Практически примери за откриване на измами при щети върху тялото

На практика регистрите за измами разкриват умни модели при претенции за щети върху тялото. Един случай: претенция след 'инцидент' с идентични симптоми като предишни претенции на същия подател, сигнализиран чрез CIEL. Застрахователите кръстосват данни с трафик камери и социални медии, където пострадали са забелязани в добра форма, докато претендират 'инвалидност'. Друг пример засяга банди, които инсценират фалшиви инциденти на паркинги с претенции към множество застрахователи. Благодарение на данни от KvK се проследяват свързани BV. През 2022 г. CIEL блокира 15% от подозрителните претенции с износ на измами от €50 милиона. Успешни истории показват и невинни: шофьор беше освободен след GPS данни, които потвърдиха алибито му. Съвети за претендиращи: бъдете прозрачни относно медицинската история и избягвайте преувеличения. Застрахователите обучават ИИ инструменти за разпознаване на модели, но човешката проверка остава съществена. Тези примери илюстрират как регистрите намаляват измамите, но създават и рискове за честните претендиращи. Съвет: незабавно привлечете експерт при сигнализиране, за да минимизирате щети върху репутацията. (199 думи)