AI بالعربي – متابعات
ستستخدم شركات التأمين أدوات الذكاء الاصطناعي لكشف محاولات الاحتيال التي يلجأ إليها بعض المرتبطين معها بعقود، مثل المطالبات الملفقة بالكامل أو المتلاعب بتاريخها، والمبالغة في الإبلاغ عن الأضرار.
وقال رئيس وكالة مكافحة الاحتيال في مجال التأمين ماكسانس بيزيان لوكالة الأنباء الفرنسية، الخميس إن “شركات التأمين أبدت فورا اهتماما بالإفادة من الذكاء الاصطناعي في إدارة المطالبات، وخصوصا فيما يتعلق بالاحتيال”.
والأمر جدير بالاهتمام إذ أن هذه الرابطة المهنية تقدّر قيمة عمليات الاحتيال على الممتلكات والمسؤوليات في فرنسا بما بين 2,1 و2,5 مليار يورو كل عام.
ويستطيع الذكاء الاصطناعي أن يساعد، فور توقيع العقد، في اكتشاف ما إذا كان مستند ما تعرض لتعديلات ولو طفيفة، وعلى رصد أية تناقضات قد تكون موجودة بين مستندات مختلفة “وثائق هوية، شهادات تسجيل، وغيرها”.
كذلك يتيح اكتشاف ما إذا كانت صور أسقف منهارة مثلا مأخوذة من الإنترنت، أو ما إذا كان تم تعديل صور حقيقية لزجاج سيارة للإيحاء بأنه مكسور.
مسارات دقيقة للتحقيق للعصابات المنظمة
من جهتها أوضحت مديرة المراقبة ومكافحة الاحتيال في شركة “أليانز فرانس” Allianz France ناديج فوشيه، أن “90 في المئة من المستندات المزورة لا يمكن اكتشافها بالعين المجردة”.
وتطلق هذه الأدوات التكنولوجية أيضًا تنبيها إذ اعتبرت أنه ثمة أمر غير طبيعي في تغييرات الرمز السري أو بيانات هوية مصرفية لمصرف أجنبي عبر الإنترنت أو اتصالا بحسابات الزبائن من مكان غير اعتيادي.
ويوضح إريك سيبوني، المشارك في تأسيس شركة “شيفت تكنولوجي” Shift Technology الفرنسية المتخصصة في هذا المجال، أن استخدام رقم هاتف واحد لمستفيدين عدة من عقود التأمين، أو ورود أسماء لأشخاص مرتبطين بمطالبات عدة وبأدوار مختلفة، عناصر تفتح “مسارات دقيقة للتحقيق” في الاحتيال من جانب عصابات منظمة.
محتالون محتملون
أوضح فلوريان لاغاردير من شركة “أليانز فرانس” لوكالة الأنباء الفرنسية، أن أدوات تكنولوجيا المعلومات للكشف عن الاحتيال ذكية “لأنها تخضع لإعادة تعلم عبر نماذج +deep learning+ (تعلم عميق) و+machine learning+ (تعلم آلي) يتم تحسينها تدريجا مع الاستخدام”،
وفي نهاية السلسلة، يكون دائما موظف مسؤول عن إدارة مطالبات الموظفين هو الذي ينظر بالتفصيل في ملفات حددتها الأنظمة الآلية، ويحدد ما إذا كان هناك احتيال أم لا.
ولهذا المسار طابع قانوني ولكنه مرتبط أيضا بقدرة التمييز، نظرا لأن “كل أنظمة الذكاء الاصطناعي تولد نتائج إيجابية كاذبة”، وفق بيزيان.
أما بالنسبة لشركة التأمين، فإن اعتماد أدوات جديدة للكشف عن الاحتيال ينتج عن المفاضلة بين تكلفة التطوير والتشغيل والوفورات الناتجة عن الكشف عن المطالبات الكاذبة التي لن تسددها.
وأوضح الفرع الفرنسي لشركة التأمين الإيطالية “جنرالي” الصيف الماضي أنه وفر 20 مليون يورو بفضل الاعتماد على برمجيات “شيفت تكنولوجي”.
ويقول مستشار شركة “بارتل” ألكسندر هانينس لوكالة الأنباء الفرنسية، إن “أولئك الذين نفذوا مشاريع تصنيع لمكافحة الاحتيال لن يعودوا إلى الوراء”.
لكنه يحذر من ضرورة عدم وصم حاملي وثائق التأمين واعتبارهم محتالين محتملين. ويشير بيزيان إلى أن العلاقة بين شركة التأمين وعميلها تقوم على الثقة، ونادرا ما ترى شركة التأمين ما تقوم بتأمينه.
وبالمثل، يجب ألا تؤدي خطوات المراقبة إلى إبطاء معالجة المطالبات أكثر من اللازم، ما قد يؤدي إلى إزعاج المستفيدين حسني النية من عقود التأمين.
