การตรวจจับการฉ้อโกงและการวิเคราะห์ธุรกรรมที่น่าสงสัย

กำไร:

• ความสามารถในการคัดกรองการเรียกร้องการฉ้อโกง การเรียกร้องที่สูงเกินจริง และรูปแบบการฉ้อโกงที่จัดระเบียบล่วงหน้าด้วยปัญญาประดิษฐ์ และตั้งค่าสถานะไฟล์ที่น่าสงสัย
• ความสามารถในการจัดการความเสี่ยงของผลบวกลวงและการสันนิษฐานว่าไร้เดียงสาโดยการยืนยันเหตุที่น่าสงสัยที่เกิดจากปัญญาประดิษฐ์พร้อมหลักฐาน
• ความสามารถในการทำความเข้าใจว่าข้อกล่าวหาเรื่องการฉ้อโกงและการรายงาน SBM/ทางแพ่งสามารถทำได้เมื่อมีหลักฐานที่ตรวจสอบแล้วและการอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น

การฉ้อโกงประกันภัย (การฉ้อโกง การปลอมแปลง การพองตัว หรือการนำเสนอความเสียหายอันเป็นเท็จเพื่อผลประโยชน์ที่ได้มาโดยมิชอบ) เป็นอันตรายต่อทั้งบริษัทและผู้ประกันตนที่ซื่อสัตย์ เพราะการเคลมปลอมที่จ่ายไปจะสะท้อนอยู่ในเบี้ยประกันของทุกคนในที่สุด ผู้เชี่ยวชาญที่ต่อสู้กับการฉ้อโกง (นักวิเคราะห์การฉ้อโกง ผู้ตรวจสอบความเสียหาย) สแกนไฟล์จำนวนมากและมองหารูปแบบ: การเรียกร้องซ้ำโดยบุคคลคนเดียวกันในระยะเวลาอันสั้น เอกสารที่ไม่ตรงกับคดี ฝ่ายที่รู้จักกัน ปัญญาประดิษฐ์ (ซอฟต์แวร์ที่ทำเครื่องหมายรูปแบบที่ผิดปกติในข้อมูล) ช่วยเพิ่มความเร็วในการสแกน โดยเน้นไฟล์ที่น่าสงสัยจากไฟล์หลายพันไฟล์ แต่หลักการที่สำคัญที่สุดคือ: สัญญาณของปัญญาประดิษฐ์เป็นสัญญาณของความสงสัย ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ การกล่าวหาว่ามีการฉ้อโกงถือเป็นผลร้ายแรง การสันนิษฐานว่าเป็นผู้บริสุทธิ์ (บุคคลนั้นจะถูกสันนิษฐานว่าไร้เดียงสาจนกว่าจะพิสูจน์เป็นอย่างอื่น) เป็นสิ่งสำคัญ ในหน่วยนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีคัดกรองไฟล์ที่น่าสงสัยล่วงหน้าด้วยปัญญาประดิษฐ์ วิธีตรวจสอบสัญญาณด้วยหลักฐาน และเหตุใดการตัดสินใจเรียกเก็บเงิน/รายงานจึงกระทำโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถและได้รับการอนุมัติทางกฎหมายเท่านั้น

รูปแบบการฉ้อโกงและบทบาทของปัญญาประดิษฐ์

การหลอกลวงประเภททั่วไป ได้แก่:

• ความเสียหายที่เกิดขึ้น: การรายงานเหตุการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นว่าเป็นความเสียหาย
• การเรียกร้องที่สูงเกินจริง: การพูดเกินจริงของจำนวนความเสียหายจริง (ชิ้นส่วนที่เสียหายไม่มีอยู่จริง, ใบกำกับสินค้าปลอม)
• การจัดการฉ้อโกง: การวางแผนสร้างความเสียหายปลอมโดยบุคคลมากกว่าหนึ่งคน (บางครั้งรวมถึงช่างซ่อม ผู้เชี่ยวชาญ หรือพยาน)
• การชดเชยสองเท่า: การเรียกร้องความเสียหายเดียวกันจากกรมธรรม์มากกว่าหนึ่งฉบับหรือหลายครั้ง

เมื่อสแกนรูปแบบเหล่านี้ล่วงหน้า ปัญญาประดิษฐ์จะเน้นสัญญาณต่อไปนี้: ความเสียหายที่เกิดซ้ำในระยะเวลาอันสั้น วันที่ความเสียหายใกล้กับจุดเริ่มต้นของนโยบายมากเกินไป การบรรยายเหตุการณ์ที่ไม่สอดคล้องกัน การซ้ำซ้อนของ IBAN/ที่อยู่/หมายเลขโทรศัพท์เดียวกันในไฟล์ที่แตกต่างกัน วันที่ในเอกสารไม่ตรงกัน AI ทำเครื่องหมายสิ่งเหล่านี้ แต่สัญญาณแต่ละอย่างเหล่านี้อาจมีคำอธิบายที่ไร้เดียงสาเช่นกัน เช่น ความเสียหายในช่วงเริ่มต้นกรมธรรม์อาจเป็นเรื่องบังเอิญ ความเสียหายมากมายต่อบุคคลอาจเกิดขึ้นได้จากโชคร้าย

ข้อควรระวัง: ป้ายกำกับ "ความเสี่ยงต่อการฉ้อโกงสูง" ถือเป็นสัญญาณของความเป็นไปได้ ผลบวกลวง (การทำเครื่องหมายไฟล์ที่ไร้เดียงสาว่าน่าสงสัยโดยไม่ได้ตั้งใจ) ถือเป็นความอยุติธรรมอย่างร้ายแรงต่อลูกค้า สัญญาณจะไม่กลายเป็นข้อกล่าวหาโดยไม่ได้รับการตรวจสอบด้วยหลักฐาน

ตรวจสอบสัญญาณด้วยหลักฐาน

ก่อนที่สัญญาณการฉ้อโกงจะถูกตัดสิน จะได้รับการยืนยันจากแหล่งข่าวสี่แห่ง:

1. ความสอดคล้องของเอกสาร: ใบแจ้งหนี้ นาที รูปถ่าย และรายงานการประเมินตรงกันหรือไม่ วันที่ จำนวน และสถานที่เกิดเหตุตรงกันหรือไม่
2. หลักฐานทางกายภาพ/ทางเทคนิค: ผลการค้นพบของผู้เชี่ยวชาญ (เครื่องหมายของความเสียหาย การเสียรูป) เข้ากันได้กับเหตุการณ์ที่อธิบายไว้หรือไม่
3. การสืบค้นข้อมูล: ความเสียหายในอดีต กรมธรรม์ซ้ำซ้อน และรูปแบบการทำซ้ำจะได้รับการตรวจสอบด้วยการสืบค้น SBM (Insurance Information and Monitoring Center)
4. การสอบสวนโดยอิสระ: หากจำเป็น การตรวจสอบ ณ สถานที่จริง การสัมภาษณ์พยาน รายงานของผู้เชี่ยวชาญ

เฉพาะในกรณีที่สัญญาณได้รับการสนับสนุนจากหลักฐานที่เป็นรูปธรรมจากแหล่งที่มาเหล่านี้เท่านั้นจึงจะก้าวไปข้างหน้า หากไม่มีหลักฐานก็ให้ประเมินไฟล์ตามปกติ ความสงสัยเพียงอย่างเดียวไม่สามารถเป็นข้ออ้างในการล่าช้าหรือปฏิเสธการชำระเงินได้

เคล็ดลับ: ถาม AI ว่ารายการ “เอกสารและข้อมูลใดที่ฉันควรดูเพื่อยืนยัน/หักล้างสิ่งนี้” สำหรับแต่ละสัญญาณที่น่าสงสัย ดังนั้นสัญญาณจึงกลายเป็นการสอบสวน ไม่ใช่การกล่าวหา

ทีละขั้นตอน: การวิเคราะห์ธุรกรรมที่น่าสงสัย

1. ไม่ระบุชื่อบริบท ใช้ข้อเท็จจริงที่เทียบเท่าแทนชื่อ, TR ID, IBAN (หากจำเป็นต้องใช้ข้อมูลจริงในการสแกน ให้คงอยู่ในระบบขององค์กรที่ได้รับการอนุมัติ)
2. ขอคัดกรองล่วงหน้า ระบุสัญญาณและเหตุผลในการสงสัยเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์
3. เปลี่ยนแต่ละสัญญาณเป็นคำถามยืนยัน “สัญญาณนี้ได้รับการยืนยันและปฏิเสธอย่างไร?”
4. รวบรวมหลักฐานและยืนยัน เอกสาร ความเชี่ยวชาญ การสอบถาม SBM ฟิลด์หากจำเป็น
5. มองหาคำอธิบายที่ไร้เดียงสาด้วย มีเหตุผลที่ถูกต้องสำหรับสัญญาณหรือไม่? ทดสอบสิ่งที่ตรงกันข้ามด้วย
6. ผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถ + กฎหมาย/การปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นผู้ตัดสินใจ การแจ้งเตือน (SBM/กฎหมาย) การกล่าวหาหรือการปฏิเสธจะเกิดขึ้นเมื่อมีหลักฐานและการยืนยันที่ตรวจสอบแล้วเท่านั้น แต่ละขั้นตอนจะถูกบันทึกไว้ในบันทึกการติดตาม

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — ยืนยันข้อสงสัย ปัญญาประดิษฐ์ทำเครื่องหมายไฟล์ประกันภัยรถยนต์พร้อมสัญญาณ "ขาดทุนเต็มจำนวน 6 วันหลังจากเริ่มกรมธรรม์" และ "วันที่ออกใบแจ้งหนี้ก่อนวันงาน" ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบใบแจ้งหนี้: จริงๆ แล้วลงวันที่ก่อนเกิดเหตุ และเครื่องหมายของผู้เชี่ยวชาญไม่ตรงกับการชนที่อธิบายไว้ มีหลักฐานที่เป็นรูปธรรมเกิดขึ้น ไฟล์ถูกย้ายไปยังกระบวนการทางกฎหมายและ SBM อย่างถูกต้อง สัญญาณเคลื่อนไปข้างหน้าเพราะมีหลักฐานสนับสนุน

กรณีที่ 2 — ผลบวกลวง ปัญญาประดิษฐ์ระบุผู้เอาประกันภัย “เคลม 4 ครั้งใน 2 ปีที่ผ่านมา มีความเสี่ยงสูง” ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ: ความเสียหาย 3 รายการเกิดจากยานพาหนะต่างๆ ที่จอดอยู่ และ 1 รายการเป็นความเสียหายจากลูกเห็บ ทั้งหมดได้รับการจัดทำเป็นเอกสาร เชี่ยวชาญ และสม่ำเสมอ มันไม่ใช่โชคร้ายหรือการฉ้อโกง ผู้เชี่ยวชาญชำระค่าไฟล์ตามหลักสูตรปกติ หากสัญญาณถูกติดตามแบบสุ่มสี่สุ่มห้า ลูกค้าที่ซื่อสัตย์จะตกเป็นเหยื่ออย่างไม่ยุติธรรม

กรณีที่ 3 — รูปแบบการจัดระเบียบ ปัญญาประดิษฐ์แสดงถึงการกล่าวซ้ำๆ กันของร้านซ่อมแห่งเดียวกัน พยานคนเดียวกัน และการเล่าเรื่องเหตุการณ์ที่คล้ายกันในไฟล์ต่างๆ ผู้เชี่ยวชาญและทีมกฎหมายยืนยันความเชื่อมโยงนี้ผ่าน SBM และการตรวจสอบภาคสนาม มีรูปแบบที่เป็นระเบียบเกิดขึ้น การตัดสินใจไม่ได้กระทำโดยสัญญาณเดียว แต่โดยสายโซ่หลักฐานที่ได้รับการตรวจสอบและการอนุมัติที่มีอำนาจ

ข้อความแจ้งที่สามารถคัดลอกได้สี่รายการ

1) การคัดกรองสัญญาณต้องสงสัยล่วงหน้า:

คุณเป็นผู้ช่วยนักวิเคราะห์การฉ้อโกงประกันภัย สแกนไฟล์การอ้างสิทธิ์ที่ไม่เปิดเผยตัวตนต่อไปนี้สำหรับการฉ้อโกง: [วางไฟล์]ผลลัพธ์: สัญญาณที่น่าสงสัยที่เป็นไปได้ (ทีละรายการ) เหตุผลของสัญญาณแต่ละรายการ และเอกสารที่ใช้ สำหรับแต่ละสัญญาณ "จะมีคำอธิบายที่ไร้เดียงสาหรือไม่" เพิ่มบันทึก อย่าตำหนิ อย่าตัดสินใจ; มันส่งสัญญาณออกเท่านั้นที่จะตรวจสอบ

2) แผนการตรวจสอบ:

เตรียมแผนการตรวจสอบสำหรับสัญญาณที่น่าสงสัยต่อไปนี้: [วางสัญญาณ]สำหรับสัญญาณแต่ละรายการ: (a) เอกสาร/ข้อมูล/การตรวจสอบเพื่อพิสูจน์ (b) เอกสาร/ข้อมูลที่จะปฏิเสธ (c) ชี้ให้ดูด้วยการสืบค้น SBM เป้าหมายไม่ใช่การกล่าวหา แต่เพื่อตัดสินว่าจริงหรือเท็จ

3) การตรวจสอบความสอดคล้องของเอกสาร:

เปรียบเทียบเอกสารการเรียกร้องต่อไปนี้เพื่อความสอดคล้องในแง่ของวันที่ จำนวน สถานที่ และการบรรยายเหตุการณ์: [วางเอกสาร]แสดงจุดที่ขัดแย้งกันเคียงข้างกัน; เขียนว่ามาจากเอกสารใด เพิ่มความคิดเห็น; เพียงแสดงรายการความไม่เข้ากัน

4) บันทึกการทบทวนร่าง (ไม่ใช่การตัดสินใจ):

ร่างบันทึกการทบทวนตามวัตถุประสงค์โดยยึดตามข้อค้นพบที่ได้รับการยืนยันแล้วต่อไปนี้:[หลักฐานที่ยืนยันแล้ว สัญญาณที่หักล้าง] น้ำเสียง: เป็นกลาง ตามหลักฐานเชิงประจักษ์ ไม่มีการกล่าวหา รักษาข้อสันนิษฐานของความบริสุทธิ์ เพิ่มหมายเหตุ: "การตัดสินใจขั้นสุดท้ายและการแจ้งจะขึ้นอยู่กับการอนุมัติทางกฎหมาย/การปฏิบัติตามข้อกำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีอำนาจ"

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง

จุดอ่อน: “ลูกค้ารายนี้ฉ้อโกงหรือเปล่า? เราควรปฏิเสธไหม?”

ปัญหา: การขอตำหนิ/ปฏิเสธโดยตรง (โซนสีแดง) จาก AI; ไม่มีหลักฐาน ไม่มีการตรวจสอบ และไม่มีข้อสันนิษฐานว่าเป็นผู้บริสุทธิ์ ความเสี่ยงของผลบวกลวงและความไม่ถูกต้องมีสูงมาก

แข็งแกร่ง: "แสดงตนเป็นผู้ช่วยนักวิเคราะห์การฉ้อโกง ในไฟล์ที่ไม่ระบุชื่อนี้ ให้ระบุสัญญาณที่น่าสงสัยพร้อมเหตุผล สำหรับแต่ละรายการ ให้ระบุความเป็นไปได้ของคำอธิบายที่บริสุทธิ์และวิธีการตรวจสอบ อย่ากล่าวโทษ"

เหตุใดจึงดี: ผลลัพธ์คือรายการของการสืบสวน ไม่ใช่ข้อกล่าวหา ข้อสันนิษฐานเรื่องความบริสุทธิ์และการตรวจสอบจะยังคงอยู่

แผนภูมิเปรียบเทียบ

ขั้นตอน

ปัญญาประดิษฐ์

ผู้เชี่ยวชาญ/กฎหมาย

หลักการ

สัญญาณก่อนการสแกน

สัญญาณ

ประเมินผล

สัญญาณ ≠ หลักฐาน

แผนการตรวจสอบ

ร่างจดหมาย

ใช้

ยืนยันด้วยหลักฐาน

การยืนยันเอกสาร/ความเชี่ยวชาญ

เปรียบเทียบ

ความคิดเห็น

หลักฐานทางกายภาพ

SBM/แบบสอบถามข้อมูล

—

แบบสอบถาม

เส้นทางการตรวจสอบ

ข้อกล่าวหา/แจ้งความ

—

การตัดสินใจ + การอนุมัติ

ข้อสันนิษฐานของความบริสุทธิ์

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• เข้าใจผิดสัญญาณเพื่อเป็นหลักฐาน ปฏิเสธหรือตำหนิโดยตรงด้วยป้ายกำกับ “ความเสี่ยงสูง”
• ไม่สืบสวนคำอธิบายที่บริสุทธิ์ ไม่ได้ทดสอบว่าอาจมีเหตุผลที่ถูกต้องสำหรับสัญญาณ
• ละเลยต้นทุนของผลบวกลวง ตกเป็นเหยื่อลูกค้าที่ซื่อสัตย์และทำลายความไว้วางใจและชื่อเสียง
• การชำระเงินล่าช้าโดยไม่มีเหตุอันควร การปล่อยให้มันดำเนินต่อไปโดยมีข้อสงสัยโดยไม่มีหลักฐานถือเป็นปัญหาทั้งด้านจริยธรรมและกฎหมาย
• ไม่ทิ้งร่องรอย. ไม่บันทึกหลักฐานที่ได้รับการประเมินและอย่างไร ที่จะคงไว้ซึ่งการป้องกันในการควบคุมและกฎหมาย

โดยสรุป

ปัญญาประดิษฐ์จะสแกนไฟล์ที่น่าสงสัยล่วงหน้าและทำเครื่องหมายตามสัญญาณเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง แต่เขาไม่ตำหนิและไม่ตัดสินใจ ตรวจสอบแต่ละสัญญาณด้วยเอกสาร การประเมิน การสอบถาม SBM และการตรวจสอบสถานที่เมื่อจำเป็น ยังตรวจสอบคำอธิบายที่ไร้เดียงสา; โปรดจำไว้ว่าผลบวกลวงเป็นอันตรายต่อลูกค้า การเรียกเก็บเงิน การปฏิเสธ และการแจ้งเตือน SBM/กฎหมายจะดำเนินการเฉพาะเมื่อมีหลักฐานที่ตรวจสอบแล้วและผู้เชี่ยวชาญที่มีอำนาจ + การอนุมัติทางกฎหมาย/การปฏิบัติตามข้อกำหนดเท่านั้น การสันนิษฐานว่าไร้เดียงสาเป็นสิ่งจำเป็น การตัดสินใจขั้นสุดท้ายเป็นของมนุษย์

งานสมัคร

นำไฟล์ความเสียหายสามไฟล์ (ไม่ระบุชื่อ) เพื่อการทดสอบ อย่างน้อยหนึ่งรายการควรเป็นจริง และอีกสองรายการควรมีสัญญาณแห่งความสงสัย แยกสัญญาณด้วยพร้อมท์หมายเลข 1 จัดทำแผนการตรวจสอบสำหรับแต่ละสัญญาณด้วยพร้อมท์หมายเลข 2 จากนั้นลองตรวจสอบสัญญาณจริง: สัญญาณใดที่ได้รับการสนับสนุนจากหลักฐาน ซึ่งเป็นผลบวกลวง เขียนย่อหน้าว่าทำไมหลักการของ “สัญญาณ ≠ หลักฐาน” จึงมีความสำคัญในตัวอย่างนี้

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันไม่เปิดเผยชื่อบริบท / อยู่ในระบบที่ได้รับอนุมัติจากองค์กร
• [ ] ฉันแสดงรายการสัญญาณอย่างมีเหตุผล ฉันไม่ต้องการตำหนิ
• [ ] ฉันได้กำหนดเส้นทางการตรวจสอบและการหักล้างสำหรับแต่ละสัญญาณแล้ว
• [ ] ฉันยืนยันด้วยเอกสาร ความเชี่ยวชาญ และการสอบถาม SBM
• [ ] ฉันสำรวจความเป็นไปได้ของคำอธิบายที่ไร้เดียงสา
• [ ] ฉันแจ้งข้อกล่าวหา/รายงานโดยมีหลักฐาน + ผู้เชี่ยวชาญที่มีอำนาจ/อนุมัติทางกฎหมายเท่านั้น
• [ ] ฉันติดตามการประเมินทั้งหมด