Существует несколько направлений, в которых ИИ может быть полезен, а именно это анализ данных; обнаружение аномалий; анализ текстов; сравнительный анализ; прогнозирование; мониторинг в реальном времени; обучение и улучшение.
Интеграция данных решений в АИС страхования может значительно повысить уровень безопасности и доверия к системе. Но также важно обеспечить защиту данных и конфиденциальность информации клиентов, чтобы соблюсти этические и юридические нормы.
В последние годы были внедрены различные механизмы и меры контроля, чтобы предотвратить использование неофициальных схем по занижению коэффициента бонус-малус (КБМ) для автомобилей, что в свою очередь способствует уменьшению случаев мошенничества на рынке ОСАГО. Это в первую очередь связано с усиливающимся регулированием страхового рынка и повышением требований к агентам и страховщикам.
Такие механизмы, как автоматизированные системы учета ДТП, взаимодействие с государственными органами, а также новые технологии для проверки данных, помогают обеспечить прозрачность расчета КБМ. Это позволяет страховщикам более точно определять коэффициент на основании реального страхового стажа и аварийности водителя.
Кроме того, страховые компании усиливают контроль за агентами и проводят обучение, чтобы минимизировать риски связаные с использованием «серых» схем. Основное внимание уделяется честности и открытости в страховом бизнесе, что, в конечном счете, содействует защите интересов как потребителей, так и самих страховых компаний.
Применение современных технологий, таких как искусственный интеллект и нейросети, для анализа данных в различных областях являются действительно важными моментами на сегодняшний день. Действительно, такие технологии могут значительно повысить эффективность выявления аномалий и отклонений от нормальных показателей.
Используя алгоритмы машинного обучения, можно анализировать большие объемы данных и находить скрытые паттерны, которые неочевидны при традиционных методах анализа. Это позволяет не только выявлять потенциальные проблемы или мошеннические действия, но и принимать своевременные меры для их устранения.
Кроме того, такой подход может помочь в выявлении новых трендов и закономерностей, которые могут быть полезны для оптимизации бизнес-процессов или улучшения качества услуг. Важно также обеспечить правильную интерпретацию результатов и учитывать контекст данных, чтобы избежать ложных интерпретаций.
«Выявление мошенничества и нецелевых действий может существенно снизить убыточность страховых компаний. Это, в свою очередь, позволяет создаваемым резервам воздействовать на тарифную политику, что приводит к снижению тарифов для добросовестных клиентов.
Выделяют несколько ключевых аспектов этого процесса: использование технологий анализа данных; установка прозрачных процедур; обучение сотрудников; сотрудничество с правоохранительными органами; прозрачность для клиентов;
В результате все эти меры могут способствовать созданию более справедливой и устойчивой страховой системы, где добросовестные клиенты получили бы преимущества в виде сниженных тарифов», - комментирует эксперт Ставропольского филиала Президентской академии Александр Калашников.
