Ανίχνευση ανωμαλιών & απάτης στον κλάδο ασφάλισης αυτοκινήτου
Ο εντοπισμός ανωμαλιών και απάτης στην ασφάλιση αυτοκινήτου μπορεί να είναι ένα κρίσιμο έργο για τις ασφαλιστικές εταιρείες για να ελαχιστοποιήσουν τις απώλειες και να εξασφαλίσουν δίκαιη τιμολόγηση για τους πελάτες τους. Μια κοινή προσέγγιση είναι η χρήση αλγορίθμων στατιστικής μοντελοποίησης και μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό ανωμαλιών και δόλιων ισχυρισμών.
Παραδείγματα: Μια εταιρία ασφάλισης αυτοκινήτου θέλει να εντοπίσει και να διερευνήσει μόνο τις πιο ύποπτες περιπτώσεις και να εξοικονομήσει χρόνο και χρήμα από τη διερεύνηση κάθε αξίωσης. Χρησιμοποιώντας δεδομένα από ιστορικές υποθέσεις στοχεύει να προβλέψει τις πιο ύποπτες.
Το πρόβλημα
Η ασφαλιστική απάτη προκαλεί τεράστιες οικονομικές ζημιές στις ασφαλιστικές εταιρίες κάθε χρόνο και είναι αναμφίβολα μία από τις σημαντικότερες προκλήσεις που έχουν να αντιμετωπίσουν. Η ασφαλιστική απάτη μπορεί να πάρει διάφορες μορφές, όπως υπερκοστολόγηση, ψευδή δήλωση, απόκρυψη στοιχείων κ.λπ. και η ανίχνευσή της είναι μια δύσκολη υπόθεση.
Το ζητούμενο
Ανίχνευση ασφαλιστικής απάτης, δηλαδή το σύνολο των δραστηριοτήτων που αναλαμβάνονται για να αποφευχθεί η απόκτηση χρημάτων μέσω ψευδών προσχημάτων.
Η λύση
Με τη χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης που θα βασίζονται σε ιστορικά καταγεγραμμένα και επιβεβαιωμένα δεδομένα απόπειρας ασφαλιστικής απάτης, θα εντοπιστούν συσχετίσεις και πρότυπα μεταξύ ιστορικά ύποπτων δραστηριοτήτων και βάσει αυτών θα είναι ευκολότερο να αναγνωριστεί απόπειρα ασφαλιστικής απάτης μελλοντικά.
Το όφελος
Η χρήση εργαλείων μηχανικής εκμάθησης επιτρέπει στις ασφαλιστικές εταιρίες να εντοπίζουν γρήγορα και αποτελεσματικά περιπτώσεις απάτης.
Αυτό συνεπάγεται κυρίως τα εξής:
- Μείωση της ζημίας που προκύπτει από τις ασφαλιστικές αποζημιώσεις
- Μείωση του κόστους διαχείρισης των αιτημάτων αποζημίωσης
- Μείωση του κόστους από υπηρεσίες πραγματογνωμόνων
- Ενίσχυση της ανταγωνιστικότητας της εταιρίας στην αγορά, καθώς και της διατήρησης των πελατών, λόγω του γεγονότος ότι το κόστος που προκύπτει από την ασφαλιστική απάτη μετακυλίεται σε όλους τους πελάτες της ασφαλιστικής εταιρίας, (λόγω της αύξησης του δείκτη ζημιών) μέσω της αύξησης του ασφαλίστρου.
Ενδεικτική παρουσίαση των δεδομένων που χρειάζονται:
- Τα υποχρεωτικά πεδία είναι τα εξής: Customer number, Policy number, Maker, Model and Vehicle Claim Amount, τα οποία αντλούνται από ιστορικά καταγεγραμμένες ασφαλιστικές απαιτήσεις.
- Τα προαιρετικά πεδία είναι τα εξής: Age and Gender
Table 1. Sample table of user input data
Customer number |
Policy number |
Age |
Sex |
Maker |
Model |
Vehicle Claim Amount |
32111 |
95220 |
19 |
F |
Mercedes |
ML350 |
14889 |
32112 |
95221 |
32 |
F |
Cintroen |
C3 |
2900 |
32115 |
95224 |
26 |
M |
Cintroen |
C2 |
1800 |
32124 |
95225 |
29 |
M |
Peugeot |
206 |
2200 |
32125 |
95226 |
32 |
M |
Toyota |
Corolla |
4500 |
Προαπαιτούμενα:
- Το Toolbox δέχεται αρχεία σε κατάληξη xlsx ή csv.
- Τα ονόματα των μεταβλητών πρέπει υποχρεωτικά να είναι ίδια με τα ονόματα που αναφέρονται στον πίνακα 1.
Αποτελέσματα χρήσης:
Μετά την εισαγωγή των δεδομένων από το χρήστη και αφότου περάσει ένα σύντομο χρονικό διάστημα για την αυτόματη ανάλυσή τους:
- Εξάγεται από το σύστημα μία αναφορά (Report) των αποτελεσμάτων.
Σημείωση: Για οποιαδήποτε διευκρίνιση χρειαστείτε σχετικά με το περιεχόμενο της περίπτωσης χρήσης ή οποιαδήποτε πληροφορία που σχετίζεται με τη συλλογή ή την εγκυρότητα των δεδομένων σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας.