ومن خلال دمج هذه الممارسات في استراتيجيات منع الاحتيال الخاصة بها، لا تستطيع شركات التأمين التخفيف من المخاطر المرتبطة بالأنشطة الاحتيالية فحسب، بل يمكنها أيضًا تعزيز ثقافة النزاهة والشفافية التي تعود بالنفع على جميع أصحاب المصلحة.
من وجهة نظر شركات التأمين، كان تنفيذ التحليلات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي بمثابة تغيير في قواعد اللعبة. يمكن لهذه الأدوات التدقيق في مجموعات البيانات الضخمة لتحديد الأنماط والحالات الشاذة التي قد تشير إلى سلوك احتيالي.
وهذا لا يشمل فقط دفعات المطالبات الاحتيالية ولكن أيضًا النفقات المتعلقة بالتحقيق في هذه المطالبات والتقاضي بشأنها.
كما أنها تشجع حاملي وثائق التأمين على الاحتفاظ بسجلات دقيقة وتقديم المعلومات أثناء عملية المطالبات.
على سبيل المثال، يمكن للمطالبة بعنصر عالي القيمة مباشرة بعد شراء التأمين أن تثير الشكوك.
أسعى دائماً لتقديم محتوى ثري ومفيد يساعدكم في فهم جوانب مختلفة من عالم الأعمال. تابعوا نور الإمارات للحصول على آخر المستجدات والنصائح القيمة في هذه المجالات.
تهدف إلى التنسيق والعمل المشترك وتبادُل المعلومات لمعالجة التحديات في مكافحة الاحتيال
إن الطريق إلى الأمام واضح: فمن خلال اليقظة والإبداع والتعاون، تستطيع صناعة التأمين تأمين مستقبلها والاستمرار في العمل كحامية موثوقة ضد شكوك الحياة.
تحليل المستندات بدقة: تدريب الموظفين على كيفية التحقق من صحة المستندات الإمارات المرفقة مع المطالبات، مثل الفواتير الطبية أو تقارير الحوادث.
لقد فتح ظهور وسائل التواصل الاجتماعي آفاقاً جديدة لتحقيقات الاحتيال في مجال التأمين. يمكن أن توفر مراقبة نشاط أصحاب المطالبات على وسائل التواصل الاجتماعي رؤى قيمة حول أسلوب حياتهم وأنشطتهم والتناقضات المحتملة. على سبيل المثال، إذا ادعى شخص ما أنه تعرض لإصابة خطيرة تقيد حركته، ولكن منشوراته على وسائل التواصل الاجتماعي تشير إلى خلاف ذلك، فإن ذلك يثير الشكوك حول صحة الادعاء.
على سبيل المثال، قد يقوم الميكانيكي بإصدار فاتورة لإصلاحات لم يتم تنفيذها مطلقًا.
يبرر بعض الأفراد المبالغات الطفيفة في المطالبات كوسيلة لاسترداد الأقساط التي دفعوها، دون أن يدركوا أن هذه التصرفات تساهم في المشكلة الشاملة.
من وجهة نظر علماء البيانات، فإن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الامارات الكشف عن الاحتيال يشبه وجود محقق لا يكل يبحث في الأدلة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. يمكن لهذه الأنظمة معالجة المطالبات بسرعة وحجم لا يمكن لأي فريق بشري أن يضاهيهما، وذلك باستخدام التحليلات التنبؤية لتسليط الضوء على الحالات الشاذة.
كشف الأنماط المتكررة: تبادل البيانات يساعد في التعرف على الأفراد أو الشركات التي تقوم بتقديم مطالبات احتيالية في أكثر من شركة.