Τα συνδυασμένα οφέλη αυτών των προηγμένων τεχνολογιών βοηθούν άμεσα στην καταπολέμηση της ασφαλιστικής και τραπεζικής απάτης.

Η πλειοψηφία των τραπεζικών, αλλά κι ασφαλιστικών ομίλων βασίζονται σε ομάδες ανθρώπινων αναλυτών για να εξετάσουν περίεργες συναλλαγές που σχετίζονται με πιθανή οικονομική ή ασφαλιστική απάτη. Όμως όπως είναι αντιληπτό, οι ομάδες αυτές καλούνται να αντιμετωπίσουν πολλά και διαφορετικά ζητήματα με το λάθος να είναι εύκολο να γίνει. Για να είμαστε ακόμα πιο ακριβείς το 45% των ομίλων αναφέρουν ότι οι έρευνες τους απαιτούν χρόνο για να ολοκληρωθούν, εκ των οποίων το 40% έχουν χαρακτηριστεί εσφαλμένα ως δόλιες, ενώ εκ των υστέρων αποδείχθηκε ότι δεν ήταν.

Τα πλεονεκτήματα της Τεχνητής Νοημοσύνης!

Οι χρηματοπιστωτικές κι ασφαλιστικές εταιρείες διερευνούν πολλές οδούς για να ξεπεράσουν αυτά τα εμπόδια, αλλά λίγα είναι τόσο πολλά υποσχόμενα όσο η τεχνητή νοημοσύνη (Artificial Intelligence) και η μηχανική μάθηση (Machine Learning). Τα συστήματα ανίχνευσης που οδηγούνται από την τεχνητή νοημοσύνη προσφέρουν σημαντικά οφέλη για την καταπολέμηση της απάτης. Για παράδειγμα στον τραπεζικό κλάδο προσφέρουν τη δυνατότητα να αναλύσουν ολιστικά τις συναλλαγές, συγκρίνοντας τα παραγόμενα δεδομένα μιας συναλλαγής, με παρελθοντικά μέσα σε κλάσματα του δευτερολέπτου. Αυτά τα συστήματα μπορούν επίσης να συγκρίνουν κάθε συναλλαγή με οποιαδήποτε άλλη που έχει επεξεργαστεί η τράπεζα, ώστε να προσδιορίσει την πιθανότητα να πρόκειται για δόλια συναλλαγή, με βάση μεταβλητές που μπορεί να μην παρατηρήσει ποτέ ένας αναλυτής. Όπως για παράδειγμα απόπειρες σύνδεσης στον ίδιο λογαριασμό με διαφορετικά ονόματα χρήστη και κωδικούς πρόσβασης ή ακόμα και ασυνήθιστα μεγάλες συναλλαγές.

Οι ασφαλιστικές εταιρείες και οι τράπεζες αναπτύσσουν συστήματα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη με επενδύσεις ρεκόρ. Πιο συγκεκριμένα, περισσότερα από 217 δισεκατομμύρια δολάρια δαπανώνται σε εφαρμογές A.I., όπως η πρόληψη της απάτης και η εκτίμηση κινδύνου. Αυτές οι επενδύσεις αποδίδουν, σύμφωνα με ειδικούς για την πρόληψη της απάτης, είτε πρόκειται για την απόδοση μιας αποζημίωσης, είτε την απάτη σε μια τραπεζική συναλλαγή. Σύμφωνα με τους ειδικούς η τεχνητή νοημοσύνη μειώνει σημαντικά την απόπειρα απάτης, με το 63,6% των ασφαλιστικών και χρηματοπιστωτικών ομίλων να αναφέρουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα πολύτιμο εργαλείο για την καταπολέμηση της προτού καν ξεκινήσει.

Το μειονέκτημα;

Προφανώς το κόστος εφαρμογής όλων των παραπάνω, αλλά το κυριότερο που αναφέρουν οι ειδικοί, είναι πως τα συστήματα αυτά δεν λειτουργούν συχνά σε πραγματικό χρόνο. Κάτι που προβληματίζει ιδιαίτερα τους ειδικούς για περιπτώσεις που πρέπει να γίνει άμεσα η επεξεργασία των δεδομένων και να δοθεί έγκριση αποζημίωσης. Εξίσου σημαντικό πρόβλημα είναι η έλλειψη διαφάνειας, που προβληματίζει τους ειδικούς. Για να γίνουμε πιο συγκεκριμένοι, ένας αναλυτής θα μπορούσε με επιχειρήματα να δικαιολογήσει το γιατί απέρριψε την καταβολή μιας ασφαλιστικής αποζημίωσης, σε αντίθεση με τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, των οποίων οι συλλογισμοί μπορεί να είναι πολύ πιο αόριστοι.

Η λύση στα προβλήματα;

Η μηχανική εκμάθηση, ή διαφορετικά το machine learning, που είναι μια προηγμένη μορφή τεχνητής νοημοσύνης. Τα συστήματα machine learning λαμβάνουν υπόψη παρελθοντικές συναλλαγές και εφαρμόζουν αυτούς τους κανόνες σε μελλοντικές αναλύσεις για τον εντοπισμό τυχόν ασφαλιστικής απάτης ή οικονομικού εγκλήματος. Όσο περνάει ο καιρός και το σύστημα αναλύει ολοένα και περισσότερα δεδομένα, καθίσταται πιο έμπειρο στην καταπολέμηση της απάτης.

Το σίγουρο είναι πως οι απόπειρες δεν πρόκειται να σταματήσουν ποτέ εντελώς, όμως όσο περισσότερη είναι η χρήση προηγμένης τεχνολογίας από έναν ασφαλιστικό ή τραπεζικό όμιλο, τόσο πιο εύκολη θα είναι η αντιμετώπισή της οποιαδήποτε απάτης!