
- Conformitate și securitate: Pentru a proteja organizațiile de asigurători de riscul de a compromite PII/PHI, datele Shaip sunt supuse anonimizării în diferite jurisdicții de reglementare, cum ar fi bine-cunoscutul GDPR și HIPAA.
- Detectarea fraudei: Folosind datele de înaltă calitate oferite de companiile de asigurări Shaip, puteți construi soluții NLP care îi ajută să perfecționeze capabilitățile de detectare a fraudei pentru a identifica modele suspecte în datele lor de daune.
- Evaluarea daunelor: Shaip furnizează o cantitate mare de seturi de date pentru detectarea daunelor vehiculelor, inclusiv imagini adnotate ale mașinilor cu două roți, trei roți și patru roți avariate, permițând estimarea precisă și automată a daunelor.
Implementarea soluțiilor externalizate operaționale prin Shaip permite utilizarea datelor costisitoare și de înaltă calitate la o fracțiune din cheltuială, permițând asigurătorilor să se concentreze pe dezvoltarea, testarea și implementarea soluțiilor automate de procesare a daunelor.
Companiile de asigurări vor putea face față provocărilor implementării AI în detectarea fraudei și procesarea daunelor mai eficient prin parteneriatul cu Shaip și oferind experiențe pozitive clienților și evaluări complete ale riscurilor, reducând în același timp costurile operaționale.
