Страховщики P&C будут использовать мультимодальные технологии на базе искусственного интеллекта для борьбы с мошенничеством
Согласно отчету Deloitte FSI Predictions 2025, благодаря внедрению технологий на основе искусственного интеллекта на всех этапах жизненного цикла претензий и интеграции анализа в режиме реального времени из различных модальностей страховщики имущества и страхования от несчастных случаев (P&C) могут сократить количество мошеннических претензий и сэкономить от $80 до 160 млрд к 2032 году.
После уклонения от уплаты налогов мошенничество со страховкой остается вторым по величине преступлением «белых воротничков» в США. По данным Федерального бюро расследований, мошенничество со страховкой обходится среднестатистической американской семье в $400–700 в год из-за увеличения страховых взносов для покрытия расходов.
По оценкам, около 10% претензий по страхованию имущества и ответственности являются мошенническими, что приводит к ежегодным убыткам в размере $122 млрд, что составляет 40% от общих убытков от мошенничества в страховой отрасли.
Одной из причин, по которой мошенничество так распространено, является то, что страхователи обычно взаимодействуют со страховщиками только при уплате страховых взносов или подаче исков о травмах или ущербе имуществу. Этот ограниченный контакт снижает способность страховщиков постоянно контролировать действия страхователей, позволяя мошенническим действиям оставаться незамеченными.
Кроме того, пандемия COVID-19 ускорила цифровизацию, создав новые возможности для мошенников и одновременно стимулируя появление инновационных решений по борьбе с мошенничеством.
Коалиция против страхового мошенничества сообщает, что 78% потребителей в США обеспокоены мошенничеством в страховании, вероятно, потому, что они понимают, что мошенничество затрагивает не только страховщиков — убытки перекладываются на страхователей через более высокие страховые премии.
Deloitte предупреждает, что дальнейшее повышение страховых премий для компенсации убытков от мошенничества вряд ли станет устойчивой стратегией для долгосрочной прибыльности и роста доли рынка.
Вместо этого страховщикам следует принимать упреждающие меры по предотвращению мошенничества до его совершения, выходя за рамки традиционных методов обнаружения, основанных на правилах, и переходя к более совершенным методам выявления и предотвращения.
В компании Deloitte полагают, что внедрение мультимодальных технологий на базе искусственного интеллекта для выявления случаев мошенничества на всех этапах жизненного цикла страховых случаев может значительно сократить эти дорогостоящие потери для потребителей.
Мультимодальные технологии на базе ИИ относятся к передовым системам, которые используют ИИ для обработки и интеграции данных из нескольких модальностей или источников, таких как текст, изображения, аудио, видео и данные датчиков. Объединяя и анализируя различные типы данных, эти технологии генерируют более комплексные и точные идеи, чем одномодальные системы.
Deloitte объясняет, как ИИ может помочь обнаружить и предотвратить мошенничество: «ИИ оснащает страховщиков новыми моделями обнаружения мошенничества, которые могут освободить следователей-людей для сосредоточения на более сложных случаях мошенничества на протяжении всего жизненного цикла претензий. Объединяя технологии борьбы с мошенничеством на основе ИИ с передовой аналитикой данных (в зависимости от законодательства каждой юрисдикции), страховщики могут расширить свои возможности по обнаружению и предотвращению мошенничества. Это может быть полезно в сегментах имущественных претензий и личного автострахования из-за их сложности и огромного объема данных, необходимости обработки в реальном времени и потенциала для значительной экономии средств и повышения эффективности.
«Множественные методы, такие как автоматизированные бизнес-правила, встроенные методы ИИ и машинного обучения, интеллектуальный анализ текста, обнаружение аномалий и анализ сетевых связей, могут оценивать миллионы заявлений в режиме реального времени. Объединение данных из различных модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео, может помочь выявить закономерности и аномалии и улучшить процесс расследования за счет сокращения ложных срабатываний, повышения уровня обнаружения мошеннических заявлений и экономии затрат, связанных с расследованием случаев мошенничества. Однако такие методы должны применяться под эффективным человеческим контролем и в соответствии с законами каждой юрисдикции».
Deloitte отмечает, что будущий успех зависит от объединения передового ИИ с человеческим опытом. Привлечение и удержание квалифицированных кадров, а также постоянные инвестиции в автоматизацию будут важны для компаний, стремящихся достичь своих долгосрочных целей по борьбе с мошенничеством.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz