人工智能和打击保险欺诈
时间：2022-09-01 20:04
Shift技术公司美洲客户成功与解决方案咨询副总裁Dan Donovan说:
“大多数电信运营商的传统计费系统，甚至是最新的现代计费系统，仍然封存着数据。数据是巨大的，而且经常被分散和封存。
“挑战在于将所有数据集中在一个地方，并能够检查这些数据，以确定可以预测潜在欺诈索赔的模式。找出使之不同的奇异信号。这是一个干净而有价值的声明，”多诺万解释道。
Shift是一家利用人工智能(AI)实现自动化和优化保险业务流程的技术提供商。该公司总部位于巴黎，在世界各地设有办事处，包括多伦多和波士顿。客户包括财产保险、交通保险、健康保险、工伤保险和人寿保险等领域的主要保险公司。
今年，Shift与équité协会(一家致力于预防保险欺诈的独立非营利组织)合作，利用人工智能建立了一个全国性的欺诈检测系统。该项目是加拿大财产和意外事故保险公司的第一个项目。
阅读更多信息:équité协会，Shift技术合作伙伴打造人工智能欺诈检测平台
Shift欺诈索赔检测等工具允许运营商扩展这一流程并集中数据，但许多运营商仍然使用手工流程，而且客户服务已经超负荷。多诺万指出，人为因素会使索赔渠道更容易发生泄漏。
“有些人(欺诈检测)做得比其他人好，有些人对欺诈很精明。这涉及到不同的经验和知识水平。从目前的情况来看，这个过程真的不是成功就是失败。”
欺诈检测
许多保险索赔欺诈案件往往是机会主义的，个人夸大受伤和财产损失，以利用事件，赚取更多的钱。例如，最常见的账单欺诈类型之一涉及分层损失。
“运营商可能会看到很多我们所说的‘纸质事故’。(索赔人)有时我们故意撞车或造成这些书面事故，”多诺万说。“例如，那些实际上从未发生过的治疗可能需要数万美元。”
阅读更多:IBC揭示了5种最常见的欺诈类型
多诺万补充说，这些类型的欺诈可能会对整体保费产生重大影响。随着账单欺诈检测技术的发展，诈骗也在增长。该行业最大的担忧之一是如何领先于骗子。
多诺万说:“每次我们做出改变，每次我们发现和发现欺诈行为，他们都在寻找另一个漏洞。”
“白盒”方法
Donovan表示，Shift在与客户处理索赔欺诈时采用了“白盒”方法，即评估代码和程序内部工作方式的软件测试方法。白盒测试的主要焦点是确定定义的输入是否产生所需的输出。
“许多供应商会要求你提供数据并生成结果。多诺万告诉《保险生意》。这种灵活性使Shift能够促进与客户的密切合作，并适应行业需求和趋势。
“我们与拥有不同业务线的客户合作，应对不同类型的欺诈。如果他们提到一种新的欺诈趋势，我们就会与他们一起创建场景来检测它。这个过程是不断发展的，”Donovan解释道。要做的事情。
解决账单欺诈还需要对运营商的账单流程有一个整体的看法。在该行业的数字化转型中，运营商正在平衡人性化和自动化。
“这不仅仅是为了发现欺诈。对运营商来说，随着计费流程的数字化和自动化，改善客户体验变得越来越重要。”(承运商问):“我怎样才能安心地认为我的索赔将‘顺利’处理?”与优秀的欺诈检测供应商合作
通过将索赔过程中的某些任务自动化，员工可以在高价值任务上花费更多时间。这也有助于在不断变化的就业市场中创造公平的竞争环境，因为经验丰富的理赔专家年龄越来越大，并且在代理知识方面出现了差距。
多诺万说:“通过人工智能和机器学习，新的理赔代理可以通过提供经验丰富的理赔代理通常可以通过经验获得的见解，从而做出更好的决策。”说。
人工智能和打击保险欺诈
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