Jak nowoczesne technologie pomagają w walce z przestępczością ubezpieczeniową
Przestępczość ubezpieczeniowa stanowi globalny problem, generujący miliardowe straty rocznie dla firm ubezpieczeniowych. W samych Stanach Zjednoczonych oszustwa kosztują sektor ubezpieczeń ponad 80 miliardów dolarów rocznie, co bezpośrednio wpływa na wyższe składki dla klientów. Około 10–20% wszystkich roszczeń ubezpieczeniowych jest fałszywych – a to przyczynia się do dodatkowych strat.
W tym artykule przyjrzymy się, jak nowoczesne technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI), big data i automatyzacja procesów, stają się istotnymi narzędziami w walce z oszustwami w branży ubezpieczeniowej.
Rosnące zagrożenie oszustwami ubezpieczeniowymi
Oszustwa ubezpieczeniowe obejmują różnorodne działania przestępcze – od manipulacji roszczeniami, takich jak zawyżanie wartości szkód, po bardziej skomplikowane schematy, takie jak deepfakes czy fałszywe zgłoszenia dotyczące katastrof naturalnych. Te przestępstwa stanowią wyzwanie dla tradycyjnych metod wykrywania oszustw, które coraz częściej okazują się nieskuteczne wobec nowych technik stosowanych przez cyberprzestępców. 1 na 10 Amerykanów przyznaje się do podawania fałszywych informacji podczas zakupu polis samochodowych. Odnotowano już starty na poziomie 29 miliardów dolarów związanych z "wyciekiem składek". To problem o ogromnej skali.
Według raportu FRISS trudne warunki ekonomiczne, takie jak kryzys kosztów życia, również przyczyniają się do wzrostu liczby oszustw. 69% firm ubezpieczeniowych zgłasza, że liczba zgłoszeń oszustw wzrosła z powodu trudnej sytuacji gospodarczej, co potwierdza globalny charakter tego problemu.
Technologie wspierające wykrywanie oszustw
Firmy ubezpieczeniowe coraz częściej sięgają po nowoczesne technologie, aby przeciwdziałać rosnącym zagrożeniom. Sztuczna inteligencja (AI) i analiza big data odgrywają nadrzędną rolę w wykrywaniu oszustw. Umożliwiają firmom analizę tysięcy zgłoszeń roszczeń w czasie rzeczywistym oraz identyfikowanie wzorców świadczących o możliwych nadużyciach. Przykład? AI potrafi rozpoznawać fałszywe zdjęcia zgłaszane jako dowody szkód, analizując obrazy pod kątem manipulacji lub ponownego wykorzystania w innych roszczeniach.
Według badań 64% firm ubezpieczeniowych korzysta obecnie ze Sztucznej Inteligencji w celu zwalczania oszustw, a kolejne 30% planuje wdrożyć te technologie w nadchodzących latach. AI jest szczególnie efektywna w wykrywaniu tzw. oszustw okazjonalnych, gdzie przestępcy manipulują roszczeniami, aby uzyskać wyższe odszkodowania przy rzeczywistych zdarzeniach. 35% firm używa technologii rozpoznawania obrazów – w ten sposób mogą uniknąć kosztownych inspekcji fizycznych.
AI w analizie obrazów i dokumentów – praktyczne przykłady
Jednym z najczęstszych zastosowań Sztucznej Inteligencji w ubezpieczeniach jest analiza obrazów i dokumentów. Dzięki zaawansowanym algorytmom rozpoznawania obrazu AI może wykrywać oszustwa, które wcześniej były niewidoczne dla człowieka. Allianz, lider w sektorze ubezpieczeń, korzysta z technologii deep learning do analizy zdjęć pojazdów po wypadkach. AI potrafi ocenić stopień uszkodzeń na podstawie milionów zgromadzonych obrazów. Użycie sztucznej inteligencji to rozwiązanie pozwalające na dokładniejsze oszacowanie kosztów naprawy oraz szybsze przetwarzanie roszczeń. Ta technologia poprawia dokładność oraz przyspiesza cały proces – a to korzystne zarówno dla ubezpieczyciela, jak i dla klientów Allianz.
Podobne systemy stosowane są również w analizie dokumentów. Shift Technology, dostawca rozwiązań AI dla branży ubezpieczeniowej, używa sztucznej inteligencji do analizowania zgłoszeń roszczeń i weryfikowania ich autentyczności. AI może wykrywać manipulowane zdjęcia, dokumenty oraz inne dowody przedstawiane jako część roszczeń. Dzięki temu firma może szybciej wykrywać nadużycia – efektem są niższe koszty operacyjne oraz lepsza ochrona uczciwych klientów.
Predyktywna analiza danych w walce z oszustwami ubezpieczeniowymi
Predyktywna analiza danych to kolejne użyteczne narzędzie w walce z oszustwami ubezpieczeniowymi. Korzystając z big data, AI może analizować dane historyczne, aby przewidywać, które zgłoszenia roszczeń są najbardziej podatne na oszustwa. Systemy te są w stanie wychwycić subtelne sygnały, takie jak nietypowe wzorce czasowe lub niezgodności w dokumentach. Na przykład, AI potrafi wykrywać zgłoszenia roszczeń, które są składane krótko po podpisaniu polisy – jest to częsty schemat w przypadku nieuczciwych klientów, którzy próbują szybko uzyskać odszkodowanie.
Dzięki predyktywnej analizie danych ubezpieczyciele mogą lepiej zarządzać ryzykiem, a także minimalizować liczbę fałszywych negatywów, czyli przypadków, w których potencjalnie oszustwo nie zostało wykryte. W praktyce oznacza to zmniejszenie strat finansowych oraz większą skuteczność w wykrywaniu nadużyć.
Zastosowanie AI w walce z deepfake'ami
W obliczu rosnącej liczby ataków cyberprzestępców, którzy wykorzystują technologię deepfake do tworzenia fałszywych dowodów, AI odgrywa istotną rolę w ich identyfikacji. Na przykład, Zurich Insurance Group wykorzystuje AI do wykrywania zmanipulowanych obrazów. To oznacza znacznie szybszą reakcję na oszustwa oparte na zaawansowanych narzędziach cyfrowych. Deepfake'i stają się coraz większym zagrożeniem, a ich identyfikacja bez zaawansowanych narzędzi technologicznych może być praktycznie niemożliwa.
Technologia deepfake, choć pierwotnie stworzona do produkcji multimediów, jest obecnie używana przez cyberprzestępców do manipulowania dowodami, takimi jak filmy czy zdjęcia. Wykorzystanie AI do analizy tych materiałów pozwala na szybkie wychwytywanie anomalii, które mogłyby sugerować oszustwo. W połączeniu z big data, AI może również śledzić i analizować setki podobnych przypadków wykazując większą skuteczność w przeciwdziałaniu tej formie przestępczości.
Big data i analiza ryzyka
Wzrost znaczenia big data w sektorze ubezpieczeń wynika z możliwości analizowania ogromnych ilości danych – dając bardziej precyzyjne przewidywanie ryzyka oraz identyfikację zagrożeń na wczesnym etapie. Firmy, które wdrożyły systemy big data, mogą zmniejszyć straty związane z oszustwami – według The Coalition Against Insurance Fraud prawie 96% ubezpieczycieli deklaruje korzystanie z technologii do przeciwdziałania nadużyciom. Przykładem może być analiza dokumentacji medycznej związanej ze zgłoszeniami dotyczącymi obrażeń ciała – dzięki integracji danych z różnych źródeł, firmy mogą szybko wykrywać niezgodności w dokumentach, co prowadzi do skuteczniejszego zarządzania ryzykiem.
Duże zbiory danych umożliwiają również lepsze rozumienie zachowań konsumentów – takie rozwiązanie pozwala na bardziej spersonalizowane podejście do wykrywania nadużyć. Dzięki zaawansowanym modelom predykcyjnym firmy mogą szybciej identyfikować wzorce oszustw, minimalizując liczbę fałszywych negatywów oraz poprawiając dokładność weryfikacji zgłoszeń.
Automatyzacja procesów
Automatyzacja procesów skutecznie usprawnia operacje ubezpieczeniowe w obszarze wykrywania oszustw. Dzięki automatyzacji firmy mogą natychmiast analizować zgłoszenia, flagować podejrzane przypadki oraz przekazywać je do dalszej weryfikacji przez zespoły ds. nadużyć. Automatyzacja pozwala również na bardziej efektywne zarządzanie dużą liczbą zgłoszeń roszczeń. Szybkość obsługi klientów wzrasta i jednocześnie zmniejszają się koszty operacyjne.
Raport FRISS wskazuje, że firmy, które zintegrowały automatyzację z systemami big data i AI, skróciły czas rozpatrywania roszczeń nawet o 40%. Automatyzacja stanowi więc kluczowy element przyszłości branży ubezpieczeniowej, w której firmy muszą sprostać rosnącej liczbie zgłoszeń oraz dynamicznie zmieniającym się regulacjom.
Usprawnienia dzięki AI
Automatyzacja jest nieodłącznym elementem nowoczesnych systemów zarządzania ryzykiem w ubezpieczeniach. AI pozwala na automatyczne przetwarzanie dokumentacji, weryfikację roszczeń oraz obliczanie odszkodowań – skraca czas potrzebny na rozpatrzenie zgłoszeń. W tradycyjnych systemach ręczne przetwarzanie dokumentów mogło trwać tygodnie, natomiast z AI ten proces może zająć zaledwie kilka dni.
Automatyzacja pozwala także na lepszą alokację zasobów – pracownicy, którzy wcześniej zajmowali się ręcznym przetwarzaniem zgłoszeń, mogą teraz skupić się na bardziej złożonych przypadkach. Dzięki temu ubezpieczyciele są w stanie lepiej zarządzać ryzykiem i reagować na zmieniające się potrzeby rynku.
Wyzwania technologiczne i cyberbezpieczeństwo
Chociaż nowoczesne technologie, takie jak AI, big data i automatyzacja, oferują ogromne korzyści, wdrożenie tych systemów niesie ze sobą także wyzwania. Cyberprzestępcy coraz częściej korzystają z zaawansowanych narzędzi, takich jak deepfakes i manipulacje danymi, aby przeprowadzać ataki na firmy ubezpieczeniowe. Dlatego firmy muszą nieustannie inwestować w cyberbezpieczeństwo, aby chronić swoje systemy przed coraz bardziej złożonymi zagrożeniami.
Jednym z głównych wyzwań technologicznych jest dostęp do wysokiej jakości danych. 53% firm ubezpieczeniowych przyznaje, że ograniczony dostęp do danych wysokiej jakości utrudnia skuteczne zarządzanie systemami antyfraudowymi. Brak odpowiednich zasobów IT, szkolenia pracowników oraz zaawansowanej infrastruktury technologicznej mogą stanowić przeszkody dla wielu firm, które starają się wdrożyć nowoczesne rozwiązania w swoich systemach.
Współpraca międzysektorowa i globalne podejście
Efektywna walka z przestępczością ubezpieczeniową wymaga współpracy międzysektorowej. Globalne zagrożenia wymagają globalnej współpracy. Tworzenie międzynarodowych baz danych umożliwia szybsze wykrywanie schematów oszustw i lepszą ochronę przed przestępcami operującymi w różnych jurysdykcjach. Dzięki zintegrowanym systemom antyfraudowym możliwe jest bardziej kompleksowe podejście do zarządzania ryzykiem.
FRISS podkreśla, że firmy, które wdrożyły zintegrowane platformy do wymiany danych o podejrzanych działaniach, odnotowały znaczną poprawę wyników w zakresie wykrywania oszustw. Współpraca między firmami i instytucjami publicznymi pozwala na lepsze monitorowanie nadużyć i szybsze reagowanie na zmieniające się zagrożenia. Przykładem może być międzynarodowa baza danych, umożliwiająca globalne monitorowanie schematów oszustw oraz sprawne wykrywanie i reagowanie na nowe formy nadużyć.
AI w branży ubezpieczeniowej – zalety i wyzwania
Przestępczość ubezpieczeniowa to problem, który generuje miliardowe straty na całym świecie. Nowoczesne technologie, takie jak sztuczna inteligencja, big data i automatyzacja procesów, odgrywają kluczową rolę w walce z tym zjawiskiem. AI pozwala na szybsze i bardziej precyzyjne wykrywanie oszustw, big data umożliwia lepsze przewidywanie ryzyka, a automatyzacja usprawnia procesy rozpatrywania roszczeń. Użycie technologii jest właściwą drogą do zmniejszenia strat finansowych i zwiększenia efektywności operacyjnej firm ubezpieczeniowych.
Wdrożenie tych technologii wiąże się z wyzwaniami, takimi jak dostęp do wysokiej jakości danych i zagrożenia cyberbezpieczeństwa. Skuteczna walka z przestępczością ubezpieczeniową będzie wymagać dalszych inwestycji w technologie oraz ścisłej współpracy między firmami ubezpieczeniowymi, dostawcami technologii i organami regulacyjnymi. W przyszłości firmy ubezpieczeniowe, które zdecydują się na integrację nowoczesnych rozwiązań technologicznych, będą mogły skuteczniej reagować na zmieniające się warunki rynkowe i minimalizować ryzyko nadużyć.
Firmy ubezpieczeniowe, które wdrożyły zaawansowane technologie, mogą szybciej dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych i regulacyjnych. Innowacyjne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji zwiększają ich elastyczność oraz zdolność do reagowania na nowe wyzwania. Dzięki analizie big data firmy ubezpieczeniowe mogą również lepiej zrozumieć potrzeby swoich klientów i dostosować swoje oferty – a to przekłada się także na wzrost satysfakcji klientów.