Как ИИ поможет бороться с мошенничеством

Страховое мошенничество — это проблема стоимостью 30 миллиардов долларов в год, и большинство страховщиков считают, что число мошенников постоянно растет.

Индустрия страхования переживает цифровую трансформацию беспрецедентными темпами. В условиях пандемии страховщики были вынуждены ускорить автоматизацию, особенно с точки зрения урегулирования убытков, и сейчас продолжают инвестировать в искусственный интеллект.

В условиях растущих ожиданий клиентов быстрое урегулирование убытков сейчас важно, как никогда. Однако в погоне за быстрым получением претензий страховщики могут сделать свой бизнес уязвимым для мошенничества, что, по данным Страхового информационного института, составляет 30 миллиардов долларов в год. Преступники применяют высокотехнологичные тактики, и две трети страховщиков считают, что мошенничество растет. Хотя технологии борьбы с мошенничеством значительно развились, внедряют ли страховщики новые технологии в тех масштабах, которые необходимы для минимизации убытков?

Обнаружение мошенничества в удаленном урегулировании убытков

Рост дистанционного рассмотрения претензий стал одним из самых больших изменений за последний год. Это произошло из – за того, что по всему миру прокатились приказы “не выходить из дома”. Удаленное урегулирование убытков обеспечивала безопасность оценщиков и страхователей, когда была высока вероятность заражений COVID-19. Но, когда стало меньше выездов на место для осмотра ущерба, мошенники увидели возможность нажиться на “новой норме”.

Поскольку страховщики полагаются на фотографии клиентов для виртуальных инспекций, заявитель может легко отправить фотографию с предыдущего убытка – с низкой вероятностью обнаружения, если она была обработана другим оператором. Подкованные в цифровых технологиях мошенники могут подделать фотографии с помощью приложений для редактирования или просто отправить фотографии повреждений имущества, которые они нашли в интернете.

Именно здесь неоценимую помощь оказывает передовая технология защиты от мошенничества с возможностями цифровой криминалистики. Представьте, что страхователь предоставил фотографию крыши из битумной черепицы, поврежденной градом. Оценка, основанная на фотографии, оценивает убыток более чем в $5 000. Но технология криминалистической экспертизы изображений обнаруживает, что фотография была взята из интернета.

Анализ 768 000 изображений, проведенный компанией Verisk , полученных от одного страховщика, выявил 1 967 дубликатов, включая одну фотографию, использованную 44 раза. Без применения технологии защиты от мошенничества дубликаты остались незамеченными. В результате было выплачено 5,3 миллиона долларов США по 1 475 искам.

Высокотехнологичный анализ изображений позволяет проанализировать метаданные изображения и определить, соответствуют ли дата и местоположение фотографии убытку. Экспертиза изображений также может выявить, не была ли фотография подвергнута обработке. Поскольку оценки на основе фотографий становятся нормой, эта технология имеет решающее значение для предотвращения мошеннических выплат.

Поддельные документы, реальные расходы

По мере того, как процессы страхования переходят на цифровые технологии, зарождается еще одно мошенничество: подделка личных данных. В этой схеме, распространенной в банковском секторе, мошенники могут использовать номер социального страхования одного человека, номер телефона другого и адрес третьего, чтобы создать новую личность. В 2020 году одна группа мошенников с поддельными идентификаторами получила более 1 миллиона долларов США в виде займов и кредитов. Теперь, по оценкам McKinsey, мошенничество с использованием поддельных удостоверений личности является самым быстрорастущим финансовым преступлением в США.

После создания кредитных историй этих поддельных людей преступники обращаются к страховщикам для получения прибыли. Поддельные идентификаторы подают заявки на получение полисов, а затем предъявляют ложные претензии. Их трудно обнаружить, поскольку каждая точка данных “подтверждается”. К счастью, операторы теперь могут отмечать поддельные личности  в отрасли базе данных по всем претензиям – и в ближайшее время будут запущены новые решения, которые обеспечат глубокий анализ различных наборов данных для их выявления.

Предотвращение мошенничества со стороны поставщиков медицинских услуг

Мошенничество с медицинскими поставщиками, растраты и злоупотребления являются одними из самых распространенных и дорогостоящих видов мошенничества с претензиями. Подобно поддельным идентификаторам, эти мошенничества сложны для страховщиков, поскольку сомнительные счета часто скрываются среди сложных медицинских счетов и длинных планов лечения с многочисленными диагностическими кодами. Мошенничество/недобросовестное выставление счетов только усугубляет общий рост расходов на медицинское обслуживание. По данным The Institutes, расходы на выплату компенсаций за травмы опережают темпы инфляции.

Исторически сложилось так, что страховщики сначала оплачивают претензии, а затем пытаются возместить убытки от мошенничества путем расследования. Но такая стратегия требует много времени и ресурсов и, откровенно говоря, упускает значительную часть расходов на мошенничество с выставлением счетов. Именно здесь предиктивная аналитика играет важную роль. В настоящее время доступны проактивные аналитические решения, которые позволяют обнаружить подозрительные медицинские счета до осуществления платежей.

Например, когда страховщик получает медицинский счет, аналитические системы могут определить, соответствуют ли коды лечения оказанным услугам. А разрабатываемая технология будет сравнивать историю выставления счетов поставщиками с их аналогами, чтобы присвоить балл риска на основе прошлого поведения. Если этот балл высок, страховщики могут провести дальнейшую оценку претензии на основе данных системы и избежать оплаты завышенных или ложных расходов.

Комментарии редакции

По мере того, как страховщики поднимаются на волну цифровой трансформации и обеспечивают ускорение процессов рассмотрения претензий с меньшим трением, важно учитывать уязвимости, которые могут создать эти автоматизированные процессы. Полагаться на традиционные проверки и интуицию недостаточно, чтобы остановить мошенничество, просачивающееся в цифровую среду претензий. Если сделать передовые технологии обнаружения мошенничества важной частью цифровых инициатив, страховщики смогут обеспечить надежную защиту периметра, чтобы вооружиться против развивающихся схем мошенничества.

Больше интересных статей на нашем информационно-аналитическом портале Calmins.com!

NEO-волонтер A1

Calmins.com ©

Источник: propertycasualty360.com