Yaralanma Hasarı Sahteciliğinin Tespitinde Yapay Zekânın Rolü

YZ, büyük verilerdeki kalıpları analiz ederek yaralanma hasarı sahteciliğiyle mücadelede devrim yaratıyor. Araçlar, olağandışı yaralanma kalıpları veya bölgelerdeki talep kümeleri gibi anormallikler için talepleri tarar. CIEL, makine öğrenimini geleneksel kayıtlarla entegre eder ve risk puanlarında %90 doğruluk sağlar. Ancak, KVKK algoritmalarda şeffaflık talep ederek önyargıyı önlemeyi zorunlu kılar. Vaka: YZ, IP adresleri aracılığıyla 50 sahte sırt yaralanması talebinden oluşan bir ağı tespit etti. Avantajlar: daha hızlı tarama, daha düşük maliyetler. Dezavantajlar: siyah kutu etkisi masumları mağdur edebilir, ayrımcılık nedeniyle davalara yol açar. Gelecek: denetim izleri ile açıklanabilir YZ (XAI). Talep sahipleri için: YZ puanını talep edin ve belirsizse itiraz edin. AI Yasası (AB) gibi mevzuat bu sistemleri yüksek riskli olarak sınıflandırır ve zorunlu insan müdahalesi gerektirir. Sigortacılar çeşitli veri setlerinde eğitim almalıdır. Hollanda'da NVVK pilot testleri yapar ve %30 sahtecilik azaltma vaadi sunar. Tetikte kalın: bu teknolojik çağda en iyi talep işleme için YZ'yi hukuki destekle birleştirin. (198 kelime)