Bagaimana AI dapat membantu mendeteksi berbagai jenis penipuan asuransi ?

Bagaimana AI dapat membantu mendeteksi berbagai jenis penipuan asuransi ?

27 Jan 2020, 10:57
Bagaimana AI dapat membantu mendeteksi berbagai jenis penipuan asuransi ?

Kemampuan yang sama yang membuat AI begitu kuat terhadap penipuan e-commerce juga membantu memerangi penipuan asuransi. Algoritma AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat untuk menemukan pola. Kemudian mereka dapat menemukan anomali yang tidak sesuai dengan pola. Misalnya, dengan membandingkan klaim baru dengan data yang ada, AI dapat membantu mendeteksi nilai klaim yang luar biasa tinggi.

Analitik visual dapat menilai kerusakan otomatis atau properti berdasarkan gambar dan video dan menentukan apakah jumlah kerusakan yang diklaim akurat atau tidak. Apakah bumper belakang yang rusak benar-benar klaim $ 10.000, berdasarkan bukti visual dan data lain dari klaim serupa? AI dapat membantu mengatasinya dengan cepat.

AI juga dapat mengambil pandangan tingkat yang lebih tinggi dari klaim, karyawan, dan pemegang polis perusahaan untuk mencari pola yang dapat mengindikasikan penipuan skala besar. Jenis analisis ini dapat mencakup data perilaku dan riwayat transaksi. Misalnya, jika perilaku online karyawan menunjukkan bahwa mereka sedang berjuang dengan hutang, dan mereka juga memiliki pola transaksi keuangan baru yang tidak biasa, algoritme mungkin menandai mereka untuk ditinjau lebih lanjut untuk melihat apakah mereka menerima suap sebagai imbalan atas persetujuan klaim atau inflasi.

Atau, untuk mengambil contoh dari perawatan kesehatan, jika sebuah klinik atau rumah sakit memiliki jumlah prosedur mahal yang luar biasa tinggi dibandingkan dengan fasilitas serupa, atau prosedur yang harganya jauh lebih tinggi daripada rata-rata industri, penyelidik mungkin ingin melihat lebih dekat. Departemen Kesehatan dan Layanan Kemanusiaan A.S. melaporkan kepada Kongres pada awal 2019 bahwa mereka sedang mengeksplorasi AI dan pembelajaran mesin untuk membantunya membasmi penipuan perawatan kesehatan yang terorganisir.

Adopsi federal AI dapat mengubah cara penipuan perawatan kesehatan berskala besar diidentifikasi. Kantor Inspektur Jenderal HHS dan mitra penegak hukum negara bagian dan lokal memimpin pencopotan teratur cincin penipuan perawatan kesehatan nasional dan regional. Satu serangan pada 2018 menyebutkan lebih dari 600 terdakwa dalam penipuan Medicare dan Medicaid senilai $ 2 miliar.

Investigasi membutuhkan sumber daya lebih dari 1.000 agen penegak hukum di seluruh negeri. AI dapat membantu dalam kasus-kasus seperti ini dengan menganalisis beberapa set data besar dengan cepat dan mengidentifikasi anomali lebih cepat daripada manusia. Itu bisa memberi agen informasi yang mereka butuhkan untuk menargetkan penyelidikan mereka dan menghentikan penipuan lebih cepat.

Dalam kasus penipuan perawatan kesehatan, taruhannya lebih dari uang. Skema 2018 yang ditemukan oleh HHS termasuk distribusi ilegal obat opioid adiktif yang telah menyebabkan krisis kesehatan masyarakat. Jadi, menggunakan analitik yang kuat dan pembelajaran mesin mungkin tidak hanya membantu menghilangkan penipuan dan menghemat uang pembayar pajak, tetapi juga menyelamatkan nyawa.

Batas AI dalam deteksi penipuan

Penting untuk diingat bahwa AI tidak dapat, dan tidak seharusnya, menggantikan keahlian manusia dalam hal mengevaluasi penipuan, karena dua alasan penting. Pertama, algoritma mungkin tidak selalu bisa melakukannya dengan benar, terutama ketika itu baru dan memiliki dataset yang relatif kecil untuk dipelajari. Kadang-kadang apa yang tampak seperti perilaku kriminal mungkin memiliki penjelasan yang valid dan tidak berbahaya. Dan penting untuk diingat bahwa AI dapat mempelajari bias yang condongkan hasil jika database berisi informasi yang bias atau dibangun berdasarkan praktik yang bias.

Dalam pencegahan penipuan e-commerce, praktik terbaik adalah meminta analis penipuan meninjau setiap pesanan yang ditandai AI sebagai penipuan yang mungkin suatu proses yang sering kali mencakup berbicara dengan pelanggan untuk memvalidasi informasi mereka. Menolak pelanggan yang baik sering kali membuat mereka pergi untuk selamanya. Menolak klaim yang valid dapat merusak hubungan pemegang asuransi-pemegang polis dan dapat menyebabkan tindakan hukum terhadap perusahaan asuransi.

Alasan kedua sangat penting bagi klaim yang ditandai AI untuk melalui tinjauan pakar adalah bahwa keahlian manusia membantu algoritme menjadi lebih pintar. Ketika analis menemukan klaim yang ditandai atau pola anomali yang bukan penipuan, mereka dapat memasukkan data tersebut ke dalam algoritma sehingga dapat belajar mengidentifikasi kasus serupa dan mengevaluasinya dengan lebih akurat. Seiring waktu, sistem AI menjadi lebih baik dalam membedakan perbedaan antara penipuan dan aktivitas yang sah.

Saat ini, penipuan adalah fakta kehidupan yang mahal di banyak industri. Ini membuang-buang uang dan menarik sumber daya dari fungsi bisnis inti. Seperti yang telah kita lihat, penipuan asuransi juga dapat membahayakan kesejahteraan dan kehidupan manusia. Tetapi ketika perusahaan asuransi dan lembaga penegak hukum mulai bekerja dengan AI untuk menemukan masalah potensial dan mengevaluasi klaim secara lebih akurat, penipuan asuransi mungkin menjadi jauh lebih sulit untuk dihindari.

Sumber : cidahu.com/2019/12/21322/bagaimana-ai-akan-bekerja-terhadap-penipuan-asuransi