19 9월 2024

데이터 인텔리전스가 보험 사기에 맞서는 방법

보험 사기는 보험 자체만큼이나 오래되었습니다. 시간이 지남에 따라 보험 사기는 다양한 소설과 영화에서 미스터리 및 스릴러 플롯에서 캐릭터의 범죄를 설명하는 데 사용되면서 대중의 상상력에 영향을 미쳤습니다.

그러나 보험 사기가 소설의 주제가 되면서 실제로 줄어들지 않았습니다. 보험사들은 보험 사기에 대해 항상 경계를 늦추지 않고 있습니다. 오늘날 그들은 사기성 보험 청구 및 기타 형태의 보험 사기를 발견하고 해결하는 데 도움이 되는 다양한 디지털 도구를 사용할 수 있습니다.

디지털 시대의 보험 사기

보험 사기에 대한 허구적 묘사는 종종 한 명의 나쁜 의도가 있는 개인이 보험금을 받기 위해 손실을 입는 것을 보여줍니다. 이러한 사기 사례는 여전히 발생하고 있지만 보다 정교한 디지털 사기 수법이 그 대열에 합류했습니다. 디지털 시대에는 사기 행위도 디지털화되었습니다.

분석 소프트웨어 및 서비스 제공업체인 SAS의 선임 비즈니스 컨설턴트인 킴 쿠스터(Kim Kuster)는 “범죄자들이 매년 첨단 기술을 대규모로 사용하여 개인 정보를 훔치고 보험 회사로부터 수십억 달러를 약탈하고 있다는 것을 알고 있다”고 말합니다.

이러한 사기에 맞서기 위해 보험사들은 기술적 도구도 채택하고 있습니다. 의심스러운 청구를 찾아내고, 과거 데이터를 기반으로 예측 모델을 생성하고, 예외를 보고하는 자동화된 도구는 모두 보험사가 잠재적인 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한 보험사들은 사기를 발견하고 퇴치하는 데 도움이 되도록 심층적인 데이터 소스와 사진 분석 기술에 대한 액세스에 투자하고 있습니다.

데이터 인텔리전스가 사기를 막고 비용을 절감하는 방법

AI 기반 데이터 인텔리전스가 사기를 해결하는 한 가지 방법은 가치가 낮고 대량의 청구를 분석하는 것입니다. 이러한 주장은 인간 조정자가 분석하기에는 시간과 자원이 많이 소요됩니다. 결과적으로 더 높은 가치의 청구보다 덜 조사를받는 경우가 많아 사기꾼의 인기있는 표적이됩니다.

AI는 청구 분석을 위해 동일한 시간과 리소스를 투입할 필요가 없다고 Daisy Intelligence의 설립자인 Gary Saarenvirta는 말합니다. 오히려 AI 지원 데이터 인텔리전스 도구는 수학적 접근 방식을 취하여 클레임에 확률을 할당하고 예상 통계 표준을 너무 많이 벗어나는 클레임에 플래그를 지정합니다. 이러한 비정상적인 청구는 사기일 가능성이 더 높기 때문에 AI 도구는 손해 사정인이 이상한 청구를 찾기 위해 모든 청구에 동일한 시간과 주의를 기울이는 대신 이상 징후에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

“방대한 양의 데이터에 대해 이야기할 때 기술은 패턴을 감지하는 데 도움이 될 수 있으며 비정상적이거나 의심스러울 수 있는 항목에 플래그를 지정하여 사람이 볼 수 있도록 할 수 있습니다”라고 로펌 Crowell and Moring의 파트너인 Jodi G. Daniel은 말합니다. 인간 손해 사정인과 AI가 협력하여 잠재적인 사기 사이트를 식별하고 실제로 문제를 일으키는 사이트를 해결합니다.

그러나 데이터 인텔리전스를 사용하여 사기를 해결하는 것은 완벽하지 않습니다. 2021 년 보험 사기 방지 연합(Coalition Against Insurance Fraud) 설문조사 에 따르면 주요 보험사 중 68%가 제한된 IT 리소스로 인해 데이터 인텔리전스를 사용하여 사기에 대처하는 데 방해가 된다고 보고했습니다. 낮은 데이터 품질도 응답자의 64%에게 문제였습니다.

보험 사기는 여전히 보험사의 가장 큰 우려 사항입니다. 올바른 데이터 인텔리전스를 통해 보험사는 의심스러운 패턴을 보다 쉽게 발견하고 피해가 발생하기 전에 사기를 방지할 수 있습니다.

이미지 작성자: stockbroker/©123RF.com, pressmaster/©123RF.com

소식