19 9 月 2024

Data Intelligence 如何打擊保險欺詐

保險欺詐與保險本身一樣古老。隨著時間的推移，保險欺詐已經融入了大眾的想像中，各種小說和電影都用它來解釋神秘和驚悚情節中人物的罪行。

然而，隨著保險欺詐成為小說中的一個話題，它實際上並沒有減少。保險公司對保險欺詐始終保持警惕。如今，他們可以依靠許多數位工具來幫助他們發現和解決欺詐性保險索賠和其他形式的保險欺詐。

數字時代的保險欺詐

對保險欺詐的虛構描述通常顯示一個心懷不軌的人為了獲得保險賠付而製造損失。雖然這些欺詐事件仍在發生，但更複雜的數位欺詐計劃已經加入他們的行列。在數字時代，欺詐也已經數位化。

“我們知道，犯罪分子正在大規模使用先進技術來竊取個人資訊，每年從保險公司掠奪數十億美元，”分析軟體和服務提供者 SAS 的高級業務顧問 Kim Kuster 說。

為了打擊這種欺詐行為，保險公司也在採用技術工具。發現可疑索賠、根據過去數據創建預測模型以及報告異常情況的自動化工具都可以幫助保險公司解決潛在問題。保險公司還投資於訪問更深入的數據源和照片分析技術，以幫助他們發現和打擊欺詐。

Data Intelligence 如何阻止欺詐、節省資金

AI 驅動的數據智慧解決欺詐問題的一種方式是分析低價值、高容量的索賠。這些索賠既耗時又耗費資源，人工理算員需要分析。因此，與高價值索賠相比，它們通常受到較少的審查，這使它們成為欺詐者的熱門目標。

AI 不需要投入相同的時間和資源進行索賠分析，Daisy Intelligence 創始人 Gary Saarenvirta 寫道。相反，支援 AI 的數據智慧工具採用數學方法，為索賠分配概率，並標記那些遠遠超出預期統計規範的索賠。由於這些不尋常的索賠更有可能是欺詐性的，因此 AI 工具可以説明理算員專注於異常情況，而不是在所有索賠上花費相同的時間和精力，以期找到奇怪的索賠。

“當你談論大量數據時，技術可以幫助檢測模式，並可以標記可能不尋常或可疑的事物，以便人類可以查看它，”Crowell and Moring 律師事務所的合夥人 Jodi G. Daniel 說。人工理算員和 AI 協同工作，識別潛在的欺詐地點，並解決那些真正帶來麻煩的地點。

儘管如此，使用數據智慧來解決欺詐問題並不完美。 2021年反保險欺詐聯盟的一項調查發現，在大型保險公司中，68% 的保險公司表示，有限的IT資源阻礙了他們使用數據智慧打擊欺詐的能力。數據品質差也是 64% 的受訪者面臨的一個問題。

保險欺詐仍然是保險公司最關心的問題。借助正確的數據智慧，保險公司可以更輕鬆地發現可疑模式並在欺詐造成傷害之前阻止欺詐。

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