Kita sedang menyaksikan era di mana AI juga digunakan oleh penipu. Ini menyukarkan pengguna untuk mengesan aktiviti yang mencurigakan. Penipuan membebankan industri berbilion-bilion, dengan anggaran mencadangkan kerugian $300 bilion+ yang mengejutkan untuk rakyat Amerika sahaja.
Di sinilah Pemprosesan Bahasa Asli masuk, membenarkan syarikat insurans dan pengguna biasa untuk melawan pertempuran ini melawan penipuan yang dikuasakan AI.
Memahami NLP dalam Pengesanan Penipuan Insurans
Pemprosesan bahasa semula jadi untuk pengesanan anti-penipuan insurans melibatkan semakan pelbagai aliran data tidak berstruktur, seperti borang tuntutan, dokumen polisi, surat-menyurat pelanggan dan lain-lain. Dengan mengendalikan pangkalan data yang luas dengan penggunaan algoritma yang canggih, NLP akan membantu penyedia insurans dengan mengesan corak, ketidakkonsistenan dan anomali yang boleh bertindak sebagai tanda merah kepada mereka bahawa penipuan mungkin berlaku.
Salah satu NLP kekuatan utama ialah kapasitinya untuk memproses dan memahami konteks, yang membezakannya daripada pengaturcaraan berasaskan peraturan tradisional. NLP juga boleh memahami nuansa dan menangkap ketidakkonsistenan yang tidak disedari. Ia juga boleh menentukan nada emosi yang mungkin menunjukkan penipuan dalam pertukaran.
Bagaimana NLP Meningkatkan Pengesanan Penipuan
NLP meningkatkan keupayaan pengesanan penipuan dalam pelbagai cara:
Analisis teks dan pengecaman corak
Pengiktirafan entiti dan pengekstrakan maklumat
Analisis sentimen
Pemantauan dan amaran masa nyata
Pelaksanaan NLP untuk Pencegahan Penipuan
Pelaksanaan NLP untuk pencegahan penipuan terdiri daripada beberapa langkah:
- Pengumpulan dan Prapemprosesan Data: Sumber data yang pelbagai perlu dikumpul untuk pelaksanaan NLP, meliputi semua gabungan data berstruktur dan tidak berstruktur yang perlu dibersihkan dan dipraproses untuk pemprosesan yang tepat.
- Latihan Model: Model NLP harus dilatih mengenai data khusus industri untuk membangunkan pemahaman tentang istilah insurans dan corak penipuan. Melatih model ini secara berterusan adalah penting untuk mengikuti strategi penipuan yang sentiasa berubah.
- Integrasi: NLP harus disepadukan dengan prosedur pengesanan penipuan sedia ada untuk mewujudkan perlindungan bulat. Ini mungkin gabungan NLP dengan kaedah lain dalam kecerdasan buatan, seperti penglihatan komputer dan pembelajaran mesin, dalam pendekatan pelbagai aspek untuk pengesanan penipuan.
Pembelajaran dan Penyesuaian Malar: Model NLP harus menjalani kemas kini berkala dan latihan semula untuk menjadikannya berkesan terhadap taktik penipuan yang muncul. Ini juga memerlukan input daripada penyiasat penipuan yang disesuaikan dengan model untuk belajar dan mengubah suai diri mereka sendiri untuk meningkatkan ketepatan ramalan keseluruhan.
Faedah NLP dalam Pengesanan Penipuan Insurans
Penggunaan NLP dalam mengesan penipuan insurans membawa banyak faedah:
Dipertingkatkan Ketepatan dan Kecekapan
NLP boleh menyediakan analisis yang lebih teliti dan konsisten bagi sejumlah besar data daripada manusia; oleh itu, peluang kehilangan aktiviti penipuan adalah lebih kecil. Ini bermakna pemprosesan automatik, memberikan lebih kelajuan kepada proses pengesanan penipuan dengan penyelesaian yang lebih cepat untuk tuntutan yang sah.
Keberkesanan kos
Automasi sedemikian akan membolehkan pengurangan kos operasi untuk penanggung insurans berbanding semakan manual. Kajian menunjukkan bahawa sistem dipacu AI sedemikian mencapai tahap ketepatan yang sangat tinggi, mengalahkan cara tradisional dan mengurangkan kadar positif palsu.
Pengalaman Pelanggan yang Ditingkatkan
Peningkatan kecekapan, dibantu oleh pengesanan penipuan yang pantas dan tepat, bermakna pemegang polisi yang jujur mengalami proses tuntutan yang lebih lancar dan pantas. Rasa kecekapan baharu ini kemudiannya akan diterjemahkan kepada kepuasan dan kesetiaan pelanggan yang lebih tinggi.
Pengesanan Penipuan Awal
Keupayaan NLP untuk memproses set data besar-besaran dengan pantas ini membolehkan pengesanan awal potensi penipuan, dengan itu membolehkan entiti tersebut melindungi diri mereka daripada kerugian besar sebelum ia berlaku.
Cabaran dan Pertimbangan
Walaupun NLP membantu untuk pengesanan penipuan, ia memberikan beberapa pertimbangan:
Privasi dan Keselamatan Data
Menjaga maklumat pelanggan yang sensitif bermakna pematuhan mutlak kepada peraturan perlindungan data. Penanggung insurans perlu memastikan bahawa sistem NLP mereka mematuhi undang-undang privasi dan mempunyai langkah keselamatan yang teguh.
Positif Palsu
Sesetengah model NLP yang terlalu sensitif mungkin mengklasifikasikan tuntutan yang sah sebagai mencurigakan. Pertukaran yang teliti diperlukan untuk memastikan keseimbangan yang sesuai dicapai antara pengesanan penipuan dan keyakinan pengguna.
Kebolehtafsiran
Sesetengah model NLP yang kompleks mungkin terbukti sangat sukar untuk dijelaskan dalam alasan mereka, biasanya topik yang sangat penting dalam industri insurans, di mana ketelusan dijangka.
Bagaimana Shaip Boleh Membantu
Untuk membantu mengatasi halangan pengesanan dan pencegahan penipuan insurans yang dipacu AI, Shaip menawarkan penyelesaian menyeluruh:
- Data Berkualiti Tinggi: Shaip membekalkan data premium yang dilabel dengan baik untuk automasi insurans dan pemprosesan tuntutan, termasuk dokumen klinikal yang tidak dikenal pasti, imej beranotasi kerosakan kenderaan dan sebarang set data penting untuk menerapkan model AI yang kukuh.
- Pematuhan dan Keselamatan: Untuk melindungi organisasi penanggung insurans daripada risiko menjejaskan PII/PHI, data Shaip menjalani penanoamaan merentas pelbagai bidang kuasa kawal selia, seperti GDPR dan HIPAA yang terkenal.
- Pengesanan penipuan: Menggunakan data berkualiti tinggi yang ditawarkan oleh syarikat insurans Shaip boleh membina penyelesaian NLP yang membantu mereka memperhalusi keupayaan pengesanan penipuan untuk mengesan corak yang mencurigakan dalam data tuntutan mereka.
- Penilaian Kerosakan: Shaip membekalkan sejumlah besar set data untuk pengesanan kerosakan kenderaan, termasuk imej beranotasi bagi kenderaan dua roda, tiga roda dan empat roda yang rosak, membolehkan anggaran kerosakan yang tepat dan automatik.
Pelaksanaan penyelesaian penyumberan luar yang dikendalikan melalui Shaip membolehkan penggunaan data yang mahal dan berkualiti tinggi pada sebahagian kecil daripada perbelanjaan, membolehkan penanggung insurans menumpukan pada membangunkan, menguji dan melaksanakan penyelesaian pemprosesan tuntutan automatik.
Syarikat insurans akan dapat menghadapi cabaran untuk melaksanakan AI dalam pengesanan penipuan dan pemprosesan tuntutan dengan lebih berkesan dengan bekerjasama dengan Shaip dan menyediakan pengalaman positif untuk pelanggan dan penilaian risiko yang komprehensif sambil mengurangkan kos operasi.
