Технологічний міст для подолання дефіциту кадрів у сфері виявлення шахрайства зі страховими виплатами

Індустрія страхування майна/нещасних випадків стикається з гострою кадровою проблемою, коли йдеться про виявлення шахрайства у заявках на відшкодування, а також про забезпечення швидкої обробки заявок на відшкодування, щоб відповідати очікуванням клієнтів. З огляду на те, що в період з 2024 по 2027 рік понад 4,1 мільйона американців щороку досягатимуть 65 років, значна частина найдосвідченіших розслідувачів шахрайства та спеціалістів з питань страхових розслідувань вийде на пенсію.

Коли ці досвідчені експерти виходять на пенсію, страховики стикаються зі зростаючою проблемою залучення та навчання нових талантів, щоб заповнити зростаючий дефіцит кваліфікованих кадрів. У нашому нещодавньому опитуванні керівників, які приймають рішення в SIU, 25 відсотків з них назвали дефіцит талантів своєю найнагальнішою проблемою.

Навчання для боротьби зі зростаючою загрозою

Підготовка кваліфікованих розслідувачів шахрайства вимагає всебічного навчання, а також великого практичного досвіду, на що можуть піти роки. Проте багатьом страховикам бракує часу та ресурсів для забезпечення належного навчання, особливо коли вони стикаються з кадровими обмеженнями та бюджетним тиском.

Джерело: Carrier Management

Крім того, командам СБ України доводиться протистояти все більш витонченим тактикам шахрайства. Сучасні схеми, такі як цифрові підробки, синтетичні ідентичності та масштабні шахрайські мережі, призводять до швидкої ескалації потенційних випадків шахрайства, створюючи додаткове навантаження на і без того перевантажені підрозділи Служби безпеки України.

Більшість страховиків визнають необхідність розвивати свій підхід до виявлення та розслідування шахрайства. Саме тут цифрова трансформація може допомогти подолати розрив у талантах.

Прихильність технологіям боротьби з шахрайством

Дані опитування показують, що 96% страховиків планують зберегти або збільшити свої інвестиції в технології боротьби з шахрайством протягом наступного року. Використання передових технологій, таких як ШІ, машинне навчання, автоматизація процесів і аналітика даних, дозволить страховикам не тільки прискорити розслідування, але й розширити можливості своїх співробітників, які займаються розслідуваннями.

Джерело: Carrier Management

Одним із ключових факторів є використання предиктивної аналітики для виявлення шахрайських схем і визначення пріоритетності високоризикованих заяв для розслідування.

Моделі штучного інтелекту та машинного навчання можуть аналізувати цей величезний масив даних, щоб виявляти статистичні аномалії, виявляти зв'язки між заявами та оцінювати їхню схильність до ризику. Озброївшись цими знаннями, команди SIU можуть зосередити свої обмежені ресурси на розслідуванні найбільш пріоритетних справ замість того, щоб вручну просіювати тисячі заяв.

Завершують арсенал цифрової трансформації інструменти автоматизації робочого процесу та моделі прийняття рішень на основі правил. Вони спрощують маршрутизацію справ і визначення пріоритетності потенційно підозрілих заяв, дозволяючи командам СБ України працювати розумніше та ефективніше, незважаючи на кадрові обмеження.

Вирішальна роль кваліфікованих слідчих

Оскільки схеми страхового шахрайства множаться і стають все більш витонченими, постійні інвестиції в технології протидії шахрайству будуть необхідними для страховиків, щоб залишатися на крок попереду нових загроз. Однак жодна технологія не може повністю замінити кваліфікованих людей-розслідувачів та їхній досвід. Майбутня парадигма скоріше передбачає органічне поєднання можливостей штучного інтелекту на основі даних з людським інтелектом.

Оснастивши наступне покоління борців з шахрайством передовими цифровими інструментами, страховики можуть заповнити прогалину в кадрах, яку створюють експерти, що виходять на пенсію.