Искусственный интеллект (ИИ) становится важным инструментом для страховых компаний, стремящихся оптимизировать процессы и повысить эффективность. Deloitte в своем недавнем отчете предсказывает, что использование ИИ в страховании может привести к экономии от 80 до 160 миллиардов долларов к 2032 году. Это возможно благодаря внедрению технологий, которые позволяют анализировать данные в реальном времени и сокращать количество мошеннических заявок.
По данным Deloitte, страховые компании, использующие многомодальные возможности ИИ и продвинутую аналитику, могут достичь экономии в 20-40% в зависимости от типа страхования и уровня sophistication систем обнаружения мошенничества. В отчете подчеркивается, что такие методы, как автоматизация бизнес-правил, встроенный ИИ и методы машинного обучения, могут обрабатывать миллионы заявок в реальном времени.
Мошенничество в страховании делится на два типа: "мягкое" и "жесткое". Мягкое мошенничество, связанное с завышением легитимных требований, составляет 60% всех случаев, и его уровень обнаружения колеблется от 20% до 40%. Жесткое мошенничество, которое включает в себя преднамеренные действия для создания ложных заявок, составляет 40% и имеет уровень обнаружения от 40% до 80%.
В недавнем опросе 35% страховых руководителей отметили, что выявление мошенничества является одной из пяти ключевых областей для разработки или внедрения приложений на основе генеративного ИИ в следующем году. Эксперты подчеркивают, что технологии ИИ могут помочь в борьбе как с мягким, так и с жестким мошенничеством, а также предотвратить его.
Камалапуркар, управляющий директор Deloitte, отметил, что с развитием технологий становится проще совершать жесткое мошенничество. Генеративный ИИ способен создавать изображения, которые сложно распознать как подделку. Однако внедрение цифровых отпечатков на принятых изображениях помогает выявлять дубликаты.
Кроме того, ИИ может помочь в предотвращении мошенничества, предоставляя персонализированную информацию и уведомления для страхователей. Например, анализ исторических данных о заявках и информации с датчиков автомобилей может помочь в предотвращении инцидентов.
Камалапуркар подчеркивает, что сочетание ИИ и человеческого опыта даст лучшие результаты, чем использование только одной из этих составляющих. Внедрение технологий противодействия мошенничеству не только повышает эффективность, но и создает дополнительные барьеры для мошенников, что делает их деятельность менее привлекательной.