Κέρδη:
- Δυνατότητα προεπιλογής δόλιων αξιώσεων, διογκωμένων αξιώσεων και οργανωμένων μοτίβων απάτης με τεχνητή νοημοσύνη και επισήμανση ύποπτων αρχείων
- Ικανότητα διαχείρισης των κινδύνων ψευδών θετικών στοιχείων και του τεκμηρίου αθωότητας επιβεβαιώνοντας τους λόγους υποψίας που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη με στοιχεία
- Ικανότητα κατανόησης ότι οι κατηγορίες για απάτη και η αναφορά SBM/αστικής φύσης μπορούν να γίνουν μόνο με επαληθευμένα αποδεικτικά στοιχεία και έγκριση αρμόδιου εμπειρογνώμονα.
Η ασφαλιστική απάτη (απάτη, κατασκευή, διόγκωση ή παραποίηση ζημιών για παράνομο κέρδος) βλάπτει τόσο τις εταιρείες όσο και τους έντιμους ασφαλισμένους. επειδή οι ψεύτικες αξιώσεις που καταβλήθηκαν θα αντικατοπτρίζονται τελικά στα ασφάλιστρα όλων. Ο ειδικός που καταπολεμά την απάτη (αναλυτής απάτης, ερευνητής ζημιών) σαρώνει μεγάλο αριθμό αρχείων και αναζητά μοτίβα: επαναλαμβανόμενες αξιώσεις από το ίδιο άτομο σε σύντομο χρονικό διάστημα, έγγραφα που δεν ταιριάζουν με την υπόθεση, μέρη που γνωρίζονται μεταξύ τους. Η τεχνητή νοημοσύνη (λογισμικό που επισημαίνει ασυνήθιστα μοτίβα στα δεδομένα) επιταχύνει αυτήν τη σάρωση: επισημαίνει δυνητικά ύποπτα αρχεία ανάμεσα σε χιλιάδες αρχεία. Αλλά η πιο κρίσιμη αρχή εδώ είναι η εξής: το σημάδι της τεχνητής νοημοσύνης είναι σήμα υποψίας, όχι απόδειξης. Το να κατηγορείς κάποιον για απάτη είναι σοβαρή συνέπεια. Το τεκμήριο αθωότητας (το άτομο τεκμαίρεται αθώο έως ότου αποδειχθεί το αντίθετο) είναι απαραίτητο. Σε αυτήν την ενότητα, θα μάθετε πώς να προεπιλέγετε ύποπτα αρχεία με τεχνητή νοημοσύνη, πώς να επαληθεύετε το σήμα με αποδεικτικά στοιχεία και γιατί η απόφαση χρέωσης/αναφοράς λαμβάνεται μόνο με αρμόδια εμπειρογνώμονα και νομική έγκριση.
Μοτίβα απάτης και ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης
Οι συνήθεις τύποι απάτης περιλαμβάνουν:
- Κατασκευασμένη ζημιά: Αναφορά ενός γεγονότος που δεν συνέβη ποτέ ως ζημιά.
- Διογκωμένη αξίωση: Υπερβολή του ποσού μιας πραγματικής ζημιάς (ανύπαρκτα κατεστραμμένα εξαρτήματα, πλαστό τιμολόγιο).
- Οργανωμένη απάτη: Η προγραμματισμένη παραγωγή πλαστών ζημιών από περισσότερα από ένα άτομα (ενίοτε συμπεριλαμβανομένου ενός επισκευαστή, ενός πραγματογνώμονα ή ενός μάρτυρα).
- Διπλή αποζημίωση: Διεκδίκηση της ίδιας ζημίας από περισσότερα από ένα συμβόλαια ή πολλές φορές.
Κατά την προ-σάρωση αυτών των μοτίβων, η τεχνητή νοημοσύνη επισημαίνει τα ακόλουθα σήματα: επαναλαμβανόμενες ζημιές σε σύντομο χρονικό διάστημα, ημερομηνία ζημιάς πολύ κοντά στην αρχή της πολιτικής, ασυνεπής αφήγηση συμβάντων, επανάληψη του ίδιου IBAN/διεύθυνσης/αριθμού τηλεφώνου σε διαφορετικά αρχεία, αναντιστοιχία στις ημερομηνίες εγγράφων. Το AI επισημαίνει αυτά. Αλλά κάθε ένα από αυτά τα σημάδια μπορεί επίσης να έχει μια αθώα εξήγηση. Για παράδειγμα, η ζημιά στην αρχή του ασφαλιστηρίου μπορεί να είναι σύμπτωση. Πολλές ζημιές σε ένα άτομο μπορεί να συμβεί από κακή τύχη.
Προσοχή: Η ετικέτα "υψηλού κινδύνου απάτης" αποτελεί ένδειξη πιθανότητας. Ένα ψευδές θετικό (κατά λάθος επισήμανση ενός αθώου αρχείου ως ύποπτο) αδικεί σοβαρά τον πελάτη. Ένα σήμα δεν γίνεται ποτέ κατηγορία χωρίς να επαληθευτεί με στοιχεία.
Επαληθεύστε το σήμα με αποδεικτικά στοιχεία
Προτού ληφθεί ένα μήνυμα απάτης στην απόφαση, επιβεβαιώνεται από τέσσερις πηγές:
- Συνέπεια εγγράφου: Ταιριάζουν μεταξύ τους το τιμολόγιο, τα πρακτικά, η φωτογραφία και η έκθεση αξιολόγησης; Ταιριάζουν οι ημερομηνίες, τα ποσά και ο τόπος του εγκλήματος;
- Φυσικά/τεχνικά στοιχεία: Είναι τα ευρήματα των ειδικών (σημάδια ζημιάς, παραμόρφωση) συμβατά με το περιστατικό που περιγράφεται;
- Ερώτημα δεδομένων: Οι προηγούμενες ζημιές, τα διπλά συμβόλαια και τα επαναλαμβανόμενα μοτίβα ελέγχονται με το ερώτημα SBM (Insurance Information and Monitoring Center).
- Ανεξάρτητη έρευνα: Εάν χρειαστεί, επιτόπια εξέταση, συνέντευξη μάρτυρα, έκθεση πραγματογνωμοσύνης.
Μόνο εάν το σήμα υποστηρίζεται από συγκεκριμένα στοιχεία από αυτές τις πηγές, θα γίνει ένα βήμα προς τα εμπρός. Εάν δεν υπάρχουν στοιχεία, ο φάκελος αξιολογείται κατά την κανονική πορεία. Η αμφιβολία από μόνη της δεν μπορεί να δικαιολογήσει την καθυστέρηση ή την άρνηση πληρωμής.
Συμβουλή: Ζητήστε από την τεχνητή νοημοσύνη μια λίστα «ποια έγγραφα και δεδομένα πρέπει να κοιτάξω για να επιβεβαιώσω/διαψεύσω αυτήν» για κάθε σήμα υποψίας. Έτσι, το σήμα γίνεται έρευνα, όχι κατηγορία.
Βήμα προς βήμα: Ανάλυση ύποπτων συναλλαγών
- Ανωνυμοποίηση περιβάλλοντος. Χρησιμοποιήστε πραγματικά ισοδύναμα αντί για όνομα, TR ID, IBAN (εάν απαιτούνται πραγματικά δεδομένα στη σάρωση, παραμείνετε εντός του εταιρικού, εγκεκριμένου συστήματος).
- Ζητήστε προληπτικό έλεγχο. Καταγράψτε τα σήματα και τους λόγους για την υποψία τεχνητής νοημοσύνης.
- Μετατρέψτε κάθε σήμα σε ερώτηση επαλήθευσης. «Πώς επιβεβαιώνεται και διαψεύδεται αυτό το σήμα;»
- Συγκεντρώστε στοιχεία και επιβεβαιώστε. Έγγραφο, εμπειρογνωμοσύνη, έρευνα SBM, πεδίο εάν είναι απαραίτητο.
- Ψάξτε επίσης για την αθώα εξήγηση. Υπάρχει νόμιμος λόγος για το σήμα; Δοκιμάστε και το αντίθετο.
- Αρμόδιος εμπειρογνώμονας + νόμος/συμμόρφωση παίρνει την απόφαση. Η κοινοποίηση (SBM/νόμος), η κατηγορία ή η άρνηση γίνεται μόνο με επαληθευμένα στοιχεία και επιβεβαίωση. Κάθε βήμα καταγράφεται στο ιστορικό.
τρεις μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Επιβεβαιωμένη υποψία. Η τεχνητή νοημοσύνη επισήμανε ένα αρχείο ασφάλισης αυτοκινήτων με τα σήματα "πλήρης απώλεια 6 ημέρες μετά την έναρξη του συμβολαίου" και "ημερομηνία τιμολογίου πριν από την ημερομηνία εκδήλωσης". Ο πραγματογνώμονας εξέτασε το τιμολόγιο: στην πραγματικότητα χρονολογούσε πριν από το συμβάν και τα σημάδια πραγματογνωμοσύνης δεν ταίριαζαν με τη σύγκρουση που περιγράφηκε. Έχουν προκύψει συγκεκριμένα στοιχεία. Ο φάκελος μεταφέρθηκε δεόντως στη νομική διαδικασία και στη διαδικασία SBM. Το σήμα προχώρησε επειδή υποστηρίχθηκε από στοιχεία.
Περίπτωση 2 — Εσφαλμένη θετική. Η τεχνητή νοημοσύνη σημείωσε έναν ασφαλισμένο ως «4 απαιτήσεις τα τελευταία 2 χρόνια, υψηλού κινδύνου». Ο πραγματογνώμονας εξέτασε: τρεις από τις ζημιές προκλήθηκαν από διαφορετικά σταθμευμένα οχήματα και μία ήταν ζημιά από χαλάζι. Όλοι τους ήταν τεκμηριωμένοι, εξειδικευμένοι και συνεπείς. Δεν ήταν κακή τύχη ή απάτη. Ο εμπειρογνώμονας πλήρωσε τον φάκελο κανονικά. Εάν το σήμα ακολουθούνταν στα τυφλά, ένας έντιμος πελάτης θα θύμαζε άδικα.
Περίπτωση 3 — Οργανωμένο μοτίβο. Η τεχνητή νοημοσύνη σηματοδότησε την επανάληψη του ίδιου συνεργείου, του ίδιου μάρτυρα και παρόμοιας αφήγησης γεγονότων σε διαφορετικά αρχεία. Η ομάδα εμπειρογνωμόνων και νομικών επιβεβαίωσε αυτή τη σύνδεση μέσω SBM και επιτόπιας επιθεώρησης. Προέκυψε ένα οργανωμένο μοτίβο. Η απόφαση δεν ελήφθη με ένα μόνο σήμα, αλλά με επαληθευμένη αλυσίδα αποδεικτικών στοιχείων και αρμόδια έγκριση.
Τέσσερα μηνύματα με δυνατότητα αντιγραφής
1) Προέλεγχος σήματος υποψίας:
Είστε βοηθός αναλυτής ασφαλιστικής απάτης. Σαρώστε το ακόλουθο ανώνυμα αρχείο αξιώσεων ΓΙΑ απάτη: [επικόλληση αρχείου]Έξοδος: πιθανά σήματα υποψίας (αντικείμενο προς αντικείμενο), λόγος για κάθε σήμα και το έγγραφο στο οποίο βασίζεται. Για κάθε σήμα, "θα μπορούσε να υπάρχει μια αθώα εξήγηση;" Προσθέστε σημείωση. Μην κατηγορείτε, μην αποφασίζετε. Εξάγει μόνο σήματα προς διερεύνηση.
2) Σχέδιο επαλήθευσης:
Προετοιμάστε ένα σχέδιο επαλήθευσης για τα ακόλουθα σημάδια αμφιβολίας: [επικόλληση σημάτων]Για κάθε σήμα: (α) έγγραφο/δεδομένα/εξέταση για να το ΑΠΟΔΕΙΞΕΤΕ, (β) έγγραφο/δεδομένα για να το ΑΠΟΡΡΙΨΕΤΕ, (γ) τοποθετήστε το δείκτη για εξέταση με το ερώτημα SBM. Ο στόχος δεν είναι να κατηγορήσουμε, αλλά να καθορίσουμε αν είναι αλήθεια ή ψευδές.
3) Έλεγχος συνέπειας εγγράφων:
Συγκρίνετε τα ακόλουθα έγγραφα αξίωσης ως προς τη συνέπεια όσον αφορά την ημερομηνία, το ποσό, την τοποθεσία και την αφήγηση γεγονότος: [επικόλληση εγγράφων]Εμφάνιση αντικρουόμενων σημείων δίπλα-δίπλα. Γράψτε από ποιο έγγραφο προέρχεται. Προσθέστε ένα σχόλιο. απαριθμήστε απλώς τις ασυμβατότητες.
4) Σχέδιο αναθεώρησης (όχι απόφαση):
Συντάξτε ένα αντικειμενικό υπόμνημα επανεξέτασης με βάση τα ακόλουθα ΕΠΑΛΗΘΕΥΜΕΝΑ ευρήματα:[επαληθευμένα στοιχεία, διαψευσμένα σήματα]Τόνος: ουδέτερος, βασισμένος σε στοιχεία, μη καταγγελτικός. Διατηρήστε το τεκμήριο της αθωότητας. Προσθήκη σημείωσης: "Η τελική απόφαση και η κοινοποίηση υπόκεινται σε νομική έγκριση/έγκριση συμμόρφωσης από αρμόδιο εμπειρογνώμονα."
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμος: "Είναι αυτός ο πελάτης απάτη; Πρέπει να τον απορρίψουμε;"
Πρόβλημα: Ζητώντας άμεση ευθύνη/άρνηση (κόκκινη ζώνη) από την τεχνητή νοημοσύνη. κανένα στοιχείο, καμία επαλήθευση και κανένα τεκμήριο αθωότητας. Ο κίνδυνος ψευδών θετικών στοιχείων και ανακρίβειας είναι πολύ υψηλός.
Δυνατό: "Προσποιηθείτε ότι είστε βοηθός αναλυτής απάτης. Σε αυτό το ανώνυμα αρχείο, αναφέρετε τα σημάδια υποψίας με αιτιολόγηση· για καθένα, αναφέρετε την πιθανότητα μιας αθώας εξήγησης και τα μέσα επαλήθευσης. Μην κατηγορείτε."
Γιατί είναι καλό: Το αποτέλεσμα είναι μια λίστα ερευνών, όχι κατηγορίες. Το τεκμήριο της αθωότητας και η εξακρίβωση διατηρούνται.
γράφημα σύγκρισης
βήμα
τεχνητή νοημοσύνη
Εμπειρογνώμονας/Νομικός
αρχή
Προ-σάρωση σήματος
σημάδια
αξιολογεί
Σήμα ≠ αποδεικτικά στοιχεία
σχέδιο επαλήθευσης
προσχέδια
Ισχύει
Επιβεβαιώστε με απόδειξη
Έγγραφο/επιβεβαίωση πραγματογνωμοσύνης
συγκρίνει
Σχόλια
φυσικά στοιχεία
SBM/ερώτημα δεδομένων
—
Ερωτήματα
ίχνος ελέγχου
Κατηγορία/ειδοποίηση
—
Απόφαση + έγκριση
τεκμήριο αθωότητας
Συνήθη λάθη
- Παρεξήγηση του σήματος ως αποδεικτικό στοιχείο. Απευθείας άρνηση ή ενοχοποίηση με την ετικέτα «υψηλού κινδύνου».
- Μη διερεύνηση της αθώας εξήγησης. Δεν ελέγχεται ότι μπορεί να υπάρχει νόμιμος λόγος για το σήμα.
- Αγνοώντας το κόστος των ψευδών θετικών. Θυματοποιώντας τους έντιμους πελάτες και βλάπτοντας την εμπιστοσύνη και τη φήμη.
- Καθυστέρηση πληρωμής χωρίς αιτιολόγηση. Το να το αφήνουμε με καχυποψία χωρίς στοιχεία είναι ηθικό και νομικό πρόβλημα.
- Μην αφήνετε κανένα ίχνος. Μη καταγραφή των στοιχείων που αξιολογήθηκαν και πώς. να παραμείνει ανυπεράσπιστος στον έλεγχο και στο νόμο.
Συνοπτικά
Η τεχνητή νοημοσύνη προ-σαρώνει ύποπτα αρχεία και τα επισημαίνει βάσει σημάτων για τον εντοπισμό απάτης. αλλά δεν κατηγορεί και δεν αποφασίζει. Επαληθεύστε κάθε σήμα με τεκμηρίωση, αξιολόγηση, έρευνα SBM και επιθεώρηση τοποθεσίας όταν είναι απαραίτητο. Διερευνήστε επίσης την αθώα εξήγηση. Να θυμάστε ότι τα ψευδώς θετικά βλάπτουν τον πελάτη. Η χρέωση, η άρνηση και η SBM/νομική ειδοποίηση γίνονται μόνο με επαληθευμένα αποδεικτικά στοιχεία και αρμόδιο εμπειρογνώμονα + νομική έγκριση/συμμόρφωση. Το τεκμήριο της αθωότητας είναι ουσιαστικό. Η τελική απόφαση ανήκει στον άνθρωπο.
Εργασία εφαρμογής
Πάρτε τρία αρχεία ζημιάς (ανώνυμα) για σκοπούς δοκιμής. Τουλάχιστον ένα από αυτά πρέπει να είναι αληθινό και δύο από αυτά να έχουν σημάδια αμφιβολίας. Εξάγετε σήματα με τον αριθμό προτροπής 1, κάντε ένα σχέδιο επαλήθευσης για κάθε σήμα με τον αριθμό προτροπής 2. Στη συνέχεια, προσπαθήστε να επικυρώσετε πραγματικά τα σήματα: ποια υποστηρίχθηκαν από στοιχεία και ποια ήταν ψευδώς θετικά; Γράψτε μια παράγραφο γιατί η αρχή του «σήμα ≠ απόδειξη» είναι σημαντική σε αυτό το παράδειγμα.
λίστα ελέγχου
- [ ] Ανωνυμοποίησα το πλαίσιο / έμεινα στο εταιρικό εγκεκριμένο σύστημα.
- [ ] Παρέθεσα τα σήματα με λόγο. Δεν ήθελα να κατηγορήσω.
- [ ] Έχω καθορίσει μια διαδρομή επαλήθευσης και διάψευσης για κάθε σήμα.
- [ ] Το επιβεβαίωσα με έγγραφα, τεχνογνωσία και ερώτημα SBM.
- [ ] Διερεύνησα την πιθανότητα μιας αθώας εξήγησης.
- [ ] Έκανα την κατηγορία/αναφορά μόνο με στοιχεία + αρμόδιο πραγματογνώμονα/νομική έγκριση.
- [ ] Παρακολούθησα ολόκληρη την αξιολόγηση.