אנו עדים לעידן שבו בינה מלאכותית נמצאת בשימוש גם על ידי רמאים. זה מקשה מאוד על המשתמשים לזהות פעילות חשודה. הונאות עולות לתעשייה מיליארדים, וההערכות מצביעות על פיצויים מדהימים של 300 מיליארד דולר+ לאמריקאים בלבד.
כאן נכנס לתמונה עיבוד השפה הטבעית, המאפשר לחברות ביטוח ולמשתמשים רגילים להילחם במאבק הזה נגד הונאות המונעות בינה מלאכותית.
הבנת NLP באיתור הונאה בביטוח
עיבוד שפה טבעית לגילוי נגד הונאות ביטוח כולל סקירה של זרמים רבים של נתונים לא מובנים, כגון טפסי תביעה, מסמכי פוליסה, התכתבויות של לקוחות ואחרים. על ידי טיפול במאגרי מידע נרחבים עם שימוש באלגוריתמים מתוחכמים, NLP תסייע לספקי ביטוח על ידי מעקב אחר דפוסים, חוסר עקביות וחריגות שעלולות לשמש עבורם דגלים אדומים לכך שהונאות עשויות להתרחש.
אחד מה-NLP נקודות חוזק היא היכולת שלו לעבד ולהבין את ההקשר, מה שמייחד אותו מתכנות מסורתיות מבוססות כללים. NLP יכול גם להבין ניואנסים ולתפוס חוסר עקביות לא מודע. זה יכול גם לקבוע טונים רגשיים שעלולים להצביע על הונאה בחילופי דברים.
כיצד NLP משפר את זיהוי ההונאה
NLP משפר את יכולות זיהוי הונאות בדרכים רבות:
ניתוח טקסט וזיהוי תבניות
זיהוי ישויות והפקת מידע
ניתוח הסנטימנט
ניטור והתראה בזמן אמת
יישום NLP למניעת הונאה
יישום NLP למניעת הונאה מורכב ממספר שלבים:
- איסוף נתונים ועיבוד מוקדם: יש לאסוף מקורות נתונים מגוונים להטמעת NLP, המכסים את כל השילובים של נתונים מובנים ולא מובנים שיש לנקות ולעבד מראש לעיבוד מדויק.
- אימון מודלים: יש להכשיר מודלים של NLP על נתונים ספציפיים לתעשייה כדי לפתח הבנה של טרמינולוגיה ביטוחית ודפוסי הונאה. הכשרה מתמדת של מודלים אלה חיונית כדי לעמוד בקצב של אסטרטגיות הונאה המשתנות ללא הרף.
- שילוב: יש לשלב את NLP עם נהלי גילוי הונאה קיימים כדי ליצור הגנה מעוגלת. זה עשוי להיות השילוב של NLP עם שיטות אחרות בבינה מלאכותית, כמו ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה, בגישה רב-גונית לאיתור הונאה.
למידה והסתגלות מתמדת: מודלים של NLP צריכים לעבור עדכונים תקופתיים והכשרה מחדש כדי להפוך אותם ליעילים נגד טקטיקות מתעוררות של הונאה. זה כרוך גם בקלט מחוקרי הונאה המכוונים למודל כדי ללמוד ולשנות את עצמם כדי לשפר את דיוק החיזוי הכולל.
יתרונות ה-NLP באיתור הונאות ביטוח
השימוש ב-NLP באיתור הונאות ביטוח מביא יתרונות רבים:
דיוק ויעילות משופרים
NLP יכול לספק ניתוח הרבה יותר יסודי ועקבי של כמויות עצומות של נתונים מאשר בני אדם; לפיכך, יש פחות סיכוי להחמיץ פעילות הונאה. משמעות הדבר היא עיבוד אוטומטי, המעניק מהירות רבה יותר לתהליך גילוי ההונאה עם פתרונות מהירים יותר לתביעות תקפות.
עלות תועלת
אוטומציה כזו תאפשר הפחתה בעלויות התפעול למבטחים ביחס לביקורות ידניות. מחקרים מראים שמערכות כאלה מונעות בינה מלאכותית מגיעות לרמות דיוק גבוהות מאוד, מנצחות את הדרך המסורתית ומקטינות את שיעור התוצאות השגויות.
חווית לקוח משופרת
יעילות מוגברת, בסיוע זיהוי מהיר ומדויק של הונאה, פירושה שמבוטחים ישרים חווים תהליכי תביעה חלקים ומהירים יותר. תחושת היעילות החדשה הזו תתורגם לשביעות רצון ונאמנות גבוהה יותר של לקוחות.
גילוי מוקדם של הונאה
היכולת הזו של NLP לעבד במהירות מערכי נתונים מסיביים מאפשרת זיהוי מוקדם יותר של הונאה פוטנציאלית, ובכך מאפשרת לגופים כאלה להגן על עצמם מפני אובדן משמעותי לפני שהיא מתרחשת.
אתגרים ושיקולים
בעוד NLP מועיל לגילוי הונאה, הוא מציג כמה שיקולים:
פרטיות ואבטחת מידע
טיפול במידע רגיש של לקוחות פירושה הקפדה מוחלטת על תקנות הגנת המידע. מבטחים צריכים להבטיח שמערכות ה-NLP שלהם עומדות בחוקי הפרטיות ויש להם אמצעי אבטחה חזקים.
תוצאות חיוביות שגויות
כמה מודלים של NLP רגישים מדי עשויים לסווג טענות לגיטימיות כחשודות. נדרשת פשרה זהירה כדי להבטיח איזון מתאים בין גילוי הונאה לבין אמון הצרכנים.
פירוש
כמה מודלים מורכבים של NLP עשויים להיות קשים מאוד להסבר בהנמקתם, בדרך כלל נושא חשוב מאוד בענף הביטוח, שבו צפויה שקיפות.
איך שייפ יכול לעזור
כדי לעזור להתמודד עם המכשולים של זיהוי ומניעת הונאות ביטוח מונעות בינה מלאכותית, שייפ מציעה פתרון מקיף:
- נתונים באיכות גבוהה: שייפ מספקת נתוני פרימיום, מסומנים היטב עבור אוטומציה של ביטוח ועיבוד תביעות, כולל מסמכים קליניים לא מזוהים, תמונות מוערות של נזק לרכב וכל מערכי נתונים הכרחיים להקניית מודל AI חזק.
- ציות וביטחון: כדי להגן על ארגוני מבטחים מפני הסיכון של פגיעה ב-PII/PHI, הנתונים של שייפ עוברים אנונימיזציה בתחומי שיפוט רגולטוריים שונים, כגון GDPR ו-HIPAA הידועים.
- גילוי הונאה: שימוש בנתונים האיכותיים שמציעות חברות הביטוח של שייפ יכול לבנות פתרונות NLP שיסייעו להם לשכלל את יכולות זיהוי ההונאות כדי לזהות דפוסים חשודים בתוך נתוני התביעות שלהם.
- הערכת נזק: שייפ מספקת כמות עצומה של מערכי נתונים לאיתור נזקים לרכב, כולל תמונות מוערות של רכבי דו-גלגלי, תלת-גלגליים וארבע-גלגליים פגומים, המאפשרים אומדן נזק מדויק ואוטומטי.
הטמעת פתרונות מיקור חוץ תפעוליים באמצעות שייפ מאפשרת שימוש בנתונים יקרים ואיכותיים בשבריר מהעלות, ומאפשרת למבטחים להתרכז בפיתוח, בדיקה והטמעה של פתרונות אוטומטיים לעיבוד תביעות.
חברות הביטוח יוכלו להתמודד עם האתגרים של הטמעת בינה מלאכותית בזיהוי הונאה ועיבוד תביעות בצורה יעילה יותר על ידי שיתוף פעולה עם שייפ ומתן חוויות חיוביות ללקוחות והערכות סיכונים מקיפות תוך קיצוץ בעלויות תפעול.
