fb
IT Systems 11/2020 AI a Business Intelligence Banky a finanční organizace 19. 1. 2021 18:32

S pomocí umělé inteligence mohou pojišťovny efektivněji odhalit podvodné jednání

Pojišťovny v České republice za posledních pět let odhalují každoročně pojistné podvody v hodnotě přes jednu miliardu korun, což představuje průměrně okolo 1 procenta z celkově vyplaceného pojistného plnění. Ovšem podle odborníků mohou pojistné podvody dosahovat až 10 procent z nahlášených škod. Aby pojišťovny zachránily větší částku, měly by zkvalitnit procesy odhalování podvodů a nasadit sofistikovanější detekčními systémy na bázi real-time technologie s prvky umělé inteligence.

České pojišťovny šetřily v loňském roce 8 474 podezřelých pojistných událostí, při kterých zabránily podvodům v hodnotě 1,13 miliardy korun. O rok dříve odhalily podvody dokonce za 1,29 miliardy. Uchránily tak zhruba 1,3 procenta z peněz vyplacených za škody, které v roce 2018 přesáhly částku 93,2 miliard korun. Kvalifikované odhady přitom uvádějí, že až 10 procent ze všech nahlášených škod mohou být podvody, což by za rok 2018 představovalo více jak 9,2 miliardy korun, které mohly skončit v kapsách podvodníků.

Pojišťovny se snaží bránit a jejich procesy na řízení rizik a odhalování trestné činnosti se rok od roku zlepšují. Je to je zřejmé i z nárůstu prověřovaných podezřelých případů, které se od roku 2012 více jak ztrojnásobily. Aby pojišťovny dokázaly zabránit většině ztrát způsobených podvodníky, musely by dosáhnout ideálních podmínek, jako jsou například zdroje relevantních informací, více zkušených specialistů a likvidátorů, efektivnější procesy a především implementované sofistikované detekční systémy s prvky umělé inteligence, které vyhodnocují anomálie v chování klientů a různé vazby mezi nimi.

Bohužel ideální podmínky reálně zatím nikde nenastaly. Některé pojišťovny ještě používají zastaralé technologie, jiné je mají neefektivně nastavené a chybí jim kvalitní vstupní data. Přitom dobře fungující počítačový systém může snížit objem ztrát až o polovinu. „Pojišťovny, které k detekci a šetření pojistných podvodů využívají Fraud Management Systémy, dokáží zachytit podstatně větší množství podezřelých případů. Navíc odhalují potenciální nebezpečí již v počátku trestných činů, takže jim nevznikají náklady na jejich šetření a nápravu škod, které jsou zhruba třikrát vyšší než přímá ztráta způsobená podvodem,“ uvedl přínos moderních technologií Marek Žáček, Senior Fraud Analytik ze společnosti Analytics Data Factory.

Moderní antifraudové programy s prvky umělé inteligence využívají strojové učení k analýzám vstupů z mnoha různých zdrojů. Dokáží online vyhodnocovat velká množství dat v jejich souvislostech, čímž dokáží odhalit podvodný záměr již při sjednání smlouvy, nebo při nahlášení pojistné události v době, kdy ze strany pojišťovny ještě nedošlo k vyplacení pojistného plnění, neboť následné vymáhání neoprávněného plnění je nákladné, a ne vždy úspěšné.

Výsledná data také ukazují na případné nedostatky pojistných produktů nebo chyby v procesech a v řízení vztahů se zákazníky. Mohou tak sloužit pro zlepšování produktů, pojistných podmínek nebo nastavení procesů od analýz vstupních rizik, přes obchodní síť až po likvidaci pojistných událostí.

Pojišťovny čeká nikdy nekončící boj, protože také podvodníci se zdokonalují a používají vyspělé počítačové programy pro změnu reality a dokonalé padělání dokumentace. „Ani sebelepší systém pojišťovny stoprocentně neochrání před aktivitami zločinců, kteří hledají stále nové způsoby, jak prolomit jejich ochranu. Ale každé další detekované procento podvodných škod by mohlo ušetřit téměř jednu miliardu korun, což je částka, pro kterou se do antifraudových systémů vyplatí investovat,“ uzavírá Marek Žáček.

Kalendář akcí
Konference - Semináře - Školení
Časopis IT Systems/Speciál
Aktuální číslo časopisu IT Systems Aktuální číslo časopisu příloha #1
Archív časopisu IT Systems
IT Systems 12 IT Systems 11 IT Systems 10 IT Systems 9
Archív časopisu IT Systems Special
Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1