Вот как новые источники данных и технологии помогают в выявлении мошенничества сегодня.
Страховое мошенничество сопутствовало страхованию с самого начала его зарождения. Еще древние греки создали своеобразную форму морской страховки, чтобы компенсировать возможные потери, понесенные при потоплении коммерческого судна в пути. Тогда для владельца лодки стало обычным делом прятать лодку в иностранном порту и требовать деньги предусмотренные по страховке. Даже в те ранние времена общины нанимали специальных следователей, чтобы определить, действительно ли лодка затонула.
Перенесемся в настоящее время, и в последние несколько десятилетий, когда отрасль стала использовать все более изощренные технологии для борьбы с мошенничеством.
А вообще, полезно ли спрашивать, что действительно нового сейчас происходит в сфере борьбы с мошенничеством? Ответ - да.
Есть несколько трансформационных технологий, которые могут изменить ситуацию для обнаружения мошенничества. Например, машинное обучение, социальные сети и аэрофотоснимки могут вносить вклад в новые решения. Все они генерируют и полагаются на огромные объемы данных, включая множество новых источников данных. Говорим ли мы об оппортунистическом мошенничестве или сетях организованной преступности - эти технологические области предоставляют потрясающие новые возможности для борьбы с мошенничеством.
Конечно, мошенничество может произойти во время андеррайтинга или процесса урегулирования претензий. Когда человек или бизнес обращаются за страховкой, всегда есть возможность предоставить неверную информацию, чтобы преднамеренно получить более низкую ставку страховой премии. Что касается претензий, то мошенничество может происходить во многих моментах в течение жизненного цикла претензий. В случае поэтапных аварий это происходит еще до того, как произошла авария.
Так как же продвигается технология, способствующая выявлению мошенничества сегодня? Сначала давайте посмотрим на новые источники данных.
Сегодня можно легко обнаружить большой разброс ставок из-за большого разнообразия новых источников данных, которые могут обеспечить проверку информации, предоставленной клиентом или агентом. Например, для авто легче определить места его нахождения, был ли он в гараже или определить, был ли автомобиль затоплен. Что касается недвижимости, существует множество данных о текущих характеристиках недвижимости.
Когда дело доходит до машинного обучения, то подходы больших данных с огромной вычислительной мощностью и огромными наборами данных могут выявить закономерности и аномалии, которые невозможно было бы обнаружить людям, и сделать это с более низким уровнем ложных срабатываний. Социальные сети стали центральным инструментом для служб расследования мошенничества и правоохранительных органов, особенно для случаев мошенничества сотрудников.
Все мы слышали истории о людях, заявляющих о травмах, приводящих к инвалидности, которые появляются на фотографиях в Instagram на лыжах или прыгают с парашютом. Вселенная социальных сетей также дает много информации о связях между различными людьми и предприятиями, которые можно сопоставить для выявления мошеннических схем. Используя аэрофотоснимки, становится проще сравнивать фотографии объекта до и после, чтобы определить, был ли ущерб вызван конкретным погодным явлением.
Одним из самых больших преимуществ всех этих новых возможностей является то, что технология позволяет обнаруживать мошенничество значительно раньше в заявке и с большей точностью, так что специальные следственные подразделения (SIU) и процессы подачи требований более эффективны (по сравнению с тем, что было ранее, когда SIU или отдел урегулирования убытка узнавал о мошенничестве через 3-4 недели или позже после первого сообщения об убытке, а потом было уже поздно).
Еще предстоит проделать большую работу, чтобы найти правильных партнеров по решениям, интегрировать новые решения с существующими системами и определить оптимальный баланс технологий и человеческих знаний. Но в настоящее время существует больший потенциал, чтобы, наконец то, добиться значительных успехов в сокращении мошенничества, особенно потенциал для более ранней идентификации и более точных результатов.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz