도전

FBI에 따르면 보험 사기(비건강 보험)의 총 비용은 연간 400억 달러 이상으로 추산되며, 이는 평균 미국 가정에서 연간 400~700달러의 보험료 인상 비용을 초래합니다. 보험 청구 처리는 오류를 초래하는 지루한 작업입니다. 일부 사기 유형은 잘 알려져 있으며 규칙 기반 시스템을 사용하여 발견할 수 있습니다. 그러나 새롭거나 미묘한 차이가 있는 사기는 해당 사기가 잘 문서화될 때까지 규칙 기반 시스템에서 놓치게 됩니다.

기회

AI는 보험 청구에 대한 사기 감지에 이상적입니다. 머신 러닝 모델을 사용하여 기존 사기 패턴을 기반으로 클레임 평가 및 라우팅을 자동화할 수 있습니다. 이 프로세스는 추가적인 검토를 위해 잠재적으로 사기성 클레임을 제기할 뿐만 아니라, 양호한 거래를 자동으로 식별하고 승인 및 지불을 간소화하는 추가적인 이점을 제공합니다. 보다 발전된 이상 탐지 시스템을 배치하여 새로운 패턴을 찾고 검토를 위해 플래그를 지정할 수 있으므로 새로운 사기 유형을 신속하게 조사할 수 있습니다. AI 시스템은 또한 조사관에게 명확한 이유 코드를 제공할 수 있으므로 AI가 조사를 간소화하는 사기를 표시하게 한 핵심 요소를 신속하게 확인할 수 있습니다. AI 기반 사기 감지를 사용하면 사기 청구가 지불되기 전에 평가되고 표시될 수 있으므로 보험 공급자의 비용을 줄이고 소비자의 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.