Phát hiện gian lận và phân tích giao dịch đáng ngờ

Lợi nhuận:

• Khả năng sàng lọc trước các khiếu nại gian lận, khiếu nại tăng cao và các mô hình gian lận có tổ chức bằng trí tuệ nhân tạo và gắn cờ các tệp đáng ngờ
• Khả năng quản lý rủi ro dương tính giả và suy đoán vô tội bằng cách xác nhận các cơ sở nghi ngờ do trí tuệ nhân tạo tạo ra bằng bằng chứng
• Khả năng hiểu rằng các cáo buộc gian lận và SBM/báo cáo dân sự chỉ có thể được thực hiện khi có bằng chứng được xác minh và sự chấp thuận của chuyên gia có thẩm quyền.

Gian lận bảo hiểm (gian lận; bịa đặt, thổi phồng hoặc xuyên tạc thiệt hại để thu lợi bất chính) gây tổn hại cho cả công ty và người được bảo hiểm trung thực; bởi vì các yêu cầu bồi thường giả đã thanh toán cuối cùng sẽ được phản ánh trong phí bảo hiểm của mọi người. Chuyên gia chống gian lận (nhà phân tích gian lận, điều tra viên thiệt hại) quét một số lượng lớn hồ sơ và tìm kiếm các mẫu: khiếu nại lặp đi lặp lại của cùng một người trong thời gian ngắn, tài liệu không khớp với vụ việc, các bên biết nhau. Trí tuệ nhân tạo (phần mềm gắn cờ các mẫu bất thường trong dữ liệu) tăng tốc quá trình quét này: nó làm nổi bật các tệp có khả năng đáng ngờ trong số hàng nghìn tệp. Nhưng nguyên tắc quan trọng nhất ở đây là: dấu hiệu của trí tuệ nhân tạo là tín hiệu của sự nghi ngờ, không phải bằng chứng. Buộc tội ai đó gian lận là hậu quả nghiêm trọng; Suy đoán vô tội (người đó được coi là vô tội cho đến khi được chứng minh ngược lại) là cần thiết. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách sàng lọc trước các tệp đáng ngờ bằng trí tuệ nhân tạo, cách xác minh tín hiệu bằng bằng chứng và lý do quyết định buộc tội/báo cáo chỉ được đưa ra khi có sự chấp thuận của chuyên gia có thẩm quyền và pháp lý.

Các hình thức lừa đảo và vai trò của trí tuệ nhân tạo

Các loại lừa đảo phổ biến bao gồm:

• Thiệt hại bịa đặt: Báo cáo một sự kiện chưa từng xảy ra là thiệt hại.
• Yêu cầu bồi thường tăng cao: Phóng đại mức độ thiệt hại thực tế (không tồn tại bộ phận bị hư hỏng, hóa đơn giả).
• Gian lận có tổ chức: Việc nhiều người gây ra thiệt hại giả theo kế hoạch (đôi khi bao gồm thợ sửa chữa, chuyên gia hoặc nhân chứng).
• Bồi thường gấp đôi: Yêu cầu bồi thường thiệt hại giống nhau từ nhiều hợp đồng hoặc nhiều lần.

Khi quét trước các mẫu này, trí tuệ nhân tạo sẽ nêu bật các tín hiệu sau: thiệt hại tái diễn trong thời gian ngắn, ngày thiệt hại quá gần với ngày bắt đầu hợp đồng, tường thuật sự kiện không nhất quán, lặp lại cùng một IBAN/địa chỉ/số điện thoại trong các tệp khác nhau, ngày lập hồ sơ không khớp. AI gắn cờ những điều này; Nhưng mỗi dấu hiệu này cũng có thể có một lời giải thích vô tội. Ví dụ, thiệt hại khi bắt đầu hợp đồng có thể là sự trùng hợp ngẫu nhiên; Rất nhiều thiệt hại cho một người có thể xảy ra do sự xui xẻo.

Thận trọng: Nhãn "rủi ro gian lận cao" là tín hiệu có thể xảy ra. Kết quả dương tính giả (vô tình đánh dấu một tệp vô tội là đáng ngờ) gây ra sự bất công nghiêm trọng cho khách hàng. Một tín hiệu không bao giờ trở thành lời buộc tội nếu không được xác minh bằng bằng chứng.

Xác minh tín hiệu bằng bằng chứng

Trước khi đưa ra quyết định về tín hiệu gian lận, tín hiệu đó phải được xác nhận bởi bốn nguồn:

1. Tính nhất quán của tài liệu: Hóa đơn, biên bản, ảnh chụp và báo cáo thẩm định có khớp với nhau không? Ngày tháng, số tiền và hiện trường vụ án có khớp nhau không?
2. Bằng chứng vật lý/kỹ thuật: Các phát hiện của chuyên gia (dấu hiệu hư hỏng, biến dạng) có tương thích với sự việc được mô tả không?
3. Truy vấn dữ liệu: Các thiệt hại trong quá khứ, chính sách kép và các mẫu lặp lại được kiểm tra bằng truy vấn SBM (Trung tâm giám sát và thông tin bảo hiểm).
4. Điều tra độc lập: Nếu cần thiết, khám nghiệm hiện trường, phỏng vấn nhân chứng, báo cáo chuyên môn.

Chỉ khi tín hiệu được hỗ trợ bởi bằng chứng cụ thể từ những nguồn này thì mới có thể thực hiện được một bước tiến. Nếu không có bằng chứng, hồ sơ sẽ được đánh giá theo quy trình thông thường; Chỉ nghi ngờ không thể là lý do biện minh cho việc trì hoãn hoặc từ chối thanh toán.

Mẹo: Hãy hỏi AI về danh sách “tôi nên xem tài liệu và dữ liệu nào để xác nhận/bác bỏ điều này” cho mỗi tín hiệu nghi ngờ. Vì vậy, tín hiệu trở thành sự điều tra chứ không phải lời buộc tội.

Từng bước: Phân tích giao dịch đáng ngờ

1. Ẩn danh bối cảnh. Sử dụng thông tin tương đương thực tế thay vì tên, TR ID, IBAN (nếu cần có dữ liệu thực trong quá trình quét, hãy lưu lại trong hệ thống đã được phê duyệt của công ty).
2. Yêu cầu sàng lọc trước. Liệt kê các tín hiệu và lý do nghi ngờ về trí tuệ nhân tạo.
3. Biến mỗi tín hiệu thành một câu hỏi xác minh. "Tín hiệu này được xác nhận và bác bỏ như thế nào?"
4. Thu thập bằng chứng và xác nhận. Tài liệu, chuyên môn, yêu cầu SBM, lĩnh vực nếu cần thiết.
5. Cũng tìm kiếm lời giải thích vô tội. Có lý do chính đáng nào cho tín hiệu này không? Kiểm tra điều ngược lại là tốt.
6. Chuyên gia có thẩm quyền + pháp luật/tuân thủ đưa ra quyết định. Thông báo (SBM/luật), cáo buộc hoặc phủ nhận chỉ được thực hiện khi có bằng chứng và xác nhận được xác minh; Mỗi bước được ghi lại trong hồ sơ theo dõi.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Xác nhận nghi ngờ. Trí tuệ nhân tạo đã đánh dấu hồ sơ bảo hiểm xe máy bằng các tín hiệu "mất toàn bộ 6 ngày sau khi bắt đầu hợp đồng" và "ngày lập hóa đơn trước ngày sự kiện". Chuyên gia đã kiểm tra hóa đơn: nó thực sự có niên đại trước khi xảy ra vụ việc và các dấu hiệu giám định không khớp với vụ va chạm được mô tả. Bằng chứng cụ thể đã xuất hiện; Tệp đã được chuyển hợp lệ sang quy trình pháp lý và SBM. Tín hiệu tiến về phía trước vì nó được hỗ trợ bởi bằng chứng.

Trường hợp 2 - Dương tính giả. Trí tuệ nhân tạo đã đánh dấu người được bảo hiểm là “4 yêu cầu bồi thường trong 2 năm qua, rủi ro cao”. Chuyên gia kiểm tra: 3 trong số thiệt hại là do các phương tiện đỗ khác nhau gây ra và một là do mưa đá; Tất cả đều được ghi lại, chuyên môn hóa và nhất quán. Đó không phải là sự xui xẻo hay gian lận. Chuyên gia đã thanh toán hồ sơ theo liệu trình thông thường. Nếu tín hiệu được tuân theo một cách mù quáng, một khách hàng trung thực sẽ trở thành nạn nhân một cách bất công.

Trường hợp 3 - Mô hình có tổ chức. Trí tuệ nhân tạo đánh dấu sự lặp lại của cùng một tiệm sửa chữa, cùng một nhân chứng và tường thuật sự kiện tương tự trong các hồ sơ khác nhau. Nhóm chuyên gia và pháp lý đã xác nhận mối liên hệ này thông qua SBM và kiểm tra hiện trường; Một mô hình có tổ chức đã xuất hiện. Quyết định được đưa ra không phải bởi một tín hiệu duy nhất mà bởi một chuỗi bằng chứng đã được xác minh và phê duyệt có thẩm quyền.

Bốn lời nhắc có thể sao chép

1) Sàng lọc trước tín hiệu nghi ngờ:

Bạn là trợ lý phân tích gian lận bảo hiểm. Quét tệp khiếu nại ẩn danh sau đây ĐỂ PHÁT HIỆN gian lận: [dán tệp]Đầu ra: các tín hiệu nghi ngờ có thể có (từng mục), lý do cho mỗi tín hiệu và tài liệu làm cơ sở cho tín hiệu đó. Đối với mỗi tín hiệu, "liệu có một lời giải thích vô hại nào không?" thêm ghi chú. Đừng đổ lỗi, đừng quyết định; Nó chỉ đưa ra tín hiệu cần điều tra.

2) Kế hoạch xác minh:

Chuẩn bị kế hoạch xác minh cho các tín hiệu nghi ngờ sau: [dán tín hiệu]Đối với mỗi tín hiệu: (a) tài liệu/dữ liệu/kiểm tra để CHỨNG MINH nó, (b) tài liệu/dữ liệu để TỪ CHỐI nó, (c) chỉ ra để xem xét bằng truy vấn SBM. Mục đích không phải là buộc tội mà là để xác định xem điều đó đúng hay sai.

3) Kiểm tra tính thống nhất của tài liệu:

So sánh các tài liệu yêu cầu bồi thường sau đây để biết tính nhất quán về ngày tháng, số lượng, địa điểm và tường thuật sự kiện: [dán tài liệu]Hiển thị các điểm xung đột cạnh nhau; Viết tài liệu đó đến từ đâu. Thêm một bình luận; chỉ cần liệt kê những điểm không tương thích.

4) Dự thảo phiếu rà soát (không phải quyết định):

Soạn thảo một bản ghi nhớ đánh giá khách quan dựa trên những phát hiện đã ĐƯỢC XÁC MINH sau đây: [bằng chứng đã được xác minh, tín hiệu bác bỏ] Giọng điệu: trung lập, dựa trên bằng chứng, không buộc tội. Giữ nguyên suy đoán vô tội. Thêm lưu ý: "Quyết định và thông báo cuối cùng phải được chuyên gia có thẩm quyền phê duyệt về mặt pháp lý/tuân thủ."

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Yếu: "Khách hàng này có phải là lừa đảo không? Chúng ta có nên từ chối không?"

Vấn đề: Yêu cầu AI đổ lỗi/từ chối trực tiếp (vùng màu đỏ); không có bằng chứng, không có xác minh và không có suy đoán vô tội. Nguy cơ dương tính giả và thiếu chính xác là rất cao.

Strong: "Giả vờ là trợ lý phân tích gian lận. Trong tệp ẩn danh này, liệt kê các dấu hiệu nghi ngờ có căn cứ; đối với mỗi dấu hiệu, hãy chỉ ra khả năng giải thích vô tội và phương tiện xác minh. Không đổ lỗi."

Tại sao nó tốt: Đầu ra là danh sách các cuộc điều tra, không phải lời buộc tội; Suy đoán vô tội và xác minh được giữ nguyên.

biểu đồ so sánh

bước

trí tuệ nhân tạo

Chuyên gia/Pháp lý

nguyên tắc

Quét trước tín hiệu

dấu hiệu

đánh giá

Tín hiệu ≠ bằng chứng

kế hoạch xác minh

bản nháp

Áp dụng

Xác nhận bằng bằng chứng

Xác nhận tài liệu/chuyên môn

so sánh

Bình luận

bằng chứng vật lý

SBM/truy vấn dữ liệu

—

Truy vấn

dấu vết kiểm toán

Cáo buộc/thông báo

—

Quyết định + phê duyệt

suy đoán vô tội

Những lỗi thường gặp

• Nhầm tín hiệu là bằng chứng. Trực tiếp phủ nhận hoặc đổ lỗi với nhãn “rủi ro cao”.
• Không điều tra lời giải thích vô tội. Không kiểm tra xem có thể có lý do chính đáng cho tín hiệu này hay không.
• Bỏ qua chi phí của dương tính giả. Làm nạn nhân của những khách hàng trung thực và làm tổn hại đến niềm tin và danh tiếng.
• Trì hoãn thanh toán mà không có lý do chính đáng. Để nó tiếp tục với sự nghi ngờ mà không có bằng chứng là cả một vấn đề đạo đức và pháp lý.
• Không để lại dấu vết. Không ghi lại bằng chứng nào được đánh giá và đánh giá như thế nào; vẫn không có khả năng tự vệ trước sự kiểm soát và pháp luật.

Tóm lại

Trí tuệ nhân tạo quét trước các tệp đáng ngờ và gắn cờ chúng dựa trên các tín hiệu để phát hiện gian lận; nhưng anh ta không đổ lỗi và không quyết định. Xác minh từng tín hiệu bằng tài liệu, thẩm định, yêu cầu SBM và kiểm tra hiện trường khi cần thiết; cũng điều tra lời giải thích vô tội; Hãy nhớ rằng những thông tin sai lệch sẽ gây hại cho khách hàng. Việc buộc tội, từ chối và thông báo SBM/pháp lý chỉ được thực hiện khi có bằng chứng được xác minh và chuyên gia có thẩm quyền + phê duyệt về pháp lý/tuân thủ. Suy đoán vô tội là cần thiết; Quyết định cuối cùng thuộc về con người.

Nhiệm vụ ứng dụng

Lấy ba tệp thiệt hại (ẩn danh) cho mục đích thử nghiệm; Ít nhất một trong số chúng phải là thật và hai trong số chúng phải có dấu hiệu nghi ngờ. Trích xuất các tín hiệu với gợi ý số 1, lập kế hoạch xác minh cho từng tín hiệu với gợi ý số 2. Sau đó thử xác thực các tín hiệu trên thực tế: tín hiệu nào được hỗ trợ bằng bằng chứng, tín hiệu nào là dương tính giả? Viết một đoạn văn tại sao nguyên tắc “tín hiệu ≠ bằng chứng” lại quan trọng trong ví dụ này.

danh sách kiểm tra

• [ ] Tôi đã ẩn danh bối cảnh / vẫn ở trong hệ thống được công ty phê duyệt.
• [ ] Tôi liệt kê các tín hiệu có lý trí; Tôi không muốn đổ lỗi.
• [ ] Tôi đã xác định được đường dẫn xác minh và bác bỏ cho từng tín hiệu.
• [ ] Tôi đã xác nhận điều đó bằng các tài liệu, kiến ​​thức chuyên môn và truy vấn SBM.
• [ ] Tôi đã khám phá khả năng giải thích một cách vô tội.
• [ ] Tôi chỉ đưa ra lời buộc tội/báo cáo khi có bằng chứng + sự chấp thuận của chuyên gia có thẩm quyền/pháp lý.
• [ ] Tôi đã theo dõi toàn bộ đánh giá.