Η ανίχνευση της απάτης ήταν ιστορικά μια διαδικασία που βασιζόταν σε αναλυτές, αλλά πλέον η τεχνολογία μπορεί να αυτοματοποιήσει και να βελτιώσει σημαντικά τη διαδικασία αυτή.
Παρόλο που η ασφαλιστική απάτη κοστίζει στις εταιρείες δισεκατομμύρια ευρώ κάθε χρόνο, η ανίχνευση της ιστορικά γινόταν με χειροκίνητες διαδικασίες. Βασιζόταν στους αναλυτές για να εντοπίσουν μοτίβα και ανωμαλίες στα δεδομένα των ασφαλιστικών αποζημιώσεων. Ωστόσο, με την εμφάνιση των μεγάλων δεδομένων και των προηγμένων τεχνικών ανάλυσής τους, είναι πλέον δυνατό να χρησιμοποιηθεί η τεχνολογία για την αυτοματοποίηση και βελτίωση της ανίχνευσης της απάτης.
Τα Big Data στην υπηρεσία ανίχνευσης της απάτης
Τα Big Data ή αλλιώς μεγάλα δεδομένα αναφέρονται στις τεράστιες ποσότητες δεδομένων που δημιουργούνται καθημερινά από μια ποικιλία πηγών. Αυτά τα δεδομένα περιλαμβάνουν τα πάντα, από αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και διαδικτυακές συναλλαγές, έως ιατρικά αρχεία και κυβερνητικά δεδομένα. Για τις ασφαλιστικές εταιρείες, τα μεγάλα δεδομένα παρέχουν έναν πλούτο πληροφοριών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανίχνευση και την πρόληψη της απάτης.
Ένα από τα κύρια πλεονεκτήματα των μεγάλων δεδομένων είναι ότι επιτρέπουν τη δημιουργία λεπτομερών προφίλ πελατών, αλλά και οργανισμών. Συλλέγοντας και αναλύοντας δεδομένα από μια ευρεία γκάμα πηγών, οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να αποκτήσουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση της συμπεριφοράς και του ιστορικού ενός ατόμου, καθιστώντας ευκολότερο τον εντοπισμό της παράνομης δραστηριότητας.
Για παράδειγμα, οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα μεγάλα δεδομένα για να αναλύσουν μοτίβα συμπεριφοράς, όπως πόσο συχνά υποβάλλει αιτήσεις για αποζημίωση ένα άτομο ή τους τύπους των αποζημιώσεων που υποβάλλει. Αν ένα άτομο ξαφνικά αρχίσει να υποβάλλει πολλές αξιώσεις ή αξιώσεις για ασυνήθιστους τύπους ζημιών, αυτό θα μπορούσε να είναι ένδειξη παράνομης δραστηριότητας.
Επιπλέον, οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα μεγάλα δεδομένα για να ανιχνεύσουν ανωμαλίες στα δεδομένα των αποζημιώσεων.
Προηγμένες τεχνικές ανάλυσης για την ανίχνευση απάτης
Εκτός από τα μεγάλα δεδομένα, οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν προηγμένη τεχνολογία όπως:
Μηχανική εκμάθηση: Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης μπορούν να εκπαιδευτούν να εντοπίζουν μοτίβα στα δεδομένα που συνδέονται με παράνομη δραστηριότητα. Αναλύοντας ιστορικά δεδομένα αποζημιώσεων, τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης μπορούν να μάθουν να εντοπίζουν τα χαρακτηριστικά των ψευδών αποζημιώσεων και να επισημαίνουν ύποπτες δραστηριότητες για περαιτέρω έρευνα.
Predictive Analytics: Τα μοντέλα predictive analytics μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να προβλέψουν την πιθανότητα μιας αξίωσης αν είναι ψευδής με βάση ιστορικά δεδομένα. Αναλύοντας παράγοντες όπως η προηγούμενη συμπεριφορά ενός οδηγού και τα δημογραφικά του χαρακτηριστικά, αυτά τα μοντέλα μπορούν να αναδείξουν έναν βαθμό κινδύνου απάτης σε κάθε αποζημίωση. Αυτό επιτρέπει στους ερευνητές να επικεντρωθούν στις περιπτώσεις υψηλού κινδύνου.
Ποιες όμως είναι οι προκλήσεις & οι περιορισμοί των Big Data;
Καθώς τα μεγάλα δεδομένα και οι προηγμένες τεχνικές ανάλυσης συνεχίζουν να εξελίσσονται, το μέλλον της ανίχνευσης ασφαλιστικής απάτης φαίνεται πολλά υποσχόμενο. Τα επόμενα χρόνια, μπορούμε να αναμένουμε ακόμη πιο εξελιγμένα συστήματα ανίχνευσης απάτης που χρησιμοποιούν δεδομένα και τεχνητή νοημοσύνη για την ανίχνευση παράνομης δραστηριότητας σε πραγματικό χρόνο.
Παρόλο που τα μεγάλα δεδομένα και οι προηγμένες αναλύσεις μπορούν να παρέχουν ισχυρά εργαλεία για την ανίχνευση ασφαλιστικής απάτης, η βιομηχανία πρέπει να γνωρίζει τις πιθανές προκλήσεις και περιορισμούς. Παρακάτω είναι μερικά ζητήματα που πρέπει να ληφθούν υπόψη:
- Ποιότητα δεδομένων: Η ακρίβεια και η πληρότητα των δεδομένων είναι κρίσιμες για την αποτελεσματική ανίχνευση της απάτης. Αν τα δεδομένα είναι ελλιπή, ξεπερασμένα ή ανακριβή, αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ψευδώς θετικά ή ψευδώς αρνητικά αποτελέσματα. Επομένως, οι ασφαλιστικές εταιρείες πρέπει να διασφαλίσουν ότι τα δεδομένα τους είναι υψηλής ποιότητας και ενημερώνονται τακτικά.
- Ανησυχίες για την ιδιωτικότητα: Οι ασφαλιστικές εταιρείες πρέπει επίσης να είναι προσεκτικές για τις ανησυχίες σχετικά με την ιδιωτικότητα όταν συλλέγουν και αναλύουν δεδομένα. Πρέπει να συμμορφώνονται με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων και να διασφαλίζουν ότι οι ευαίσθητες προσωπικές πληροφορίες διατηρούνται ασφαλείς.
- Μεροληψία: Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης μπορεί να είναι ευάλωτοι σε μεροληψία, ιδιαίτερα αν τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευσή τους μεροληπτούν. Για παράδειγμα, αν τα ιστορικά δεδομένα αξιώσεων μεροληπτούν κατά συγκεκριμένων δημογραφικών ομάδων, το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης μπορεί να διαιωνίσει αυτήν τη μεροληψία στην ανίχνευση απάτης. Επομένως, είναι σημαντικό να ελέγχονται και να αξιολογούνται τακτικά οι αλγόριθμοι και για αυτή την παράμετρο.
- Ανθρώπινη παρέμβαση: Παρόλο που τα μεγάλα δεδομένα και οι προηγμένες αναλύσεις μπορούν να αυτοματοποιήσουν πολλές πτυχές για την ανίχνευση απάτης, είναι ακόμα σημαντικό να υπάρχει ανθρώπινη παρέμβαση για την αναθεώρηση και επαλήθευση ύποπτων αποζημιώσεων. Η ανθρώπινη εμπειρογνωμοσύνη είναι απαραίτητη για τη λήψη σύνθετων αποφάσεων και την ερμηνεία των αποχρώσεων ορισμένων αξιώσεων.
