Cách Data Intelligence chống gian lận bảo hiểm
Gian lận bảo hiểm cũng lâu đời như chính bảo hiểm. Theo thời gian, gian lận bảo hiểm đã trở thành trí tưởng tượng phổ biến, với nhiều tiểu thuyết và phim khác nhau sử dụng nó để giải thích tội ác của các nhân vật trong các cốt truyện bí ẩn và ly kỳ.
Tuy nhiên, khi gian lận bảo hiểm trở thành một chủ đề trong tiểu thuyết, nó không giảm trên thực tế. Các công ty bảo hiểm vẫn luôn cảnh giác chống lại gian lận bảo hiểm. Ngày nay, họ có thể dựa vào một số công cụ kỹ thuật số để giúp họ phát hiện và giải quyết các yêu cầu bảo hiểm gian lận và các hình thức gian lận bảo hiểm khác.
Gian lận bảo hiểm trong thời đại kỹ thuật số
Các mô tả hư cấu về gian lận bảo hiểm thường cho thấy một cá nhân có ý định xấu dàn dựng một khoản lỗ để đảm bảo khoản thanh toán bảo hiểm. Trong khi những trường hợp gian lận này vẫn xảy ra, các kế hoạch gian lận kỹ thuật số tinh vi hơn đã gia nhập hàng ngũ của họ. Trong thời đại kỹ thuật số, gian lận cũng đã chuyển sang kỹ thuật số.
“Chúng tôi biết rằng bọn tội phạm đang sử dụng công nghệ tiên tiến ở quy mô lớn để đánh cắp thông tin cá nhân và cướp bóc hàng tỷ đô la từ các công ty bảo hiểm mỗi năm”, Kim Kuster, chuyên gia tư vấn kinh doanh cao cấp tại nhà cung cấp phần mềm và dịch vụ phân tích SAS cho biết.
Để chống lại sự gian lận này, các công ty bảo hiểm cũng đang áp dụng các công cụ công nghệ. Các công cụ tự động phát hiện các khiếu nại đáng ngờ, tạo mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu trong quá khứ và báo cáo các trường hợp ngoại lệ đều giúp các công ty bảo hiểm giải quyết các vấn đề tiềm ẩn. Các công ty bảo hiểm cũng đang đầu tư vào việc truy cập vào các nguồn dữ liệu sâu hơn và công nghệ phân tích ảnh để giúp họ phát hiện và chống gian lận.
Cách thông minh dữ liệu ngăn chặn gian lận, tiết kiệm tiền
Một cách thông tin dữ liệu được hỗ trợ bởi AI để giải quyết gian lận là thông qua phân tích các khiếu nại có giá trị thấp, khối lượng lớn. Những tuyên bố này vừa tốn thời gian vừa tốn tài nguyên để các nhà điều chỉnh con người phân tích. Do đó, chúng thường nhận được ít sự giám sát hơn so với các tuyên bố có giá trị cao hơn, khiến chúng trở thành mục tiêu phổ biến cho những kẻ lừa đảo.
AI không cần cam kết về thời gian và nguồn lực tương tự để phân tích khiếu nại, người sáng lập Daisy Intelligence, Gary Saarenvirta viết. Thay vào đó, các công cụ thông minh dữ liệu hỗ trợ AI thực hiện một cách tiếp cận toán học, gán xác suất cho các tuyên bố và gắn cờ những xác suất nằm quá xa so với các tiêu chuẩn thống kê dự kiến. Vì những tuyên bố bất thường này có nhiều khả năng là gian lận, các công cụ AI giúp người điều chỉnh tập trung vào sự bất thường, thay vì dành thời gian và sự chú ý như nhau cho tất cả các khiếu nại với hy vọng tìm ra tuyên bố kỳ lạ.
“Khi bạn đang nói về lượng dữ liệu khổng lồ, công nghệ có thể giúp phát hiện các mẫu và có thể gắn cờ những thứ có thể khác thường hoặc đáng ngờ, vì vậy con người có thể nhìn vào nó”, Jodi G. Daniel, một đối tác tại công ty luật Crowell and Moring nói. Các nhà điều chỉnh con người và AI làm việc cùng nhau để xác định các trang web gian lận tiềm năng và giải quyết những trang web thực sự gây rắc rối.
Tuy nhiên, sử dụng dữ liệu thông minh để giải quyết gian lận không phải là hoàn hảo. Một cuộc khảo sát của Liên minh chống gian lận bảo hiểm năm 2021 cho thấy trong số các công ty bảo hiểm lớn, 68% báo cáo rằng nguồn lực CNTT hạn chế cản trở khả năng sử dụng thông tin dữ liệu để chống gian lận. Chất lượng dữ liệu kém cũng là một vấn đề đối với 64% số người được hỏi.
Gian lận bảo hiểm vẫn là mối quan tâm hàng đầu của các công ty bảo hiểm. Với trí thông minh dữ liệu phù hợp, các công ty bảo hiểm có thể dễ dàng phát hiện ra các mẫu đáng ngờ và ngăn chặn gian lận trước khi nó gây hại.
Ảnh: stockbroker/©123RF.com, pressmaster/©123RF.com
Đọc thêm
Nổi bật
19 Tháng 9 2024
19 Tháng 9 2024
19 Tháng 9 2024