Stiamo assistendo a un'era in cui l'IA viene utilizzata anche dai truffatori. Ciò rende estremamente difficile per gli utenti rilevare attività sospette. Le frodi stanno costando miliardi al settore, con stime che suggeriscono una cifra sbalorditiva di oltre 300 miliardi di dollari di danni solo per gli americani.
È qui che entra in gioco l'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo alle compagnie assicurative e agli utenti comuni di combattere questa battaglia contro le frodi basate sull'intelligenza artificiale.
Comprendere la PNL nel rilevamento delle frodi assicurative
L'elaborazione del linguaggio naturale per il rilevamento anti-frode assicurativo comporta la revisione di numerosi flussi di dati non strutturati, come moduli di richiesta di risarcimento, documenti di polizza, corrispondenza dei clienti e altri. Gestire vasti database con l'uso di algoritmi sofisticati, NLP assisterà i fornitori di assicurazioni tracciando modelli, incongruenze e anomalie che potrebbero fungere da campanelli d'allarme per loro, indicando che potrebbe verificarsi una frode.
Una delle PNL punti di forza è la sua capacità di elaborare e comprendere il contesto, che la distingue dalla programmazione tradizionale basata su regole. La PNL può anche comprendere le sfumature e cogliere le incongruenze inconsce. Può anche determinare i toni emotivi che possono indicare un inganno in uno scambio.
Come la PNL migliora il rilevamento delle frodi
La PNL migliora le capacità di rilevamento delle frodi in numerosi modi:
Analisi del testo e riconoscimento di modelli
Riconoscimento delle entità ed estrazione delle informazioni
Analisi del sentimento
Monitoraggio e avvisi in tempo reale
Implementazione della PNL per la prevenzione delle frodi
L'implementazione della PNL per la prevenzione delle frodi si compone di diversi passaggi:
- Raccolta e preelaborazione dei dati: Per l'implementazione dell'NLP è necessario raccogliere diverse fonti di dati, che coprano tutte le combinazioni di dati strutturati e non strutturati che devono essere puliti e preelaborati per un'elaborazione accurata.
- Formazione modello: I modelli NLP dovrebbero essere addestrati su dati specifici del settore per sviluppare una comprensione della terminologia assicurativa e dei modelli di frode. L'addestramento continuo di questi modelli è essenziale per tenere il passo con le strategie di frode in continuo cambiamento.
- Integrazione: L'NLP dovrebbe essere integrato con le procedure di rilevamento delle frodi esistenti per creare una protezione completa. Questa potrebbe essere la combinazione dell'NLP con altri metodi di intelligenza artificiale, come la visione artificiale e l'apprendimento automatico, in un approccio multiforme al rilevamento delle frodi.
Apprendimento e adattamento costante: I modelli NLP dovrebbero essere sottoposti ad aggiornamenti periodici e riqualificazione per renderli efficaci contro le tattiche emergenti di frode. Ciò comporta anche l'input degli investigatori di frode sintonizzati sul modello per apprendere e modificare se stessi per migliorare l'accuratezza complessiva della previsione.
Vantaggi della PNL nel rilevamento delle frodi assicurative
L'uso della PNL nel rilevamento delle frodi assicurative porta molti vantaggi:
Precisione ed efficienza migliorate
NLP può fornire un'analisi molto più approfondita e coerente di grandi quantità di dati rispetto agli esseri umani; quindi, c'è meno possibilità di perdere attività fraudolente. Ciò significa elaborazione automatica, dando più velocità al processo di rilevamento delle frodi con risoluzioni più rapide per reclami validi.
Efficienza dei costi
Tale automazione consentirebbe una riduzione dei costi operativi per gli assicuratori rispetto alle revisioni manuali. Gli studi dimostrano che tali sistemi basati sull'intelligenza artificiale raggiungono livelli di accuratezza molto elevati, battendo il metodo tradizionale e riducendo il tasso di falsi positivi.
Esperienza del cliente migliorata
Una maggiore efficienza, supportata dalla rapida e accurata individuazione delle frodi, significa che i titolari di polizze onesti sperimentano processi di richiesta più fluidi e rapidi. Questo nuovo senso di efficienza si tradurrà quindi in una maggiore soddisfazione e fedeltà del cliente.
Rilevamento precoce delle frodi
Questa capacità dell'elaborazione naturale del linguaggio di programmazione (NLP) di elaborare rapidamente enormi quantità di dati consente di rilevare in anticipo potenziali frodi, consentendo così a tali entità di tutelarsi da perdite significative prima che si verifichino.
Sfide e considerazioni
Sebbene la PNL sia utile per l'individuazione delle frodi, presenta alcune considerazioni:
Privacy e sicurezza dei dati
Prendersi cura delle informazioni sensibili dei clienti significa rispettare in modo assoluto le normative sulla protezione dei dati. Gli assicuratori devono garantire che i loro sistemi NLP siano conformi alle leggi sulla privacy e abbiano misure di sicurezza robuste.
Falsi Positivi
Alcuni modelli NLP eccessivamente sensibili potrebbero classificare le affermazioni legittime come sospette. È necessario un attento compromesso per garantire che venga raggiunto un equilibrio appropriato tra rilevamento delle frodi e fiducia dei consumatori.
interpretabilità
Alcuni modelli NLP complessi potrebbero rivelarsi molto difficili da spiegare nel loro ragionamento, solitamente si tratta di un argomento molto importante nel settore assicurativo, in cui è richiesta trasparenza.
Come Shaip potrebbe aiutare
Per aiutare a contrastare gli ostacoli del rilevamento e della prevenzione delle frodi assicurative basati sull'intelligenza artificiale, Shaip offre una soluzione completa:
- Dati di alta qualità: Shaip fornisce dati di alta qualità e ben etichettati per l'automazione assicurativa e l'elaborazione dei reclami, tra cui documenti clinici anonimizzati, immagini annotate di danni ai veicoli e qualsiasi set di dati indispensabile per l'implementazione di un modello di intelligenza artificiale solido.
- Conformità e sicurezza:Per proteggere le compagnie assicurative dal rischio di compromissione delle informazioni personali identificabili (PII/PHI), i dati di Shaip vengono resi anonimi in diverse giurisdizioni normative, come i noti GDPR e HIPAA.
- Intercettazione di una frode:Utilizzando i dati di alta qualità offerti da Shaip, le compagnie assicurative possono sviluppare soluzioni NLP che le aiutano ad affinare le capacità di rilevamento delle frodi per individuare modelli sospetti nei dati dei loro reclami.
- Valutazione del danno: Shaip fornisce un'ampia quantità di set di dati per il rilevamento dei danni ai veicoli, comprese immagini annotate di veicoli a due, tre e quattro ruote danneggiati, consentendo una stima dei danni accurata e automatizzata.
L'implementazione di soluzioni esternalizzate e operative tramite Shaip consente l'utilizzo di dati costosi e di alta qualità a una frazione della spesa, consentendo agli assicuratori di concentrarsi sullo sviluppo, il collaudo e l'implementazione di soluzioni automatizzate per l'elaborazione dei sinistri.
Le compagnie assicurative saranno in grado di affrontare in modo più efficace le sfide legate all'implementazione dell'intelligenza artificiale nel rilevamento delle frodi e nell'elaborazione dei sinistri collaborando con Shaip e offrendo ai clienti esperienze positive e valutazioni complete dei rischi, riducendo al contempo i costi operativi.
