Zyski:
- Możliwość wstępnego sprawdzania fałszywych roszczeń, zawyżonych roszczeń i zorganizowanych wzorców oszustw za pomocą sztucznej inteligencji oraz oznaczania podejrzanych plików
- Umiejętność zarządzania ryzykiem fałszywych alarmów i domniemania niewinności poprzez potwierdzanie dowodami podstaw podejrzeń wywołanych przez sztuczną inteligencję
- Umiejętność zrozumienia, że oskarżenia o oszustwo i zgłoszenia SBM/cywilne można składać wyłącznie po zweryfikowanych dowodach i zatwierdzeniu przez kompetentnego eksperta.
Oszustwa ubezpieczeniowe (oszustwo; fałszowanie, zawyżanie lub fałszywe przedstawianie szkód w celu uzyskania nieuczciwie uzyskanego zysku) szkodzą zarówno firmom, jak i uczciwym ubezpieczonym; ponieważ fałszywe odszkodowania zostaną ostatecznie odzwierciedlone w składkach wszystkich osób. Ekspert zajmujący się zwalczaniem nadużyć (analityk oszustw, badacz szkód) skanuje dużą liczbę plików i szuka wzorców: powtarzających się roszczeń tej samej osoby w krótkim czasie, dokumentów niepasujących do sprawy, znających się stron. Sztuczna inteligencja (oprogramowanie wykrywające nietypowe wzorce w danych) przyspiesza to skanowanie: wyróżnia potencjalnie podejrzane pliki spośród tysięcy plików. Ale najważniejsza zasada jest następująca: oznaka sztucznej inteligencji jest sygnałem podejrzeń, a nie dowodem. Oskarżenie kogoś o oszustwo jest poważną konsekwencją; Niezbędne jest domniemanie niewinności (osobę uważa się za niewinną, dopóki nie zostanie udowodnione inaczej). W tym module dowiesz się, jak wstępnie sprawdzić podejrzane pliki za pomocą sztucznej inteligencji, jak zweryfikować sygnał za pomocą dowodów i dlaczego decyzja o obciążeniu/zgłoszeniu podejmowana jest wyłącznie po uzyskaniu zgody kompetentnego eksperta i prawnego.
Schematy oszustw i rola sztucznej inteligencji
Typowe rodzaje oszustw obejmują:
- Sfabrykowane szkody: Zgłaszanie zdarzenia, które nigdy nie miało miejsca, jako uszkodzenie.
- Zawyżona roszczenie: Zawyżenie kwoty rzeczywistej szkody (nieistniejące uszkodzone części, fałszywa faktura).
- Zorganizowane oszustwo: planowane spowodowanie fałszywej szkody przez więcej niż jedną osobę (czasami włączając mechanika, eksperta lub świadka).
- Podwójna rekompensata: roszczenie o tę samą szkodę z więcej niż jednej polisy lub wiele razy.
Podczas wstępnego skanowania tych wzorców sztuczna inteligencja wyróżnia następujące sygnały: powtarzające się szkody w krótkim czasie, data szkody zbyt blisko początku obowiązywania polisy, niespójna narracja zdarzenia, powtórzenie tego samego IBAN/adresu/numeru telefonu w różnych plikach, niezgodność dat dokumentów. AI flaguje je; Ale każdy z tych znaków może mieć również niewinne wyjaśnienie. Na przykład szkoda na początku polisy może być zbiegiem okoliczności; Z powodu pecha może dojść do wielu szkód dla człowieka.
Uwaga: Etykieta „wysokie ryzyko oszustwa” jest sygnałem możliwości. Fałszywy alarm (przypadkowe oznaczenie niewinnego pliku jako podejrzanego) stanowi poważną niesprawiedliwość wobec klienta. Sygnał nigdy nie staje się oskarżeniem, jeśli nie jest potwierdzony dowodami.
Zweryfikuj sygnał za pomocą dowodów
Zanim sygnał oszustwa zostanie podjęty, jest on potwierdzany przez cztery źródła:
- Spójność dokumentów: Czy faktura, protokół, zdjęcie i raport z wyceny są ze sobą zgodne? Czy daty, kwoty i miejsce zbrodni są zgodne?
- Dowody fizyczne/techniczne: Czy ustalenia biegłych (ślady uszkodzeń, deformacji) są zgodne z opisanym zdarzeniem?
- Zapytanie o dane: Przeszłe szkody, podwójne polisy i powtarzające się schematy są sprawdzane za pomocą zapytania SBM (Centrum Informacji i Monitoringu Ubezpieczeń).
- Niezależne dochodzenie: W razie potrzeby oględziny na miejscu, przesłuchanie świadków, opinia biegłego.
Krok naprzód zostanie zrobiony tylko wtedy, gdy sygnał zostanie poparty konkretnymi dowodami z tych źródeł. Jeżeli nie ma dowodów, sprawa jest rozpatrywana w normalnym trybie; Sama wątpliwość nie może być powodem opóźnienia lub odmowy zapłaty.
Wskazówka: Poproś sztuczną inteligencję o listę „na jakie dokumenty i dane powinienem spojrzeć, aby potwierdzić/odrzucić tę tezę” dla każdego sygnału podejrzenia. Tym samym sygnałem staje się dochodzenie, a nie oskarżenie.
Krok po kroku: analiza podejrzanych transakcji
- Anonimizuj kontekst. Zamiast imienia i nazwiska, TR ID, IBAN używaj faktycznych odpowiedników (jeśli w skanie wymagane są prawdziwe dane, pozostań w korporacyjnym, zatwierdzonym systemie).
- Poproś o wstępną selekcję. Wymień sygnały i przyczyny podejrzeń o sztuczną inteligencję.
- Zamień każdy sygnał w pytanie weryfikacyjne. „W jaki sposób potwierdza się i odrzuca ten sygnał?”
- Zbierz dowody i potwierdź. Dokument, ekspertyza, zapytanie SBM, pole w razie potrzeby.
- Poszukaj także niewinnego wyjaśnienia. Czy istnieje uzasadniony powód sygnału? Przetestuj także coś przeciwnego.
- Kompetentny ekspert + prawo/zgodność podejmuje decyzję. Powiadomienie (SBM/prawo), oskarżenie lub zaprzeczenie następuje wyłącznie na podstawie zweryfikowanych dowodów i potwierdzenia; Każdy krok jest rejestrowany w historii osiągnięć.
trzy mini etui
Przypadek 1 – Potwierdzone podejrzenie. Sztuczna inteligencja oznaczyła plik ubezpieczenia komunikacyjnego sygnałami „pełna szkoda 6 dni od dnia zawarcia polisy” oraz „data faktury przed datą zdarzenia”. Biegły zbadał fakturę: faktycznie była datowana przed zdarzeniem, a znaki biegłych nie odpowiadały opisanej kolizji. Pojawiły się konkretne dowody; Sprawa została należycie przekazana do procesu prawnego i SBM. Sygnał został przekazany dalej, ponieważ był poparty dowodami.
Przypadek 2 – Fałszywie dodatni. Sztuczna inteligencja oznaczyła ubezpieczonego jako „4 roszczenia w ciągu ostatnich 2 lat, wysokie ryzyko”. Biegły zbadał: trzy ze szkód zostały spowodowane przez zaparkowanie różnych pojazdów, a jedna została uszkodzona przez grad; Wszystkie były udokumentowane, fachowe i spójne. To nie był pech ani oszustwo. Biegły opłacił sprawę w normalnym trybie. Gdyby ślepo podążano za sygnałem, uczciwy klient stałby się niesprawiedliwą ofiarą.
Przypadek 3 — Uporządkowany wzorzec. Sztuczna inteligencja zaznaczyła powtórzenie tego samego warsztatu, tego samego świadka i podobnej narracji zdarzenia w różnych plikach. Zespół ekspertów i prawników potwierdził to powiązanie w drodze SBM i kontroli w terenie; Pojawił się zorganizowany wzór. Decyzja nie została podjęta na podstawie pojedynczego sygnału, ale zweryfikowanego łańcucha dowodów i kompetentnej zgody.
Cztery kopiowalne podpowiedzi
1) Wstępna selekcja sygnałów podejrzanych:
Jesteś asystentem analityka ds. oszustw ubezpieczeniowych. Zeskanuj następujący anonimowy plik roszczeń pod kątem oszustwa: [wklej plik] Wynik: możliwe sygnały podejrzeń (element po elemencie), powód każdego sygnału i dokument, na którym jest on oparty. Dla każdego sygnału „czy może istnieć niewinne wyjaśnienie?” dodaj notatkę. Nie obwiniaj, nie decyduj; Wysyła jedynie sygnały, które mają zostać zbadane.
2) Plan weryfikacji:
Przygotuj plan weryfikacji dla następujących sygnałów wątpliwości: [wklej sygnały] Dla każdego sygnału: (a) dokument/dane/badanie w celu POTWIERDZENIA, (b) dokument/dane w celu ODMÓWIENIA, (c) punkt, na który należy zwrócić uwagę w zapytaniu SBM. Celem nie jest oskarżanie, ale ustalenie, czy jest to prawda, czy fałsz.
3) Kontrola spójności dokumentu:
Porównaj następujące dokumenty dotyczące roszczenia pod kątem spójności pod względem daty, kwoty, lokalizacji i opisu wydarzenia: [wklej dokumenty] Pokaż sprzeczne punkty obok siebie; Napisz z jakiego dokumentu pochodzi. Dodaj komentarz; po prostu wypisz niezgodności.
4) Projekt notatki kontrolnej (nie decyzji):
Przygotuj obiektywną notatkę z przeglądu w oparciu o następujące ZWERYFIKOWANE ustalenia: [zweryfikowane dowody, obalone sygnały] Ton: neutralny, oparty na dowodach, nie oskarżycielski. Podtrzymuj domniemanie niewinności. Dodaj notatkę: „Ostateczna decyzja i powiadomienie podlegają zatwierdzeniu pod względem prawnym/zgodności przez kompetentnego eksperta”.
Słaba zachęta/silna zachęta
Słabe: „Czy ten klient jest oszustem? Czy powinniśmy go odrzucić?”
Problem: Prośba o bezpośrednie obwinianie/zaprzeczanie (czerwona strefa) ze strony AI; żadnych dowodów, żadnej weryfikacji i żadnego domniemania niewinności. Ryzyko fałszywych alarmów i niedokładności jest bardzo wysokie.
Strong: „Udawaj, że jesteś asystentem analityka ds. oszustw. W tym zanonimizowanym pliku wypisz sygnały podejrzeń wraz z uzasadnieniem; dla każdego z nich wskaż możliwość niewinnego wyjaśnienia i sposoby weryfikacji. Nie zrzucaj winy”.
Dlaczego to jest dobre: Wynikiem jest lista dochodzeń, a nie oskarżeń; Zachowuje się zasadę domniemania niewinności i weryfikacji.
tabela porównawcza
krok
sztuczna inteligencja
Ekspert/prawnik
zasada
Wstępne skanowanie sygnału
znaki
Ocenia
Sygnał ≠ dowód
planu weryfikacji
przeciągi
Dotyczy
Potwierdź dowodem
Potwierdzenie dokumentu/ekspertyzy
porównuje
Komentarze
dowód fizyczny
SBM/zapytanie o dane
—
Zapytania
ścieżka audytu
Oskarżenie/powiadomienie
—
Decyzja + zatwierdzenie
domniemanie niewinności
Typowe błędy
- Mylenie sygnału z dowodem. Bezpośrednie zaprzeczanie lub obwinianie za pomocą etykiety „wysokie ryzyko”.
- Nie badam niewinnego wyjaśnienia. Nie sprawdzamy, czy sygnał może mieć uzasadniony powód.
- Ignorowanie kosztów fałszywych alarmów. Wiktymizacja uczciwych klientów oraz niszczenie zaufania i reputacji.
- Opóźnianie płatności bez uzasadnienia. Pozostawianie podejrzeń bez dowodów jest problemem zarówno etycznym, jak i prawnym.
- Nie zostawiaj śladów. Brak rejestracji, jakie dowody zostały ocenione i w jaki sposób; pozostać bezbronnym pod kontrolą i prawem.
Podsumowując
Sztuczna inteligencja wstępnie skanuje podejrzane pliki i oznacza je na podstawie sygnałów w celu wykrycia oszustwa; ale on nie obwinia i nie decyduje. Zweryfikuj każdy sygnał za pomocą dokumentacji, oceny, zapytania SBM i inspekcji na miejscu, jeśli to konieczne; zbadaj także niewinne wyjaśnienie; Pamiętaj, że fałszywe alarmy szkodzą klientowi. Obciążenia, odmowy i SBM/powiadomienia prawne są dokonywane wyłącznie na podstawie zweryfikowanych dowodów i kompetentnego eksperta + zgody prawnej/zgodności. Niezbędne jest domniemanie niewinności; Ostateczna decyzja należy do człowieka.
Zadanie aplikacji
Weź trzy pliki uszkodzeń (anonimowe) do celów testowych; Przynajmniej jeden z nich powinien być prawdziwy, a dwa z nich powinny nieść sygnały wątpliwe. Wyodrębnij sygnały za pomocą podpowiedzi nr 1, przygotuj plan weryfikacji dla każdego sygnału z podpowiedzią nr 2. Następnie spróbuj faktycznie zweryfikować sygnały: które z nich były poparte dowodami, a które fałszywie pozytywne? Napisz w akapicie, dlaczego zasada „sygnał ≠ dowód” jest ważna w tym przykładzie.
lista kontrolna
- [ ] Zanonimizowałem kontekst / pozostałem w systemie zatwierdzonym przez firmę.
- [ ] Wymieniłem sygnały z uzasadnieniem; Nie chciałam obwiniać.
- [ ] Dla każdego sygnału wyznaczyłem ścieżkę weryfikacji i obalenia.
- [ ] Potwierdziłem to dokumentami, ekspertyzą i zapytaniem SBM.
- [ ] Rozważałem możliwość niewinnego wyjaśnienia.
- [ ] Złożyłem oskarżenie/raport wyłącznie na podstawie dowodów + kompetentnego eksperta/zgody prawnej.
- [ ] Prześledziłem całą ocenę.