Kunstmatige technologie (AI) en andere technologische ontwikkelingen zijn de afgelopen jaren tot op zekere hoogte overgenomen in de claimindustrie - en we kunnen gerust verwachten dat die trend zich zal voortzetten. Naarmate er nieuwe ontdekkingen worden gedaan over hoe AI operationeel kan worden ingezet in verschillende bedrijfstakken, moeten we proactief zijn in het beoordelen van de voordelen (en risico's) ervan.
In een landschap van ongebreidelde fraude kunnen mens en machine een symbiotische relatie smeden, voortbouwend op elkaars unieke capaciteiten om verzekeraars succes te bezorgen en de premiekosten stabiel te houden voor echte klanten.
Duidelijke voordelen
Tegenwoordig gebruiken sommige bedrijven AI-technologie om klanten te beschermen tegen bedreigingen, zelfs bedreigingen waarvan ze zich misschien nog niet bewust zijn. Ten eerste beschermt het tegen de gangbare praktijk van "spook"-makelaars die identiteitsfraude plegen en de identiteit van klanten gebruiken voor frauduleuze doeleinden. Het identificeert ook fraude met valse documenten, waaronder vervalste facturen en gemanipuleerde afbeeldingen.
Technologie kan potentiële fraude veel eerder in de levenscyclus van een claim identificeren dan het oog van een menselijke onderzoeker. Als de technologie voor fraudedetectie goed wordt ingezet, zal deze de afwikkeling van echte claims versnellen en als er fraude wordt gedetecteerd, worden betalingen stopgezet. Een snellere en nauwkeurigere afhandeling van claims kan de kosten voor verzekeraars laag houden en de premies laag houden voor echte klanten.
Dit speelt al in de auto-industrie: machine learning (ML)-technologie wordt gebruikt die helpt bij het beoordelen van potentiële frauderisico's - en bepaalt of het risico levensvatbaar is - veel eerder. Als gevolg hiervan zou een verzekeraar echte motorrijtuigenclaims kunnen versnellen tot afwikkeling en frauduleuze claims kunnen verpletteren.
Vroegtijdige opsporing van fraude op basis van technologie maakt de besluitvorming en algemene verantwoordelijkheden van onderzoekers mogelijk. Omdat technologie onmiskenbaar frauduleuze claims verwijdert - met minder ruimte voor fouten - kunnen onderzoekers sneller afronden en doorgaan naar de volgende zaak, in plaats van extra uren bij te dragen aan het oplossen van het onderzoek. Fraudedetectietechnologie bespaart met name ook tijd en geld door de exacte oorzaak van de fraude te achterhalen, zodat onderzoekers dat niet hoeven te doen.
Het efficiënter verwijderen van fraudeurs helpt ook bij het beschermen van de reputatie van een merk, zowel binnen de branche als vanuit het perspectief van een klant.
Machines versus mensen?
We zijn allemaal bekend met de alomtegenwoordige morele en economische vraag die opdoemt in het AI-debat: zullen machines de mens uiteindelijk overbodig maken? Moet het daarom niet worden gevreesd, niet omarmd?
Eén universele waarheid helpt een geldig argument van het tegendeel te ondersteunen: machines kunnen niet voelen. Het ervaren van emoties is uniek voor mensen en onmogelijk te leren. Complexe emotie en redenering zijn een integraal onderdeel van het bedrijfsleven: empathie. Wederzijds begrip. Een plichtsbesef om het juiste te doen. Interpersoonlijke communicatie. Onderhandeling. Vertrouwen.
Omgekeerd kan technologie bepaalde processen en taken, zoals de identificatie van een vervalst document, sneller voltooien dan welk menselijk brein dan ook. Door menselijke en machinekwaliteiten aan elkaar te koppelen, kan fraude effectiever worden bestreden. Technologie kan uitblinken in identificatie, terwijl het laatste stuk met betrekking tot de wettigheid, de complexiteit, de nuances, de interpretatie - in de stuurhut van professionals op het gebied van menselijke claims kan blijven. Voor bepaalde aspecten van fraudebestrijding zullen waarschijnlijk altijd mensen betrokken zijn.
Verdubbeling
Verzekeraars screenen voortdurend schadegegevens. Toch glippen er gegevens die wijzen op fraude door de mazen van het net. Wanneer een verzekeraar het stokje doorgeeft aan een bedrijf als Sedgwick, kan continue screening worden voortgezet, en uit een aanzienlijk grotere pool van gegevens.
In de arena van commercieel vastgoed bestaat er bijvoorbeeld een zeer beperkte hoeveelheid gegevens om tegen te screenen. Minder gegevens zijn nadelig voor het identificeren van patronen van seriële eisers en ongewenst frauduleus gedrag in de branche; Het gebruik van één enkele screeningtool belemmert het vermogen om de werkelijke omvang van de fraude in de boeken van een verzekeraar te herkennen.
Mogelijke nadelen
Naarmate de technologie voortschrijdt, gaan klanten en eisers er steeds meer van uit dat technologische vooruitgang gelijk staat aan snellere en efficiëntere processen, en dat claims daarom moeten leiden tot een snellere afwikkeling. Beoefenaars moeten dit in gedachten houden: de wijdverbreide verwachting van een snellere oplossing - ongeacht de fijne kneepjes van een zaak - is nu verweven in de basis van het door technologie ondersteunde claimproces.
Schadebehandelaars moeten extra zorgvuldigheid betrachten met steekproeven om aan deze stijgende eisen te voldoen, en opzettelijk profiteren van software die hen kan helpen.
Lees meer > lees de flyer voor meer informatie over onze fraudeclaimservice en lees onze nieuwste fraudeblogs.
Tags: AI, AI-technologie, Kunstmatige Intelligentie, Claims, Claimtechnologie, Fraude, Fraudeclaims, Fraudestrategie, Verzekeraars, Merken behouden, Risico, Technologische vooruitgang, Technologie