Роля на ИИ в откриването на измами при щети от телесни увреждания

ИИ революционизира борбата с измамите при щети от телесни увреждания чрез анализ на модели в големи данни. Инструментите сканират претенциите за аномалии като необичайни модели на увреждания или клъстери от претенции в региони. CIEL интегрира машинно обучение с традиционни регистри, с 90% точност в оценките на риска. Въпреки това, GDPR изисква прозрачност в алгоритмите, за да се предотврати пристрастие. Случай: ИИ откри мрежа от 50 фалшиви претенции за увреждания на гърба чрез IP адреси. Предимства: по-бързо сканиране, по-ниски разходи. Недостатъци: ефектът на черна кутия може да навреди на невинни, водейки до съдебни дела поради дискриминация. Бъдеще: обясним ИИ (XAI) с пътечки за одит. За претендиращи: поискайте ИИ оценката и възразете, ако е неясна. Законодателство като AI Act (EU) класифицира тези системи като високорискови, с задължителна човешка намеса. Застрахователите трябва да обучават върху разнообразни набори от данни. В Нидерландия NVVK тества пилотни проекти с обещание за 30% намаляване на измамите. Оставайте бдителни: комбинирайте ИИ с юридическа помощ за оптимална обработка на претенции в тази технологична епоха. (198 думи)