Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) και η ανάλυση δεδομένων θα μπορούσαν να αποτρέψουν μία ασφαλιστική απάτη
Ακολουθήστε μας στο Linkedin και συνδεθείτε με άλλους επαγγελματίες του κλάδου
Η απάτη είναι ένα θέμα που απασχολεί κάθε ασφαλιστικό οργανισμό και αποτελεί παράγοντας που μπορεί να επηρεάσει δραστικά τα οικονομικά αποτελέσματα των εταιρειών. Με την εξέλιξη της τεχνολογίας και του διαδικτύου, οι άνθρωποι γίνονται όλο και πιο εξελιγμένοι στη διάπραξη απάτης, έχοντας την δυνατότητα να υποβάλουν απαιτήσεις διαδικτυακά και σε κάποιες περιπτώσεις από οποιοδήποτε μέρος του κόσμου.
Το θετικό από την άλλη πλευρά είναι πώς χάρη στην τεχνολογία, υπάρχουν νέες μέθοδοι όπως η χρήση λύσεων τεχνητής νοημοσύνης, που μπορούν να βοηθήσουν τις ασφαλιστικές εταιρείες να παραμείνουν ένα βήμα μπροστά όσο αφορά τις ψευδείς απαιτήσεις.
Ιστορικά, οι ασφαλιστικές εταιρείες εντόπιζαν την απάτη κατά την διάρκεια της εξέτασης των απαιτήσεων, βασισμένοι στην ικανότητα των ανθρώπων που χειρίζονται την κάθε υπόθεση να ανιχνεύσουν μία πιθανή απάτη. Αυτό άφηνε και αφήνει κενά στην ακρίβεια της ανίχνευσης λόγο αυτής της «χειροκίνητης» διαδικασίας.
Οι πιο πρόσφατες λύσεις, οι οποίες χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη, μπορούν να βοηθήσουν τις ασφαλιστικές εταιρείες να συμπληρώσουν τα κενά στον εντοπισμό μίας πιθανής απάτης και να παρέχουν ένα πλαίσιο για αυτοματοποίηση και αποτελεσματικότερες απόφασης γύρω από αυτό το πολύ σημαντικό για τις εταιρείες θέμα.
Ο συνδυασμός δεδομένων και τεχνολογίας δίνει στον ασφαλιστή τον πλήρη έλεγχο για να δει πώς οποιοδήποτε μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης παίρνει αποφάσεις για να εξασφαλίσει μια δίκαιη διαδικασία για τον πελάτη αλλά ταυτόχρονα ενισχύει και τους ελέγχους για αποφυγή της απάτης.
Πρόληψη της ασφαλιστικής απάτης
Καθώς εκατοντάδες και χιλιάδες γραμμές δεδομένων συσσωρεύονται κάθε μέρα, δεν είναι περίεργο που οι ασφαλιστικές εταιρείες κατακλύζονται από αποδιοργανωμένα δεδομένα που ποτέ δεν φαίνονται αρκετά καλά για να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά. Ωστόσο, το πρόβλημα δεν είναι τα ίδια τα δεδομένα — είναι ο τρόπος με τον οποίο αναλύονται τα δεδομένα, πόσο γρήγορα καθίστανται παρωχημένα και πώς σπαταλώνται πόροι στην προσπάθεια αποκρυπτογράφησης μοτίβων χωρίς αυτοματοποίηση.
Η σωστές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης, μπορεί να βοηθήσουν τις ασφαλιστικές εταιρείες να εντοπίζουν την απάτη όπως συμβαίνει και μπορεί να συμβάλει στη σύνδεση συνόλων δεδομένων που προηγουμένως θα ήταν μεμονωμένα. Η τεχνητή νοημοσύνη και η ανάλυση δεδομένων, δίνουν στους οργανισμούς νέα επίπεδα ελέγχου και πρόληψης της απάτης, παρέχοντας ένα επίπεδο πλαισίου σχετικό με συμπεριφορές, σχέσεις και τρόπου λειτουργίας που προηγουμένως ήταν απρόσιτα. Αυτό επιτρέπει στις εταιρείες να επικεντρωθούν στα προφίλ των πελατών και μπορεί να δώσει στους χειριστές τη δυνατότητα να εντοπίζουν γρήγορα την απάτη όπως συμβαίνει, ενώ παράλληλα εντοπίζει τις νόμιμες απαιτήσεις, αφήνοντας την εμπειρία του πελάτη αναλλοίωτη.
Η απόκτηση αυτής της ακρίβειας έχοντας μία πιο ολοκληρωμένη εικόνα παρέχει στις ασφαλιστικές εταιρείες τη δυνατότητα να χρησιμοποιούν τα υπάρχοντα δεδομένα τους πιο αποτελεσματικά. Απελευθερώνει επίσης το χρόνο και το ταλέντο των εργαζομένων, ώστε να μπορούν να διεξάγουν πολύπλοκες έρευνες, όπως απαιτείται, αντί να ξοδεύουν ώρες κοσκινίζοντας τα παρωχημένα δεδομένα.
Απεικόνιση δεδομένων
Μόλις οι εταιρείες αρχίσουν να αξιοποιούν τη δύναμη των δεδομένων, οι ηγέτες των οργανισμών θα διαπιστώσουν ότι ο συνδυασμός της ανάλυσης των δεδομένων και της τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αποφέρουν πολλαπλά οφέλη για τους οργανισμούς. Η τεχνολογία όχι μόνο βοηθά στον εντοπισμό της απάτης και στη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών, αλλά επιταχύνει επίσης τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων σε ολόκληρο τον οργανισμό συμπεριλαμβανομένων τομέων όπως η εξυπηρέτηση πελατών και η αναδοχή και ανάλυση κινδύνων.
Η τεχνητή νοημοσύνη το κάνει αυτό παρέχοντας μια πλήρως διαφανή εικόνα του πελάτη, της απαίτησης του και του δικτύου του. Αυτή η άποψη επιτρέπει στη συνέχεια στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να αυτοματοποιούν, να δημιουργούν και να κατανοούν το χρονοδιάγραμμα των γεγονότων που οδηγούν στην. Τα δεδομένα και η οπτικοποίηση επιταχύνουν αυτή τη διαδικασία, κερδίζοντας πολύτιμο χρόνο και ενέργεια που οι εργαζόμενοι μπορούν αντ ‘αυτού να χρησιμοποιήσουν για να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών και να διερευνήσουν ψευδής απαιτήσεις πριν προκαλέσουν βλάβη στον οργανισμό.
Τα δεδομένα από την οπτική πλευρά του οργανισμού
Με τη σωστή τεχνολογία, καθίσταται πολύ πιο εύκολο για τις εταιρείες να αποφασίσουν εάν θα συνεχίσουν μια έρευνα για απάτη. Αυτός ο επιπλέον χρόνος μπορεί να βοηθήσει στην πρόληψη περαιτέρω δόλιων δραστηριοτήτων και να δώσει πληροφορίες για εγκληματικά δίκτυα που μπορεί να έχουν διεισδύσει στη διαδικασία απαιτήσεων μιας εταιρείας.
Για την καταπολέμηση της ασφαλιστικής απάτης, οι εταιρείες πρέπει να είναι σε θέση να ενοποιήσουν όλα τα φαινομενικά ανόμοια δεδομένα που διαθέτουν επί του παρόντος και να τα συνδυάσουν με ισχυρές, εξωτερικές γνώσεις. Αντί να χρησιμοποιούν κατακερματισμένα δεδομένα, χρειάζονται έναν κόμβο δεδομένων που είναι προσβάσιμος σε ολόκληρο τον οργανισμό και που μπορεί να βοηθήσει τους ασφαλιστές να κατανοήσουν τους πελάτες τους, ποιοι είναι, τι κάνουν και πώς να εντοπίζουν την απάτη όταν συμβαίνει.
