Rolul AI în detectarea fraudei la daune corporale

AI revoluționează combaterea fraudei la daune corporale prin analiza modelelor din big data. Instrumentele scanează cererile de despăgubire pentru anomalii, cum ar fi modele neobișnuite de leziuni sau clustere de cereri în regiuni. CIEL integrează machine learning cu registre tradiționale, cu o precizie de 90% în scorurile de risc. Totuși, GDPR-ul cere transparență în algoritmi pentru a preveni bias-ul. Caz: AI a detectat o rețea de 50 de cereri false de leziuni la spate prin adrese IP. Avantaje: screening mai rapid, costuri mai mici. Dezavantaje: efectul black box poate prejudicia persoane nevinovate, ducând la procese pentru discriminare. Viitor: AI explicabilă (XAI) cu audit trails. Pentru reclamanți: solicitați scorul AI și faceți obiecție dacă este neclar. Legislația precum AI Act (UE) clasifică aceste sisteme ca fiind de risc ridicat, cu override uman obligatoriu. Asiguratorii trebuie să antreneze pe seturi de date diverse. În Olanda, NVVK testează piloți, cu promisiunea unei reduceri a fraudei cu 30%. Rămâneți vigilenți: combinați AI cu asistență juridică pentru o gestionare optimă a cererilor în această eră tehnologică. (198 cuvinte)