Rola AI w wykrywaniu oszustw letselschade

AI rewolucjonizuje walkę z oszustwami w zakresie szkód osobowych poprzez analizę wzorców w big data. Narzędzia skanują roszczenia pod kątem anomalii, takich jak nietypowe wzorce urazów lub klastry roszczeń w regionach. CIEL integruje uczenie maszynowe z tradycyjnymi rejestrami, osiągając 90% dokładności w ocenach ryzyka. Jednak RODO wymaga przejrzystości algorytmów w celu zapobiegania biasom. Przypadek: AI wykryła sieć 50 fałszywych roszczeń o urazy kręgosłupa za pośrednictwem adresów IP. Korzyści: szybsze przesiewanie, niższe koszty. Wady: efekt czarnej skrzynki może szkodzić niewinnym, prowadząc do procesów sądowych z powodu dyskryminacji. Przyszłość: wyjaśnialna AI (XAI) z śladami audytu. Dla osób składających roszczenia: żądaj wyniku AI i wnieś sprzeciw, jeśli jest niejasny. Legislacja taka jak AI Act (UE) klasyfikuje te systemy jako wysokiego ryzyka, z obowiązkowym ludzkim nadpisaniem. Ubezpieczyciele muszą szkolić na zróżnicowanych zbiorach danych. W Holandii NVVK testuje projekty pilotażowe, obiecując 30% redukcję oszustw. Pozostawaj czujny: łącz AI z pomocą prawną dla optymalnego rozpatrywania roszczeń w tej technologicznej erze. (198 słów)