Pettuste tuvastamine ja kahtlaste tehingute analüüs

Kasu:

• Võimalus eelnevalt tehisintellekti abil läbi vaadata petturlikud nõuded, ülepaisutatud nõuded ja organiseeritud pettusemustrid ning märgistada kahtlased failid
• Võimalus juhtida valepositiivsete tulemuste ja süütuse presumptsiooni riske, kinnitades tehisintellekti tekitatud kahtluse aluseid tõenditega
• Oskus mõista, et pettusesüüdistusi ja SBM-i/tsiviilaruandlust saab esitada ainult kontrollitud tõendite ja pädeva eksperdi heakskiiduga.

Kindlustuspettus (pettus; kahju väljamõtlemine, paisutamine või valeandmete esitamine ebaseaduslikult saadud kasu eesmärgil) kahjustab nii ettevõtteid kui ka ausaid kindlustatuid; sest makstud võltsnõuded kajastuvad lõpuks kõigi kindlustusmaksetes. Pettustega võitlev ekspert (pettuste analüütik, kahjuuurija) skannib suure hulga toimikuid ja otsib mustreid: sama isiku korduvad väited lühikese aja jooksul, juhtumiga mittevastavad dokumendid, üksteist tundvad osapooled. Tehisintellekt (tarkvara, mis märgistab andmetes ebatavalisi mustreid) kiirendab seda skannimist: see tõstab tuhandete failide hulgast esile potentsiaalselt kahtlased failid. Kuid kõige kriitilisem põhimõte on siin: tehisintellekti märk on kahtluse signaal, mitte tõestus. Kellegi pettuses süüdistamine on tõsine tagajärg; Süütuse presumptsioon (inimest peetakse süütuks, kuni pole tõestatud vastupidist) on oluline. Selles üksuses saate teada, kuidas tehisintellektiga kahtlaseid faile eelnevalt sõeluda, kuidas signaali tõenditega kontrollida ja miks süüdistuse esitamise/teatamise otsus tehakse ainult pädeva eksperdi ja juriidilise heakskiidul.

Pettuste mustrid ja tehisintellekti roll

Levinud petuskeemide tüübid on järgmised:

• Valmistatud kahju: sündmusest, mida kunagi ei juhtunud, teatamine kahjuna.
• Ülepaisutatud nõue: Tegeliku kahju suuruse liialdamine (olematud kahjustatud osad, võltsarve).
• Organiseeritud pettus: võltsitud kahju tekitamine rohkem kui ühe isiku poolt (mõnikord ka remondimees, ekspert või tunnistaja).
• Topelthüvitis: sama kahju nõudmine rohkem kui ühe poliisi või mitme korra alusel.

Nende mustrite eelskaneerimisel tõstab tehisintellekt esile järgmised signaalid: korduvad kahjustused lühikese aja jooksul, kahju kuupäev liiga lähedal poliisi algusele, ebaühtlane sündmuste narratiiv, sama IBAN/aadressi/telefoninumbri kordumine erinevates failides, dokumentide kuupäevade mittevastavus. AI märgib need lipuga; Kuid igal neist märkidest võib olla ka süütu seletus. Näiteks poliisi alguses tekkinud kahju võib olla juhus; Halvast õnnest võib inimesele juhtuda palju kahju.

Ettevaatust: silt "kõrge pettuseoht" on signaal võimalusest. Valepositiivne (süütu faili kogemata kahtlaseks märkimine) teeb kliendile tõsise ülekohtu. Signaalist ei saa kunagi süüdistus ilma tõenditega kontrollimata.

Kontrollige signaali tõenditega

Enne pettusesignaali otsustamist kinnitavad seda neli allikat:

1. Dokumendi järjepidevus: kas arve, protokollid, foto ja hindamisakt vastavad üksteisele? Kas kuupäevad, summad ja kuriteopaik ühtivad?
2. Füüsilised/tehnilised tõendid: kas ekspertiisi järeldused (kahjustuse jäljed, deformatsioon) on kirjeldatud juhtumiga kooskõlas?
3. Andmepäring: varasemaid kahjusid, topeltpoliise ja korduvaid mustreid kontrollitakse SBM-i (kindlustuse teabe- ja seirekeskuse) päringuga.
4. Sõltumatu uurimine: Vajadusel kohapealne ülevaatus, tunnistaja küsitlus, ekspertiis.

Ainult siis, kui signaali toetavad konkreetsed tõendid nendest allikatest, astutakse samm edasi. Kui tõendeid pole, hinnatakse toimikut tavapärasel viisil; Kahtlus üksi ei saa olla õigustuseks maksega viivitamiseks või sellest keeldumiseks.

Näpunäide. Küsige tehisintellektilt iga kahtlustava signaali jaoks loendit „millist dokumenti ja andmeid peaksin selle kinnitamiseks/ümberlükkamiseks vaatama”. Seega saab signaalist uurimine, mitte süüdistus.

Samm-sammult: kahtlaste tehingute analüüs

1. Konteksti anonüümseks muutmine. Kasutage nime, TR-ID, IBAN-i asemel faktilisi ekvivalente (kui skannimisel on vaja tegelikke andmeid, jääge ettevõtte heakskiidetud süsteemi piiresse).
2. Taotlege eelkontrolli. Loetlege tehisintellekti kahtluse signaalid ja põhjused.
3. Muutke iga signaal kinnitusküsimuseks. "Kuidas seda signaali kinnitatakse ja ümber lükatakse?"
4. Koguge tõendeid ja kinnitage. Dokument, ekspertiis, SBM-i päring, vajadusel väli.
5. Otsige ka süütut selgitust. Kas signaalil on õigustatud põhjus? Testige ka vastupidist.
6. Otsuse teeb pädev ekspert + seadus/vastavus. Teavitamine (SBM/seadus), süüdistamine või eitamine toimub ainult kontrollitud tõendite ja kinnitusega; Iga samm salvestatakse raja rekordisse.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – kinnitatud kahtlus. Tehisintellekt märkis liikluskindlustuse faili signaalidega "täielik kahju 6 päeva pärast poliisi sõlmimist" ja "arve kuupäev enne sündmuse kuupäeva". Ekspert tutvus arvega: see oli tegelikult dateeritud enne juhtumit ja ekspertiisimärgid ei vastanud kirjeldatud kokkupõrkele. On ilmnenud konkreetsed tõendid; Fail teisaldati nõuetekohaselt juriidilisse ja SBM-i protsessi. Signaal liikus edasi, kuna seda toetasid tõendid.

Juhtum 2 – valepositiivne. Tehisintellekt märkis kindlustatuks "viimase 2 aasta jooksul 4 kahjujuhtumit, kõrge risk". Ekspert uuris: kolm kahju tekitasid erinevad pargitud sõidukid ja üks oli rahekahjustus; Kõik need olid dokumenteeritud, asjatundlikud ja järjepidevad. See ei olnud halb õnn ega pettus. Ekspert maksis toimiku tavapärasel viisil. Kui signaali järgitaks pimesi, langeks aus klient ebaõiglaselt ohvriks.

Juhtum 3 – organiseeritud muster. Tehisintellekt tähistas sama remonditöökoja, sama tunnistaja ja sarnase sündmuse narratiivi kordamist erinevates toimikutes. Ekspert- ja juriidiline meeskond kinnitasid seda seost SBM-i ja välikontrolli kaudu; Tekkis organiseeritud muster. Otsus tehti mitte ühe signaali, vaid kontrollitud tõendite ahela ja pädeva heakskiidu alusel.

Neli kopeeritavat viipa

1) Kahtlussignaali eelkontroll:

Olete kindlustuspettuste analüütiku assistent. Skannige järgmine anonüümseks muudetud nõuete fail pettuse OSAS: [kleebi fail] Väljund: võimalikud kahtlussignaalid (ükshaaval), iga signaali põhjus ja dokument, millel see põhineb. Iga signaali kohta "kas võib olla süütu seletus?" lisa märkus.Ära süüdista, ära otsusta; See väljastab ainult uuritavaid signaale.

2) Kontrolliplaan:

Valmistage ette kontrolliplaan järgmiste kahtlussignaalide jaoks: [kleebi signaalid]Iga signaali jaoks: (a) dokument/andmed/uuring selle TÕESTAMISEKS, (b) dokument/andmed selle KEELDAMISEKS, (c) punkt, mida SBM-päringuga vaadata. Eesmärk ei ole süüdistada, vaid teha kindlaks, kas see on tõsi või vale.

3) Dokumendi järjepidevuse kontroll:

Kuupäeva, summa, asukoha ja sündmuse jutustuse järjepidevuse tagamiseks võrrelge järgmisi nõudedokumente: [kleebi dokumendid]Kuva vastuolulised punktid kõrvuti; Kirjutage, millisest dokumendist see pärineb. Lisa kommentaar; lihtsalt loetlege kokkusobimatused.

4) Läbivaatamise märkuse eelnõu (mitte otsus):

Koostage objektiivne ülevaatememo järgmiste KONTROLLITUD leidude põhjal: [kontrollitud tõendid, ümberlükatud signaalid] Toon: neutraalne, tõenditel põhinev, mittesüüdistav. Säilitada süütuse presumptsioon. Lisage märkus: "Lõplik otsus ja teatamine peavad saama pädeva eksperdi juriidilise/nõuetekohasuse heakskiidu."

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk: "Kas see klient on pettur? Kas me peaksime selle tagasi lükkama?"

Probleem: otsese süüdistamise/eitamise (punane tsoon) küsimine tehisintellektilt; puuduvad tõendid, kontrollimine ja süütuse presumptsioon. Valepositiivsete ja ebatäpsuste oht on väga suur.

Tugev: "Teesklege pettuste analüütiku assistendina. Selles anonüümseks muudetud failis loetlege kahtluse signaalid koos põhjendusega; märkige igaühe puhul süütu selgituse võimalus ja kontrollimisviis. Ärge süüdistage."

Miks see on hea: väljund on uurimiste, mitte süüdistuste loend; Säilitatakse süütuse presumptsioon ja kontrollimine.

võrdlustabel

samm

tehisintellekt

Ekspert/jurist

põhimõte

Signaali eelskaneerimine

märgid

Hindab

Signaal ≠ tõend

kontrollimise plaan

mustandid

Kehtib

Kinnitage tõestusega

Dokument/ekspertiisi kinnitus

võrdleb

Kommentaarid

füüsilised tõendid

SBM/andmepäring

—

Päringud

kontrolljälg

Süüdistus/teade

—

Otsus + heakskiit

süütuse presumptsioon

Levinud vead

• Signaali eksitamine tõendiks. Otsene eitamine või süüdistamine sildiga "kõrge risk".
• Ei uuri süütut seletust. Ei testita, kas signaalil võib olla õigustatud põhjus.
• Valepositiivsete tulemuste kulude ignoreerimine. Ausate klientide ohverdamine ning usalduse ja maine kahjustamine.
• Tasumisega viivitamine ilma põhjuseta. Selle kahtlusega ilma tõenditeta edasi jätmine on nii eetiline kui ka juriidiline probleem.
• Ei jäta jälgi. Ei fikseerita, milliseid tõendeid hinnati ja kuidas; jääda kaitsetuks kontrolli ja seaduse suhtes.

Kokkuvõttes

Tehisintellekt eelskannib kahtlased failid ja märgistab need signaalide alusel, et tuvastada pettus; aga ta ei süüdista ega otsusta. Kontrollige iga signaali dokumentatsiooni, hindamise, SBM-i päringu ja vajadusel kohapealse kontrolliga; uuri ka süütut seletust; Pidage meeles, et valepositiivsed tulemused kahjustavad klienti. Tasud, keeldumine ja SBM/juriidiline teatis esitatakse ainult kontrollitud tõendite ja pädeva eksperdi + juriidilise/nõuetekohasuse kinnitusega. Süütuse presumptsioon on oluline; Lõplik otsus on inimese enda teha.

Rakenduse ülesanne

Võtke testimiseks kolm kahjustusfaili (anonüümseks); Vähemalt üks neist peaks olema tõeline ja kahel neist peaks olema kahtlusi. Eraldage viipaga number 1 signaalid, koostage iga viipaga numbriga 2 kontrollimisplaan. Seejärel proovige signaale tegelikult kinnitada: millised olid tõenditega toetatud, millised olid valepositiivsed? Kirjutage lõik, miks põhimõte "signaal ≠ tõend" on selles näites oluline.

kontrollnimekiri

• [ ] Muutsin konteksti anonüümseks / jäin ettevõtte heakskiidetud süsteemi.
• [ ] Loetlesin signaale koos põhjusega; Ma ei tahtnud süüdistada.
• [ ] Olen määranud iga signaali kontrollimise ja ümberlükkamise tee.
• [ ] Kinnitasin seda dokumentide, ekspertiisi ja SBM-päringuga.
• [ ] Uurisin süütu seletuse võimalust.
• [ ] Süüdistuse/aruande tegin ainult tõenditega + pädev ekspert/juriidiline kinnitus.
• [ ] Jälgisin kogu hindamist.