Виявлення шахрайства у страхуванні за допомогою штучного інтелекту

Оскільки страхові компанії використовують штучний інтелект для боротьби з шахрайством, перестраховики повинні адаптувати підходи до страхування, щоб врахувати відмінності в можливостях страхових компаній.

Страхове шахрайство викликає зростаючу проблему у страховиків у всьому світі, що призводить до значних фінансових втрат та збільшення страхових внесків для клієнтів. Шахрайські претензії, включаючи поетапне пошкодження, неправдиві повідомлення про крадіжки та схеми підроблених пристроїв, кидають виклик традиційним методам виявлення шахрайства. Оскільки первинні страховики все частіше використовують ШІ для виявлення та пом'якшення шахрайства, перестраховики повинні розуміти, як ці технології впливають на коефіцієнти збитковості, моделі ціноутворення та стратегії оцінки ризиків. У цій статті розглядається, як виявлення шахрайства за допомогою ШІ трансформує страховий ландшафт і що це означає для перестрахового андеррайтингу.

Масштаби страхового шахрайства

Страхове шахрайство охоплює різноманітні схеми, які виснажують ресурси страховиків та підривають довіру. Поширені моделі шахрайства включають:

• Постановочні інциденти: Вимоги до відшкодування збитків за пристрої чи майно, навмисно знищені або попередньо пошкоджені
• Заяви про неправдиву крадіжку: повідомлення про неіснуючі крадіжки для отримання компенсації
• Обмін пристроїв: подання претензій щодо підроблених або старіших пристроїв зі збереженням застрахованого предмета
• Підроблені документи: надання підроблених квитанцій, поліцейських звітів або рахунків-фактур на ремонт

Така діяльність впливає не лише на основних страховиків, але й на перестраховиків, які частково покривають ці збитки через договірні угоди. Розуміння того, як штучний інтелект знижує рівень шахрайства, має вирішальне значення для точного ціноутворення на перестрахування.

Як штучний інтелект бореться зі страховим шахрайством

Штучний інтелект використовує передові технології, такі як ML, обробка природної мови (NLP) та комп'ютерний зір, для виявлення моделей шахрайства та аномалій. Нижче наведено ключові застосування ШІ у боротьбі зі страховим шахрайством:

1. Розпізнавання образів

Системи штучного інтелекту аналізують дані про попередні заявки, щоб виявити закономірності, що свідчать про шахрайську поведінку. Наприклад.

• Незвичайна частота заяв від однієї особи або географічного регіону
• Невідповідна інформація, надана в кількох заявах
• Поведінкові моделі, що корелюють із підтвердженими випадками шахрайства

Для перестраховиків розуміння ефективності цих систем розпізнавання образів допомагає оцінити, чи зменшують первинні страховики свої коефіцієнти збитковості завдяки кращому виявленню шахрайства.

2. Аналіз зображень та відео

Використовуючи комп’ютерний зір, штучний інтелект може ретельно перевіряти надіслані фотографії та відео на наявність ознак маніпуляцій або підробки. Наприклад:

• Виявлення невідповідностей на фотографіях пошкоджених пристроїв або майна
• Перевірка позначок часу та метаданих для підтвердження автентичності медіафайлів
• Визначення раніше надісланих зображень, що повторно використовуються для нових заявок

Ці можливості значно зменшують шахрайські виплати, що безпосередньо впливає на збитки, які покривають перестраховики.

3. Обробка природної мови (НЛП)

Інструменти НЛП можуть аналізувати письмові заяви або телефонні розмови на предмет невідповідностей та тривожних сигналів. Наприклад:

• Виявлення розбіжностей у розповідях клієнтів під час кількох взаємодій
• Виявлення ключових слів або фраз, які зазвичай асоціюються з шахрайськими заявами
• Аналіз лінгвістичних моделей, що вказують на оманливу поведінку

4. Поведінкова аналітика

Штучний інтелект відстежує цифрову поведінку страхувальників під час процесу подання заяв, щоб виявити аномалії, такі як:

• Раптові зміни місцезнаходження або моделей використання пристрою
• Повторні спроби входу з незвичних IP-адрес
• Невідповідні дані в різних цифрових точках контакту

5. Виявлення шахрайства в режимі реального часу

Системи на базі штучного інтелекту можуть позначати підозрілі заяви в режимі реального часу шляхом:

• Зіставлення заяв із зовнішніми базами даних, такими як поліцейські звіти або записи ремонтних майстерень
• Використання прогностичних моделей для призначення балу ризику шахрайства кожній претензії
• Забезпечення негайного розслідування претензій з високим рівнем ризику та швидша обробка законних претензій

6. Автоматизація та ефективність

Штучний інтелект спрощує процес розслідування, автоматизуючи повторювані завдання, такі як перевірка документів та введення даних, що дозволяє слідчим-людям зосередитися на складних справах.

Переваги для страховиків

Підвищена точність

Штучний інтелект мінімізує хибнопозитивні та хибнонегативні результати, забезпечуючи швидку обробку справжніх страхових випадків, а шахрайські – фіксацію. Для перестраховиків це означає більш передбачувані коефіцієнти збитковості від цедентів, які використовують передові системи штучного інтелекту.

Економія коштів

Запобігаючи шахрайським виплатам, страховики можуть заощадити мільйони та зменшити адміністративні накладні витрати. Ця економія підвищує прибутковість первинних страховиків, що може призвести до кращих показників утримання страховиків та вплинути на структури договорів перестрахування.

Покращені коефіцієнти збитковості

Швидша обробка страхових випадків та зменшення шахрайства призводять до зниження загальних збитків. Перестраховики, які оцінюють потенційних партнерів, повинні враховувати зрілість та ефективність своїх систем виявлення шахрайства на основі штучного інтелекту під час ціноутворення договорів.

Масштабованість

Системи штучного інтелекту можуть ефективно обробляти великі обсяги страхових випадків, що робить їх ідеальними для сценаріїв високого попиту. Така масштабованість особливо актуальна для перестраховиків, які охоплюють високочастотні напрямки бізнесу.

Міркування щодо андеррайтингу перестрахування

Оскільки впровадження штучного інтелекту поширюється на первинних ринках страхування, перестраховики повинні адаптувати свої підходи до андеррайтингу:

Оцінка впровадження штучного інтелекту

Перестраховики повинні оцінювати:

• Тип та складність систем штучного інтелекту, розгорнутих цедентами
• Історичні дані, що показують зниження рівня шахрайства з моменту впровадження
• Якість інтеграції з існуючими системами претензій
• Якість навчальних даних та показники ефективності моделі

Диференціація цін

Страховики з перевіреними можливостями виявлення шахрайства за допомогою штучного інтелекту можуть гарантувати вигідніше ціноутворення на перестрахування. Перестраховики можуть створювати конкурентні переваги, розробляючи структури, які кредитують ефективне впровадження штучного інтелекту.

Ризик несприятливого відбору

Оскільки деякі страховики впроваджують штучний інтелект, а інші відстають, перестраховики стикаються з потенційним негативним відбором, коли страховики з слабшим виявленням шахрайства непропорційно частіше шукають перестрахового покриття.

Структурування договору

Коригування договорів на основі показників ефективності, пов'язане з показниками виявлення шахрайства, може узгодити стимули та врахувати покращення досвіду збитків від впровадження штучного інтелекту.

Проблеми та етичні міркування

Хоча ШІ пропонує величезний потенціал, він не позбавлений труднощів:

• Конфіденційність даних: Обробка конфіденційної інформації клієнтів вимагає суворого дотримання правил захисту даних, які можуть відрізнятися залежно від юрисдикції, що стосується договорів перестрахування.
• Упередженість у моделях штучного інтелекту: забезпечення справедливості в моделях виявлення шахрайства є критично важливим для уникнення дискримінації певних груп.
• Прозорість: Пояснення рішень щодо штучного інтелекту клієнтам, регуляторам та партнерам з перестрахування може бути складним
• Валідація моделі: Перестраховики потребують гарантії того, що системи штучного інтелекту належним чином валідовані та дають надійні результати.

Майбутнє штучного інтелекту у страхуванні та перестрахуванні

З розвитком технології штучного інтелекту, вона стане ще більш вправною у виявленні складних схем шахрайства. Нові тенденції включають:

Моделі глибокого навчання

Більш тонкі можливості виявлення шахрайства, які можуть виявляти складні закономірності, невидимі для традиційних підходів машинного навчання.

Інтеграція з Інтернетом речей

Використання даних пристроїв та телематики для моніторингу шахрайства в режимі реального часу, що забезпечує об'єктивні докази, що зменшують інформаційну асиметрію між страховиками та перестраховиками.

Платформи для співпраці

Обмін анонімними даними про шахрайство між страховиками для виявлення рецидивістів у всій галузі. Перестраховики можуть відігравати певну роль у сприянні розвитку цих мереж для покращення загального досвіду ринкових втрат.

Еволюція параметричного тригера

Виявлення шахрайства за допомогою штучного інтелекту зменшує моральний ризик у традиційних продуктах страхування від нещасних випадків, подібно до того, як параметричні тригери зменшують невизначеність врегулювання вимог у сфері покриття катастроф.

Висновок

Штучний інтелект революціонізує боротьбу зі страховим шахрайством, надаючи страховикам складні інструменти для виявлення та запобігання шахрайській діяльності. Для перестраховиків ця технологічна трансформація створює як можливості, так і виклики. Розуміючи, як працюють системи ШІ, та розробляючи структури для оцінки їхньої ефективності, перестраховики можуть точніше оцінювати ризики та структурувати договори, що враховують покращення коефіцієнтів збитковості. Оскільки первинні страховики продовжують впроваджувати ШІ, перестраховики, які накопичують досвід в оцінці цих технологій, отримають конкурентні переваги в андеррайтингу та ціноутворенні. Майбутнє перестрахування дедалі більше вимагатиме технічної перевірки можливостей виявлення шахрайства як основного компонента оцінки ризиків.