Чрез внедряване на мултимодални технологии, базирани от изкуствен интелект, за откриване на измамни поведения през целия жизнен цикъл на исковете. Застрахователите на имущество и злополуки могат да помогнат за преодоляване на многомилиардното изтичане на средства от потребителите.
Застрахователните измами остават второто най-скъпоструващо престъпление на „белите якички“ в Съединените щати след укриването на данъци. Коалицията срещу застрахователните измами съобщава, че 78% от американските потребители са загрижени за застрахователните измами, най-вероятно защото знаят. Измамите не засягат само застрахователите, защото загубите се прехвърлят върху застрахованите лица чрез по-високи премии за покриване на разходите. ФБР съобщава, че застрахователните измами струват на едно средностатистическо американско семейство от 400 до 700 долара годишно. Това се дължи на увеличените премии, които компаниите начисляват, за да компенсират финансовите щети, причинени от застрахователните измами.
Междувременно, много застрахователи на имущество и злополуки са изправени пред нарастващ отлив на клиенти поради скорошните увеличения на лихвените проценти, предизвикани от инфлацията. В тази среда, продължаващото повишаване на премиите за компенсиране на загубите от измами вероятно не е жизнеспособна стратегия за дългосрочна рентабилност и растеж на пазарния дял.
Вместо това, застрахователите могат да се подготвят за борба и да помогнат за преодоляване на измамите преди да възникнат инциденти. Те могат да преминат от разчитане на традиционни, базирани на правила методи за откриване на измами към инвестиране в по-усъвършенствани техники за разкриване и предотвратяване. В скорошно проучване на Deloitte сред застрахователни мениджъри, 35% от анкетираните са избрали откриването на измами като една от петте най-важни области за разработване или внедряване на генеративни приложения с изкуствен интелект през следващите 12 месеца.
Продължаващото повишаване на премиите за компенсиране на загубите от измами вероятно не е жизнеспособна стратегия за дългосрочна рентабилност и растеж на пазарния дял.
Deloitte прогнозира, че чрез внедряване на технологии, базирани на изкуствен интелект, през целия жизнен цикъл на иска и интегриране на анализ в ...
Чрез внедряване на мултимодални технологии, базирани от изкуствен интелект, за откриване на измамни поведения през целия жизнен цикъл на исковете. Застрахователите на имущество и злополуки могат да помогнат за преодоляване на многомилиардното изтичане на средства от потребителите.
Застрахователните измами остават второто най-скъпоструващо престъпление на „белите якички“ в Съединените щати след укриването на данъци. Коалицията срещу застрахователните измами съобщава, че 78% от американските потребители са загрижени за застрахователните измами, най-вероятно защото знаят. Измамите не засягат само застрахователите, защото загубите се прехвърлят върху застрахованите лица чрез по-високи премии за покриване на разходите. ФБР съобщава, че застрахователните измами струват на едно средностатистическо американско семейство от 400 до 700 долара годишно. Това се дължи на увеличените премии, които компаниите начисляват, за да компенсират финансовите щети, причинени от застрахователните измами.
Междувременно, много застрахователи на имущество и злополуки са изправени пред нарастващ отлив на клиенти поради скорошните увеличения на лихвените проценти, предизвикани от инфлацията. В тази среда, продължаващото повишаване на премиите за компенсиране на загубите от измами вероятно не е жизнеспособна стратегия за дългосрочна рентабилност и растеж на пазарния дял.
Вместо това, застрахователите могат да се подготвят за борба и да помогнат за преодоляване на измамите преди да възникнат инциденти. Те могат да преминат от разчитане на традиционни, базирани на правила методи за откриване на измами към инвестиране в по-усъвършенствани техники за разкриване и предотвратяване. В скорошно проучване на Deloitte сред застрахователни мениджъри, 35% от анкетираните са избрали откриването на измами като една от петте най-важни области за разработване или внедряване на генеративни приложения с изкуствен интелект през следващите 12 месеца.
Продължаващото повишаване на премиите за компенсиране на загубите от измами вероятно не е жизнеспособна стратегия за дългосрочна рентабилност и растеж на пазарния дял.
Deloitte прогнозира, че чрез внедряване на технологии, базирани на изкуствен интелект, през целия жизнен цикъл на иска и интегриране на анализ в реално време от множество модалности, застрахователите на имущество и злополуки биха могли да намалят измамните искове и да спестят между 80 и 160 милиарда долара до 2032 г.
Мултимодалните технологии, базирани на изкуствен интелект, се отнасят до усъвършенствани системи, които използват AI за обработка и интегриране на данни от множество модалности или източници. Тези модалности могат да включват текст, изображения, аудио, видео и сензорни данни, наред с други. Чрез комбиниране и анализ на различни видове данни, тези технологии могат да генерират по-цялостни и точни прозрения от едномодалните системи.
Защо разкриването на измами в застраховките на имущество и злополуки е толкова трудно?
Смята се, че 10% от исковете за застраховки „Имущество и злополуки“ са измамни, което води до загуба от 122 милиарда долара годишно. Това представлява около 40% от общите загуби от измами в застрахователната индустрия според последните анализи и оценки на експерти. Една от причините измамите да са толкова разпространени е, че застрахованите лица рядко взаимодействат със своите застрахователни доставчици. Те го правят основно, когато плащат премии годишно или когато трябва да подадат искове за наранявания или имуществени щети. Това рядко взаимодействие ограничава способността на застрахователите да наблюдават дейностите на клиентите си и улеснява измамните действия.
Измамите обикновено се разделят на два основни типа – „меки“ и „твърди“ инциденти според естеството на извършеното действие. „Меката“ измама включва завишаване на напълно легитимен иск чрез надценяване на разходи или преувеличаване на щети и наранявания. Например, застраховано лице може да увеличи стойността на ремонт или да посочи по-сериозно нараняване, отколкото е в действителност. „Твърдата“ измама представлява предварително планирано действие с цел създаване на напълно фалшив иск и измама на застрахователя. Това може да включва инсцениране на инцидент, палеж, фалшифициране на кражба или използване на една снимка за няколко застраховки. „Меката“ измама е значително по-честа, защото е трудна за доказване и представлява приблизително 60% от всички отчетени случаи.
Нарастващият натиск стимулира търсенето на усъвършенствани инструменти за откриване
Началото на пандемията ускори процеса на дигитализация и откри нови възможности както за измамниците, така и за застрахователите. Това доведе до появата на множество иновативни технологични решения, насочени към предотвратяване и откриване на застрахователни измами. Технологията за откриване на измами се превърна в една от най-бързо развиващите се индустрии в застрахователния сектор в световен мащаб. Очаква се пазарът да нарасне осем пъти – от 4 милиарда долара през 2023 г. до 32 милиарда долара до 2032 година. В същото време регулаторните органи като Националната асоциация на застрахователните комисари засилват натиска за модерни системи.
Как изкуственият интелект може да помогне за откриването и предотвратяването на измами?
Изкуственият интелект предоставя на застрахователите иновативни модели за откриване на измами и оптимизация на процесите при обработка на искове. Тези технологии позволяват на следователите да се съсредоточат върху по-сложни случаи, вместо върху рутинни проверки и анализи на данни. Комбинирането на решения, базирани на изкуствен интелект, с усъвършенстван анализ на данни подобрява точността и скоростта на откриване на измами. В зависимост от законодателството във всяка юрисдикция тези технологии могат да бъдат интегрирани в целия жизнен цикъл на исковете. Те са особено полезни при имуществените претенции и автомобилните застраховки, където обемът от данни и сложността са значителни. Подобен подход води до по-ниски оперативни разходи, по-бърза обработка и повишена ефективност при предотвратяване на застрахователни измами.
Техники
Множество техники, като автоматизирани бизнес правила, изкуствен интелект и машинно обучение, могат да обработват милиони искове в реално време. Тези технологии включват извличане на информация от текст, откриване на аномалии и анализ на мрежови връзки за по-прецизно разпознаване на измами. Комбинирането на данни от различни източници – текст, изображения, аудио и видео – подобрява идентифицирането на модели и подозрителни дейности. Такъв подход намалява броя на фалшивите положителни резултати и повишава процента на успешно откриване на измамни искове. Освен това води до значителни икономии на разходи, свързани с разследванията и обработката на застрахователни измами. Всички тези техники трябва да се прилагат под строг човешки надзор и в съответствие със законите на всяка юрисдикция.
Ето някои области, в които изкуственият интелект може да се използва:
Анализ на текст. Обработката на естествен език анализира текстови данни от формуляри за искове, е-мейли и публикации в социалните медии, за да идентифицира ключови думи и обекти. Докато искове с подозрителен език или непоследователни подробности могат да бъдат маркирани за по-нататъшно разследване, разпоредби като Закона за изкуствения интелект на Колорадо изискват модели, базирани на алгоритми на изкуствения интелект, за да се избегне дискриминация и пристрастия при маркиране на риск.
Анализ на аудио-изображения-видео. Разпознаването на реч и анализът на настроенията могат да изследват клиентските обаждания за признаци на принуда или неестествено поведение. Тези методи са разрешени съгласно Закона за изкуствения интелект на Европейския съюз, когато се използват за цели, свързани със сигурността. Анализът на снимките позволява откриване на нередности в метаданните, признаци на манипулация или многократна употреба на едни и същи изображения. Причинно-следственият анализ може да определи дали описаните наранявания съответстват на реалното естество на настъпилото произшествие. Видео анализът дава възможност да се потвърди степента на щетите и автентичността на визуалните доказателства, предоставени от застрахованите лица. Чрез него могат да се откроят потенциални признаци на манипулация, инсценировка или други измамни действия, целящи неправомерно обезщетение.
Геопространствен анализ. Сателитни изображения и подробни 3D кадри от дронове могат да проверят степента и местоположението на щетите, които може да не са ясно видими при физически проверки. Това би могло също да намали риска от нараняване на персонала по щетите, особено на местата на природни бедствия.
Данни от Интернет на нещата. Устройства за наблюдение в реално време, като например телематика на превозни средства, могат да реконструират произшествия и да проверят легитимността на исковете. Сензори за интелигентен дом, като детектори за течове на вода и охранителни камери, могат да помогнат за събирането на доказателства, които могат да се използват за проверка на искове и откриване на измамни или инсценирани дейности.
Симулационни модели. Възпроизвеждането на поведението на медицинските доставчици, сервизите и други, с които хората могат да работят при различни сценарии в контролирана виртуална среда, може да идентифицира модели и отклонения от стандартните индустриални практики и да открие случаи като надценяване, ненужни услуги и координирани дейности или вероятни конфликти между организации.
Чрез комбиниране на технологии за борба с измамите, базирани на изкуствен интелект, с усъвършенстван анализ на данни (в зависимост от закона на всяка юрисдикция), застрахователите могат да подобрят възможностите си за откриване и предотвратяване на измами.
Комбинирането на изкуствен интелект и човешката далновидност може да бъде пътят напред
През последните две десетилетия застрахователите създадоха специализирани звена за разследване и предотвратяване на застрахователни измами. Тези отдели играят ключова роля в идентифицирането на измамни практики и намаляването на финансовите загуби за индустрията. С поглед към бъдещето, лидерите в борбата с измамите са изправени пред предизвикателства, свързани с управлението на разходите и недостига на кадри. Застрахователите, които комбинират иновативни технологии с човешки опит, могат да откриват измами по-ефективно и да оптимизират целия процес. Интегрирането на изкуствен интелект с професионална експертиза може да доведе до спестяване на милиарди долари за застрахованите лица. Привличането и задържането на квалифицирани специалисти, заедно с инвестиции в автоматизация, ще бъдат решаващи за дългосрочния успех.
Научете повече на сайта на Insurance.bg!
Често задавани въпроси
Защо застрахователните измами са толкова сериозен проблем?
Отговор: Застрахователните измами водят до огромни финансови загуби, които в крайна сметка се поемат от честните клиенти чрез по-високи премии. В САЩ средното семейство плаща между 400 и 700 долара годишно повече именно заради измамите. Освен това те подриват доверието в застрахователната система. Натискът върху компаниите да компенсират загубите води до по-скъпи полици и ограничено покритие.
Какво представляват „меките“ и „твърдите“ застрахователни измами?
Отговор: „Меката“ измама включва преувеличаване на реални щети или разходи, например завишена фактура за ремонт. „Твърдата“ измама е умишлено организирана и включва инсценирани инциденти, фалшиви кражби или подправяне на документи. Макар „меките“ измами да изглеждат по-незначителни, те са много по-чести. Именно те носят най-голям кумулативен финансов риск за застрахователната система.
Как изкуственият интелект открива застрахователни измами?
Отговор: AI анализира огромни масиви от данни, за да открива модели, аномалии и несъответствия в искове и документи. Той може да обработва текст, изображения, видео и сензорни данни едновременно. Това позволява по-бързо разпознаване на подозрително поведение и намаляване на човешките грешки. Разследващите експерти се фокусират върху сложните случаи, вместо върху рутинната проверка.
Какво означава „мултимодален AI“ в застраховането?
Отговор: Мултимодалният AI комбинира различни източници на информация като текст, изображения, аудио и геоданни. Например той може да сравни снимка от катастрофа с данни от телематиката на автомобила. Така се постига по-точна оценка на реалността на щетата. Това значително намалява вероятността от фалшиви искове.
Какъв е ефектът от AI върху цената на застраховките?
Отговор: По-доброто откриване на измами позволява на застрахователите да ограничат финансовите загуби. Това намалява нуждата от постоянно повишаване на премиите. В дългосрочен план клиентите могат да се възползват от по-стабилни и справедливи цени. Освен това обработката на искове става по-бърза и по-прозрачна.
Изтеглете приложението
Изтеглете приложението
Чрез внедряване на мултимодални технологии, базирани от изкуствен интелект, за откриване на измамни поведения през целия жизнен цикъл на исковете. Застрахователите на имущество и злополуки могат да помогнат за преодоляване на многомилиардното изтичане на средства от потребителите.
Застрахователните измами остават второто най-скъпоструващо престъпление на „белите якички“ в Съединените щати след укриването на данъци. Коалицията срещу застрахователните измами съобщава, че 78% от американските потребители са загрижени за застрахователните измами, най-вероятно защото знаят. Измамите не засягат само застрахователите, защото загубите се прехвърлят върху застрахованите лица чрез по-високи премии за покриване на разходите. ФБР съобщава, че застрахователните измами струват на едно средностатистическо американско семейство от 400 до 700 долара годишно. Това се дължи на увеличените премии, които компаниите начисляват, за да компенсират финансовите щети, причинени от застрахователните измами.
Междувременно, много застрахователи на имущество и злополуки са изправени пред нарастващ отлив на клиенти поради скорошните увеличения на лихвените проценти, предизвикани от инфлацията. В тази среда, продължаващото повишаване на премиите за компенсиране на загубите от измами вероятно не е жизнеспособна стратегия за дългосрочна рентабилност и растеж на пазарния дял.
Вместо това, застрахователите могат да се подготвят за борба и да помогнат за преодоляване на измамите преди да възникнат инциденти. Те могат да преминат от разчитане на традиционни, базирани на правила методи за откриване на измами към инвестиране в по-усъвършенствани техники за разкриване и предотвратяване. В скорошно проучване на Deloitte сред застрахователни мениджъри, 35% от анкетираните са избрали откриването на измами като една от петте най-важни области за разработване или внедряване на генеративни приложения с изкуствен интелект през следващите 12 месеца.
Продължаващото повишаване на премиите за компенсиране на загубите от измами вероятно не е жизнеспособна стратегия за дългосрочна рентабилност и растеж на пазарния дял.
Deloitte прогнозира, че чрез внедряване на технологии, базирани на изкуствен интелект, през целия жизнен цикъл на иска и интегриране на анализ в ...
Чрез внедряване на мултимодални технологии, базирани от изкуствен интелект, за откриване на измамни поведения през целия жизнен цикъл на исковете. Застрахователите на имущество и злополуки могат да помогнат за преодоляване на многомилиардното изтичане на средства от потребителите.
Застрахователните измами остават второто най-скъпоструващо престъпление на „белите якички“ в Съединените щати след укриването на данъци. Коалицията срещу застрахователните измами съобщава, че 78% от американските потребители са загрижени за застрахователните измами, най-вероятно защото знаят. Измамите не засягат само застрахователите, защото загубите се прехвърлят върху застрахованите лица чрез по-високи премии за покриване на разходите. ФБР съобщава, че застрахователните измами струват на едно средностатистическо американско семейство от 400 до 700 долара годишно. Това се дължи на увеличените премии, които компаниите начисляват, за да компенсират финансовите щети, причинени от застрахователните измами.
Междувременно, много застрахователи на имущество и злополуки са изправени пред нарастващ отлив на клиенти поради скорошните увеличения на лихвените проценти, предизвикани от инфлацията. В тази среда, продължаващото повишаване на премиите за компенсиране на загубите от измами вероятно не е жизнеспособна стратегия за дългосрочна рентабилност и растеж на пазарния дял.
Вместо това, застрахователите могат да се подготвят за борба и да помогнат за преодоляване на измамите преди да възникнат инциденти. Те могат да преминат от разчитане на традиционни, базирани на правила методи за откриване на измами към инвестиране в по-усъвършенствани техники за разкриване и предотвратяване. В скорошно проучване на Deloitte сред застрахователни мениджъри, 35% от анкетираните са избрали откриването на измами като една от петте най-важни области за разработване или внедряване на генеративни приложения с изкуствен интелект през следващите 12 месеца.
Продължаващото повишаване на премиите за компенсиране на загубите от измами вероятно не е жизнеспособна стратегия за дългосрочна рентабилност и растеж на пазарния дял.
Deloitte прогнозира, че чрез внедряване на технологии, базирани на изкуствен интелект, през целия жизнен цикъл на иска и интегриране на анализ в реално време от множество модалности, застрахователите на имущество и злополуки биха могли да намалят измамните искове и да спестят между 80 и 160 милиарда долара до 2032 г.
Мултимодалните технологии, базирани на изкуствен интелект, се отнасят до усъвършенствани системи, които използват AI за обработка и интегриране на данни от множество модалности или източници. Тези модалности могат да включват текст, изображения, аудио, видео и сензорни данни, наред с други. Чрез комбиниране и анализ на различни видове данни, тези технологии могат да генерират по-цялостни и точни прозрения от едномодалните системи.
Защо разкриването на измами в застраховките на имущество и злополуки е толкова трудно?
Смята се, че 10% от исковете за застраховки „Имущество и злополуки“ са измамни, което води до загуба от 122 милиарда долара годишно. Това представлява около 40% от общите загуби от измами в застрахователната индустрия според последните анализи и оценки на експерти. Една от причините измамите да са толкова разпространени е, че застрахованите лица рядко взаимодействат със своите застрахователни доставчици. Те го правят основно, когато плащат премии годишно или когато трябва да подадат искове за наранявания или имуществени щети. Това рядко взаимодействие ограничава способността на застрахователите да наблюдават дейностите на клиентите си и улеснява измамните действия.
Измамите обикновено се разделят на два основни типа – „меки“ и „твърди“ инциденти според естеството на извършеното действие. „Меката“ измама включва завишаване на напълно легитимен иск чрез надценяване на разходи или преувеличаване на щети и наранявания. Например, застраховано лице може да увеличи стойността на ремонт или да посочи по-сериозно нараняване, отколкото е в действителност. „Твърдата“ измама представлява предварително планирано действие с цел създаване на напълно фалшив иск и измама на застрахователя. Това може да включва инсцениране на инцидент, палеж, фалшифициране на кражба или използване на една снимка за няколко застраховки. „Меката“ измама е значително по-честа, защото е трудна за доказване и представлява приблизително 60% от всички отчетени случаи.
Нарастващият натиск стимулира търсенето на усъвършенствани инструменти за откриване
Началото на пандемията ускори процеса на дигитализация и откри нови възможности както за измамниците, така и за застрахователите. Това доведе до появата на множество иновативни технологични решения, насочени към предотвратяване и откриване на застрахователни измами. Технологията за откриване на измами се превърна в една от най-бързо развиващите се индустрии в застрахователния сектор в световен мащаб. Очаква се пазарът да нарасне осем пъти – от 4 милиарда долара през 2023 г. до 32 милиарда долара до 2032 година. В същото време регулаторните органи като Националната асоциация на застрахователните комисари засилват натиска за модерни системи.
Как изкуственият интелект може да помогне за откриването и предотвратяването на измами?
Изкуственият интелект предоставя на застрахователите иновативни модели за откриване на измами и оптимизация на процесите при обработка на искове. Тези технологии позволяват на следователите да се съсредоточат върху по-сложни случаи, вместо върху рутинни проверки и анализи на данни. Комбинирането на решения, базирани на изкуствен интелект, с усъвършенстван анализ на данни подобрява точността и скоростта на откриване на измами. В зависимост от законодателството във всяка юрисдикция тези технологии могат да бъдат интегрирани в целия жизнен цикъл на исковете. Те са особено полезни при имуществените претенции и автомобилните застраховки, където обемът от данни и сложността са значителни. Подобен подход води до по-ниски оперативни разходи, по-бърза обработка и повишена ефективност при предотвратяване на застрахователни измами.
Техники
Множество техники, като автоматизирани бизнес правила, изкуствен интелект и машинно обучение, могат да обработват милиони искове в реално време. Тези технологии включват извличане на информация от текст, откриване на аномалии и анализ на мрежови връзки за по-прецизно разпознаване на измами. Комбинирането на данни от различни източници – текст, изображения, аудио и видео – подобрява идентифицирането на модели и подозрителни дейности. Такъв подход намалява броя на фалшивите положителни резултати и повишава процента на успешно откриване на измамни искове. Освен това води до значителни икономии на разходи, свързани с разследванията и обработката на застрахователни измами. Всички тези техники трябва да се прилагат под строг човешки надзор и в съответствие със законите на всяка юрисдикция.
Ето някои области, в които изкуственият интелект може да се използва:
Анализ на текст. Обработката на естествен език анализира текстови данни от формуляри за искове, е-мейли и публикации в социалните медии, за да идентифицира ключови думи и обекти. Докато искове с подозрителен език или непоследователни подробности могат да бъдат маркирани за по-нататъшно разследване, разпоредби като Закона за изкуствения интелект на Колорадо изискват модели, базирани на алгоритми на изкуствения интелект, за да се избегне дискриминация и пристрастия при маркиране на риск.
Анализ на аудио-изображения-видео. Разпознаването на реч и анализът на настроенията могат да изследват клиентските обаждания за признаци на принуда или неестествено поведение. Тези методи са разрешени съгласно Закона за изкуствения интелект на Европейския съюз, когато се използват за цели, свързани със сигурността. Анализът на снимките позволява откриване на нередности в метаданните, признаци на манипулация или многократна употреба на едни и същи изображения. Причинно-следственият анализ може да определи дали описаните наранявания съответстват на реалното естество на настъпилото произшествие. Видео анализът дава възможност да се потвърди степента на щетите и автентичността на визуалните доказателства, предоставени от застрахованите лица. Чрез него могат да се откроят потенциални признаци на манипулация, инсценировка или други измамни действия, целящи неправомерно обезщетение.
Геопространствен анализ. Сателитни изображения и подробни 3D кадри от дронове могат да проверят степента и местоположението на щетите, които може да не са ясно видими при физически проверки. Това би могло също да намали риска от нараняване на персонала по щетите, особено на местата на природни бедствия.
Данни от Интернет на нещата. Устройства за наблюдение в реално време, като например телематика на превозни средства, могат да реконструират произшествия и да проверят легитимността на исковете. Сензори за интелигентен дом, като детектори за течове на вода и охранителни камери, могат да помогнат за събирането на доказателства, които могат да се използват за проверка на искове и откриване на измамни или инсценирани дейности.
Симулационни модели. Възпроизвеждането на поведението на медицинските доставчици, сервизите и други, с които хората могат да работят при различни сценарии в контролирана виртуална среда, може да идентифицира модели и отклонения от стандартните индустриални практики и да открие случаи като надценяване, ненужни услуги и координирани дейности или вероятни конфликти между организации.
Чрез комбиниране на технологии за борба с измамите, базирани на изкуствен интелект, с усъвършенстван анализ на данни (в зависимост от закона на всяка юрисдикция), застрахователите могат да подобрят възможностите си за откриване и предотвратяване на измами.
Комбинирането на изкуствен интелект и човешката далновидност може да бъде пътят напред
През последните две десетилетия застрахователите създадоха специализирани звена за разследване и предотвратяване на застрахователни измами. Тези отдели играят ключова роля в идентифицирането на измамни практики и намаляването на финансовите загуби за индустрията. С поглед към бъдещето, лидерите в борбата с измамите са изправени пред предизвикателства, свързани с управлението на разходите и недостига на кадри. Застрахователите, които комбинират иновативни технологии с човешки опит, могат да откриват измами по-ефективно и да оптимизират целия процес. Интегрирането на изкуствен интелект с професионална експертиза може да доведе до спестяване на милиарди долари за застрахованите лица. Привличането и задържането на квалифицирани специалисти, заедно с инвестиции в автоматизация, ще бъдат решаващи за дългосрочния успех.
Научете повече на сайта на Insurance.bg!
Често задавани въпроси
Защо застрахователните измами са толкова сериозен проблем?
Отговор: Застрахователните измами водят до огромни финансови загуби, които в крайна сметка се поемат от честните клиенти чрез по-високи премии. В САЩ средното семейство плаща между 400 и 700 долара годишно повече именно заради измамите. Освен това те подриват доверието в застрахователната система. Натискът върху компаниите да компенсират загубите води до по-скъпи полици и ограничено покритие.
Какво представляват „меките“ и „твърдите“ застрахователни измами?
Отговор: „Меката“ измама включва преувеличаване на реални щети или разходи, например завишена фактура за ремонт. „Твърдата“ измама е умишлено организирана и включва инсценирани инциденти, фалшиви кражби или подправяне на документи. Макар „меките“ измами да изглеждат по-незначителни, те са много по-чести. Именно те носят най-голям кумулативен финансов риск за застрахователната система.
Как изкуственият интелект открива застрахователни измами?
Отговор: AI анализира огромни масиви от данни, за да открива модели, аномалии и несъответствия в искове и документи. Той може да обработва текст, изображения, видео и сензорни данни едновременно. Това позволява по-бързо разпознаване на подозрително поведение и намаляване на човешките грешки. Разследващите експерти се фокусират върху сложните случаи, вместо върху рутинната проверка.
Какво означава „мултимодален AI“ в застраховането?
Отговор: Мултимодалният AI комбинира различни източници на информация като текст, изображения, аудио и геоданни. Например той може да сравни снимка от катастрофа с данни от телематиката на автомобила. Така се постига по-точна оценка на реалността на щетата. Това значително намалява вероятността от фалшиви искове.
Какъв е ефектът от AI върху цената на застраховките?
Отговор: По-доброто откриване на измами позволява на застрахователите да ограничат финансовите загуби. Това намалява нуждата от постоянно повишаване на премиите. В дългосрочен план клиентите могат да се възползват от по-стабилни и справедливи цени. Освен това обработката на искове става по-бърза и по-прозрачна.