Yapay zekanın dolandırıcılar tarafından da kullanıldığı bir çağa tanık oluyoruz. Bu, kullanıcıların şüpheli faaliyetleri tespit etmesini son derece zorlaştırıyor. Dolandırıcılıklar sektöre milyarlarca dolara mal oluyor ve tahminler, yalnızca Amerikalılar için 300 milyar dolardan fazla zarar olduğunu gösteriyor.
İşte tam bu noktada devreye Doğal Dil İşleme giriyor ve sigorta şirketlerinin ve normal kullanıcıların yapay zeka destekli dolandırıcılıklara karşı bu mücadeleyi vermesini sağlıyor.
Sigorta Dolandırıcılığı Tespitinde NLP'yi Anlamak
Sigorta dolandırıcılık önleme tespiti için doğal dil işleme, talep formları, poliçe belgeleri, müşteri yazışmaları ve diğerleri gibi çok sayıda yapılandırılmamış veri akışının incelenmesini içerir. NLP, karmaşık algoritmalar kullanarak geniş veri tabanlarını işleyerek, sigorta sağlayıcılarına dolandırıcılığın gerçekleşebileceğine dair kırmızı bayrak görevi görebilecek kalıpları, tutarsızlıkları ve anormallikleri izleyerek yardımcı olacaktır.
NLP'nin bir anahtar güçlü yönler Geleneksel, kural tabanlı programlamadan onu ayıran şey, bağlamı işleme ve anlama kapasitesidir. NLP ayrıca nüansları anlayabilir ve bilinçsiz tutarsızlıkları yakalayabilir. Ayrıca bir alışverişte aldatmacayı gösterebilecek duygusal tonları da belirleyebilir.
NLP Dolandırıcılık Tespitini Nasıl Geliştirir?
NLP, dolandırıcılık tespit yeteneklerini birçok şekilde geliştirir:
Metin analizi ve desen tanıma
Varlık tanıma ve bilgi çıkarma
Duygu analizi
Gerçek zamanlı izleme ve uyarı
Dolandırıcılığın Önlenmesi İçin NLP'nin Uygulanması
Dolandırıcılığın önlenmesinde NLP'nin uygulanması birkaç adımdan oluşur:
- Verilerin Toplanması ve Ön İşleme: NLP uygulaması için, doğru işleme için temizlenmesi ve ön işlenmesi gereken yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin tüm kombinasyonlarını kapsayan çeşitli veri kaynaklarının toplanması gerekir.
- Model Eğitimi: NLP modelleri, sigorta terminolojisi ve dolandırıcılık kalıpları hakkında bir anlayış geliştirmek için sektöre özgü veriler üzerinde eğitilmelidir. Sürekli değişen dolandırıcılık stratejilerine ayak uydurmak için bu modelleri sürekli eğitmek esastır.
- Entegrasyon: NLP, yuvarlak bir koruma oluşturmak için mevcut dolandırıcılık tespit prosedürleriyle bütünleştirilmelidir. Bu, dolandırıcılık tespitine yönelik çok yönlü bir yaklaşımda NLP'nin bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi gibi yapay zekadaki diğer yöntemlerle birleştirilmesi olabilir.
Öğrenme ve Sürekli Uyum: NLP modelleri, ortaya çıkan dolandırıcılık taktiklerine karşı etkili hale getirmek için periyodik güncellemelerden ve yeniden eğitimlerden geçmelidir. Bu ayrıca, genel tahmin doğruluğunu iyileştirmek için modele uyum sağlayan dolandırıcılık araştırmacılarından öğrenme ve kendilerini değiştirme girdisi gerektirir.
Sigorta Dolandırıcılığının Tespitinde NLP'nin Faydaları
Sigorta dolandırıcılıklarının tespitinde NLP'nin kullanılması birçok fayda sağlar:
Gelişmiş Doğruluk ve Verimlilik
NLP, insanlardan çok daha kapsamlı ve tutarlı bir veri analizi sağlayabilir; bu nedenle, dolandırıcılık faaliyetini kaçırma olasılığı daha düşüktür. Bu, otomatik işleme anlamına gelir ve geçerli iddialar için daha hızlı çözümlerle dolandırıcılık tespit sürecine daha fazla hız kazandırır.
Maliyet etkinliği
Bu tür bir otomasyon, sigortacıların manuel incelemelere kıyasla operasyonel maliyetlerinde bir azalmaya olanak tanıyacaktır. Çalışmalar, bu tür AI destekli sistemlerin çok yüksek doğruluk seviyelerine ulaştığını, geleneksel yolu geride bıraktığını ve yanlış pozitif oranını azalttığını göstermektedir.
Gelişmiş Müşteri Deneyimi
Dolandırıcılığın hızlı ve doğru tespitinin de yardımıyla artan verimlilik, dürüst poliçe sahiplerinin daha sorunsuz, daha hızlı talep süreçleri deneyimlemesi anlamına gelir. Bu yeni verimlilik duygusu daha sonra daha yüksek müşteri memnuniyeti ve sadakatine dönüşecektir.
Erken Dolandırıcılık Tespiti
NLP'nin büyük veri kümelerini hızla işleyebilme yeteneği, olası dolandırıcılıkların daha erken tespit edilmesini sağlayarak, bu tür kuruluşların önemli kayıplara karşı kendilerini daha önceden korumalarına olanak tanır.
Zorluklar ve Düşünceler
NLP dolandırıcılık tespitinde yardımcı olmakla birlikte bazı hususları da göz önünde bulundurur:
Veri Gizliliği ve Güvenliği
Hassas müşteri bilgilerinin bakımı, veri koruma düzenlemelerine mutlak bir uyum anlamına gelir. Sigortacıların NLP sistemlerinin gizlilik yasalarına uygun olduğundan ve sağlam güvenlik önlemlerine sahip olduğundan emin olmaları gerekir.
Yanlış pozitif
Bazı aşırı hassas NLP modelleri meşru iddiaları şüpheli olarak sınıflandırabilir. Dolandırıcılık tespiti ile tüketicilerin güveni arasında uygun bir denge sağlandığından emin olmak için dikkatli bir takas gereklidir.
yorumlanabilir
Bazı karmaşık NLP modellerinin gerekçelerini açıklamak oldukça zor olabilir; bu genellikle şeffaflığın beklendiği sigorta sektöründe çok önemli bir konudur.
Shaip Nasıl Yardımcı Olabilir?
Yapay zeka destekli sigorta dolandırıcılığının tespiti ve önlenmesindeki engelleri aşmaya yardımcı olmak için Shaip kapsamlı bir çözüm sunuyor:
- Yüksek Kaliteli Veriler: Shaip, kimlik bilgileri kaldırılmış klinik belgeler, araç hasarına ait açıklamalı görüntüler ve güçlü bir yapay zeka modeli oluşturmak için gerekli tüm veri kümeleri dahil olmak üzere sigorta otomasyonu ve hasar işleme için birinci sınıf, iyi etiketlenmiş veriler sağlar.
- Uyum ve GüvenlikSigorta kuruluşlarını PII/PHI'nin tehlikeye atılması riskinden korumak için Shaip'in verileri, iyi bilinen GDPR ve HIPAA gibi çeşitli düzenleyici yargı bölgelerinde anonimleştirmeye tabi tutulur.
- Sahtecilik Tespit:Shaip sigorta şirketlerinin sunduğu yüksek kaliteli veriler kullanılarak, talep verilerindeki şüpheli kalıpları tespit etmek için dolandırıcılık tespit yeteneklerini geliştirmelerine yardımcı olan NLP çözümleri oluşturulabilir.
- Hasar tespiti: Shaip, hasarlı iki tekerlekli, üç tekerlekli ve dört tekerlekli araçların açıklamalı görüntüleri de dahil olmak üzere araç hasar tespiti için çok miktarda veri seti sağlayarak doğru ve otomatik hasar tahmini yapılmasını sağlar.
Shaip aracılığıyla operasyonel dış kaynaklı çözümlerin uygulanması, masraflı ve yüksek kaliteli verilerin çok daha düşük bir maliyetle kullanılmasını sağlayarak sigortacıların otomatik hasar işleme çözümlerini geliştirmeye, test etmeye ve uygulamaya odaklanmasını sağlar.
Sigorta şirketleri, Shaip ile ortaklık kurarak ve müşterilere olumlu deneyimler, kapsamlı risk değerlendirmeleri sunarken operasyonel maliyetleri düşürerek, dolandırıcılık tespiti ve talep işlemede yapay zekayı uygulama zorluklarıyla daha etkili bir şekilde başa çıkabilecek.
