Η ασφαλιστική απάτη δεν είναι απλώς ένα κόστος! Eίναι ένας αόρατος εχθρός που υπονομεύει την αξιοπιστία του συστήματος και μετακυλίει βάρη σε συνεπείς ασφαλισμένους. Το μέλλον της αντιμετώπισής της βρίσκεται στα δεδομένα και τη μηχανική μάθηση.
Η ασφαλιστική απάτη παραμένει μία από τις πιο πολυσύνθετες και επίμονες προκλήσεις για τον κλάδο οχημάτων. Από στημένα τροχαία και ψευδείς ζημιές, έως εικονικές αποδείξεις και εσκεμμένες υπερτιμολογήσεις, το φάσμα της απάτης έχει εξελιχθεί και προσαρμοστεί. Σύμφωνα με μελέτη της Coalition Against Insurance Fraud, το κόστος της απάτης στις γενικές ασφαλίσεις υπερβαίνει τα 80 δισ. δολάρια ετησίως μόνο στις Η.Π.Α. Στην Ελλάδα, εκτιμάται ότι τουλάχιστον 3%-6% των αποζημιώσεων σε γενικές ασφαλίσεις ενδέχεται να περιλαμβάνουν κάποια μορφή απάτης, σύμφωνα με στοιχεία της ΕΑΕΕ και εσωτερικές εκτιμήσεις εταιρειών.
Από τη «διάγνωση» στην «πρόβλεψη»: μια πολιτισμική μετατόπιση
Παραδοσιακά, οι ασφαλιστικές βασίζονταν στη μετά την υποβολή του αιτήματος (post-claim) διερεύνηση. Ειδικά τμήματα anti-fraud επεξεργάζονταν περιπτώσεις με βάση το προφίλ του πελάτη, τις δηλώσεις, το ιστορικό και — συχνά — τη διαίσθηση έμπειρων στελεχών. Ωστόσο, το μοντέλο αυτό είναι πλέον αναποτελεσματικό και ακριβό. Η σύγχρονη ψηφιακή εποχή, με την πληθώρα δεδομένων και την απαίτηση για real-time αποφάσεις, επιβάλλει ένα νέο πλαίσιο: τη μετάβαση από την ανίχνευση στην πρόληψη μέσω της τεχνητής νοημοσύνης.
Deep learning: Η μηχανική μάθηση στο κέντρο της πρόληψης
Η τεχνητή νοημοσύνη και ειδικά τα deep learning μοντέλα έχουν μεταμορφώσει τη στρατηγική πρόληψης απάτης. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά συστήματα κανόνων (rule-based), τα σύγχρονα νευρωνικά δίκτυα «μαθαίνουν» από δεδομένα και εντοπίζουν μοτίβα που δεν είναι ορατά στον ανθρώπινο έλεγχο.
Και αυτό γιατί τα deep learning μοντέλα έχουν τη δυνατότητα να αναλύουν δεκάδες χιλιάδες μεταβλητές από διαφορετικές πηγές και να «υποψιάζονται» απάτη με μεγαλύτερη ακρίβεια και ταχύτητα απ’ ό,τι ένας άνθρωπος.
Data fusion: Όταν τα δεδομένα συνεργάζονται
Ένα από τα ισχυρότερα όπλα κατά της απάτης είναι το data fusion, δηλαδή ο συνδυασμός δεδομένων από πολλαπλές πηγές για δημιουργία πλούσιων, διασταυρωμένων προφίλ. Αντί να αξιολογείται μόνο το ασφαλιστήριο ή η δήλωση ζημιάς, το σύστημα «τραβά» δεδομένα από:
- Ιστορικά αιτήματα και patterns πελάτη
- Geolocation και metadata από φωτογραφίες
- Τηλεματικά δεδομένα οχήματος
- Δημόσιες βάσεις (π.χ. ΚΤΕΟ, πινακίδες, social media)
- Ανοικτά οικονομικά δεδομένα
Ανθρώπινος έλεγχος + AI: Το νέο μοντέλο συνεργασίας
Η τεχνολογία δεν αντικαθιστά τους ανθρώπους. Τουναντίον ενισχύει το έργο τους. Ο ασφαλιστικός υπάλληλος του αύριο δεν είναι απλώς ένας ερευνητής, αλλά ένας data-informed αναλυτής που εργάζεται παράλληλα με τα insights του συστήματος.
Τα πιο προηγμένα συστήματα AI προβλέπουν όχι μόνο την πιθανότητα απάτης, αλλά και το κόστος διερεύνησης, επιτρέποντας στην εταιρεία να επιλέγει στρατηγικά ποιες υποθέσεις αξίζει να διερευνηθούν περαιτέρω.
Προκλήσεις; Το νομικό πλαίσιο και η δεοντολογία
Παρά τις τεχνολογικές δυνατότητες, υπάρχουν σημαντικές προκλήσεις:
- GDPR και προστασία προσωπικών δεδομένων: Η χρήση δεδομένων από social media ή μη τυποποιημένες πηγές δημιουργεί νομικά ερωτήματα.
- Διαφάνεια αλγορίθμων (explainable AI): Οι αποφάσεις του συστήματος πρέπει να είναι ερμηνεύσιμες και υπερασπίσιμες ενώπιον των αρχών.
- Αποφυγή bias: Τα μοντέλα πρέπει να ελέγχονται ώστε να μην ενισχύουν στερεότυπα ή εισάγουν αθέμιτες διακρίσεις.
Από την αντίδραση στην πρόληψη με όπλο τα δεδομένα
Η αντιμετώπιση της ασφαλιστικής απάτης περνά σε νέα εποχή. Η στρατηγική πλέον δεν είναι να «πιαστεί» ο παραβάτης, αλλά να μην προλάβει να εμφανιστεί. Μέσα από τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, την ενσωμάτωση δεδομένων και την ανάπτυξη «έξυπνων» προειδοποιητικών μηχανισμών, οι ασφαλιστικές έχουν πλέον τη δύναμη όχι μόνο να προστατεύσουν την κερδοφορία τους, αλλά και να ενισχύσουν την εμπιστοσύνη των πελατών τους.
Η ερώτηση δεν είναι αν θα υιοθετηθεί η τεχνητή νοημοσύνη.
Είναι ποιος θα το κάνει σωστά, ηθικά και πρώτος.
