Распространение цифровых экосистем в страховой отрасли открыло новую эру сложностей, в которой страховые компании сталкиваются не только с ускоренными темпами обработки претензий, но и с повышенной изощренностью мошеннических действий. Традиционные системы обнаружения мошенничества, основанные на статических фреймворках на основе правил и анализе исторических данных, часто не успевают за быстро развивающейся тактикой, используемой злоумышленниками. Эти традиционные подходы становятся все более недостаточными для обработки огромного объема, скорости и разнообразия данных, генерируемых в страховых средах в режиме реального времени, особенно когда сталкиваешься с тонкими и сложными схемами мошенничества, что отмечается в исследованиях А.С. Микаевой, С.И. Усачева.

В данных исследованиях авторы представили комплексную систему предотвращения мошенничества в области страхования на основе искусственного интеллекта (далее – ИИ), которая не только ускоряет обработку претензий, но и обеспечивает стратегический путь к созданию устойчивой, масштабируемой инфраструктуры обнаружения мошенничества, способной справляться с динамичным характером современного страхового мошенничества. В научных исследованиях авторов А.А. Кузнецова, Е.А. Лесных прорабатываются ключевые технологические компоненты этой структуры, включая точность модели машинного обучения, возможности принятия решений в режиме реального времени и адаптивные модели обнаружения мошенничества, при этом подчеркивается важность конфиденциальности данных, этичных практик ИИ и прозрачности моделей в развивающемся нормативно-правовом ландшафте.

По мере того, как отрасль движется в сторону цифровой трансформации, использование ИИ и машинного обучения (далее – ML) становится первостепенным для решения этих проблем. Автоматизированное тестирование на основе ИИ представляет собой надежное, адаптивное и масштабируемое решение этой распространенной проблемы, позволяющее страховщикам беспрепятственно интегрировать обнаружение мошенничества в режиме реального времени в рабочие процессы своих претензий. Используя возможности предиктивной аналитики, алгоритмов обнаружения аномалий и моделей глубокого обучения, страховщики могут заблаговременно выявлять мошеннические претензии до того, как они проникнут в систему, сводя к минимуму финансовые последствия мошенничества.

Интеграция обработки естественного языка (NLP) еще больше обогащает эту структуру, позволяя страховщикам анализировать неструктурированные данные в формах претензий, сообщениях и страховой документации для обнаружения несоответствий и подозрительных шаблонов, указывающих на мошенническое поведение. Этот многогранный подход в сочетании с механизмами непрерывного обучения гарантирует, что системы обнаружения мошенничества развиваются в тандеме с новыми методами борьбы с мошенничеством, повышая точность и сводя к минимуму как ложноположительные, так и ложноотрицательные результаты.

Мошенничество со страховыми претензиями является серьезной проблемой, которая угрожает финансовой стабильности и целостности страховой отрасли. В этом разделе подробно рассматриваются различные формы мошенничества в страховании, влияние мошенничества на страховщиков и страхователей, а также развивающийся ландшафт мошеннических действий по мере ускорения цифровой трансформации в секторе.