لطالما تعاملت صناعة التأمين مع حالات عدم الأمانة الفردية، مثل سيارة متلفة تحتاج إلى أربعة أبواب جديدة، أو سقوط بسيط يتحول إلى إصابة تغير الحياة. لكن وفق بيانات أفيفا، أصبحت طبيعة الاحتيال أعمق وأكثر تعقيداً وصعوبة في الاكتشاف بالعين البشرية.
مواجهة مصانع الاحتيال المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم شركات التأمين الذكاء الاصطناعي لاكتشاف هذه المخططات المعقدة. وفقًا لأفيفا، أصبح المحتالون الآن يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتوليد صور مزيفة مقنعة لحالات حوادث السيارات. هذه ليست صوراً رديئة Photoshop، بل صوراً مفصلة ومقنعة يمكنها خداع موظف معالجة المطالبات الذي يعمل على كومة ضخمة من الملفات.
كما تُستخدم نفس أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء مستندات مزيفة، بدءاً من فواتير إصلاحات لم تُنفذ، وصولاً إلى تقارير طبية لا أساس لها من الواقع. لم يعد المحتالون بحاجة إلى شبكة من المرائب الطبية الفاسدة أو المهنيين الطبيين لدعم روايتهم، فكل ما يحتاجونه هو اشتراك في خدمة ذكاء اصطناعي وبعض الخيال. يتولى الذكاء الاصطناعي الباقي، منتجاً مستندات تبدو رسمية يمكن أن تمر بفحص سطحي.
يمكن الآن للفرد أو المجموعة الصغيرة توليد أدلة داعمة لعشرات المطالبات عالية القيمة دون مغادرة مكتبهم. كيف يمكنك التحقق من الواقع عندما أصبح من السهل جداً وبتكلفة زهيدة تزوير كل شيء؟
نظام دفاعي مدعوم بالذكاء الاصطناعي
كانت استجابة أفيفا بناء نظام دفاعي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكنه العمل بنفس المقياس والسرعة التي يعمل بها التهديد. على الرغم من أن الشركة تتحفظ بشأن الهيكلية الدقيقة، إلا أنه يمكن استنتاج ما يحتاجه نظام كهذا.
في جوهره، يقوم الكاشف الذكي بالذكاء الاصطناعي بإجراء تحليل أنماط على نطاق واسع. يقوم الذكاء الاصطناعي بفرز ملايين نقاط البيانات من المطالبات الحالية والسابقة، ليتعلم ما يبدو عليه المطالبة المشروعة - والأهم من ذلك، ما لا يبدو عليه.
عند تقديم مطالبة جديدة، يقوم النظام بمقارنتها بكل شيء. هل تتطابق الأضرار في الصورة مع فيزياء الحادث الموصوفة؟ هل تتناسب الطوابع الزمنية في المستندات مع بعض؟ هل ظهرت هذه اللوحة المسجلة في مطالبات مشبوهة أخرى؟ هل تكاليف الإصلاح المذكورة في الفاتورة خارج نطاق آلاف الإصلاحات المماثلة الأخرى في قاعدة البيانات؟
إنه مستوى من التحليل الجنائي الذي يستحيل القيام به يدوياً على كل واحدة من آلاف المطالبات المقدمة يومياً.
من الجريمة المنظمة إلى المطالبات المبالغ فيها
من المهم ملاحظة أن الأمر لا يقتصر على العصابات الإجرامية المنظمة. جزء من هذا الرقم البالغ 230 مليون جنيه إسترليني يأتي مما يُطلق عليه في الصناعة "تضخم المطالبات". تضخم المطالبات هو نوع أكثر شيوعاً من الاحتيال، حيث يقوم أصحاب بوالص التأمين أو مقدمو الخدمات بزيادة الفواتير.
على سبيل المثال، قد يضيف مر garage إصلاحات غير ضرورية إلى الفاتورة، أو قد يقوم فرد ما بتضخيم قيمة العناصر المسروقة في عملية سطو. هنا أيضاً يثبت الذكاء الاصطناعي أنه أداة قوية.
من خلال تحليل مجموعات بيانات ضخمة لتكاليف الإصلاح والقيم السوقية، يمكن للنظام تحديد الفواتير التي تمثل انحرافاً فورياً. يمكنه مقارنة تكلفة قطعة غيار من مر garage واحد بمتوسط مئات المراكز الأخرى في نفس المنطقة لنفس الموديل.
الهدف من ذكاء أفيفا الاصطناعي ليس رفض المطالبات رفضاً قاطعاً، بل هو أداة تعزيز لمحققيهم البشريين. يعمل الذكاء الاصطناعي كمرشح، ينقي الضوضاء ليرتفع بأكثر حالات الاحتيال احتمالاً إلى السطح. هذا النهج البشري في الحلقة ضروري لضمان العدالة ومنع تحول النظام إلى صندوق أسود يتخذ قرارات دون إشراف.
دروس للشركات في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي
ما تفعله أفيفا يوفر طريقاً محتملاً لأي مؤسسة تواجه العملاء في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي. فالتكنولوجيا نفسها التي تخلق هذه التهديدات هي أيضاً الأكثر فعالية لمواجهتها. مع سهولة تزوير كل شيء بدءاً من الهويات وصولاً إلى الفواتير، لا يوجد دفاع قابل للتطبيق سوى نظام ذكي يمكنه التعلم والتكيف واكتشاف الخداع بمقياس لا يستطيع البشر تحقيقه بمفردهم.
