Phát hiện gian lận trong lĩnh vực bảo hiểm bằng công nghệ AI

Nội dung

Gian lận bảo hiểm là một mối đe dọa của ngành bảo hiểm, gây thiệt hại nặng nề cho nền tài chính. Con số thiệt hại sẽ còn tăng cao khi các âm mưu gian lận bảo hiểm càng trở nên phức tạp và những tội phạm càng ngày càng táo bạo hơn trong việc chiếm đoạt tiền bảo hiểm thông qua yêu cầu bồi thường giả mạo. Vì vậy, việc phát hiện gian lận bảo hiểm nhanh chóng và hiệu quả đã trở thành nhu cầu cấp thiết.

1. Thế nào là gian lận trong lĩnh vực bảo hiểm?

Tìm hiểu về các hình thức gian lận phổ biến trong lĩnh vực tài chính

Gian lận trong lĩnh vực bảo hiểm gọi tắt gian lận bảo hiểm là hành vi cố tình cung cấp thông tin sai lệch của chủ hợp đồng cho công ty bảo hiểm để thu lợi tài chính. Gian lận bảo hiểm xảy ra khi mua, sử dụng, bán hoặc bảo lãnh phát hành bảo hiểm.

Gian lận bảo hiểm có thể đến từ người mua bảo hiểm và/hoặc công ty bảo hiểm thực hiện. Việc này vô cùng ảnh hưởng đến người tiêu dùng và doanh nghiệp về mặt tài chính, làm tăng chi phí cho các công ty bảo hiểm.

Ngành bảo hiểm đã và đang phải vật lộn với thách thức gian lận yêu cầu bồi thường. Theo đó, họ vừa phải chịu áp lực từ phía khách hàng do hoạt động điều tra và thanh toán chậm, lại vừa phải chịu áp lực từ phía các cơ quan quản lý ngành bảo hiểm và cả chi phí cho hoạt động điều tra.

Hơn nữa, nếu làm không được thì vừa ảnh hưởng đến uy tín, lợi nhuận công ty, vừa để lại lỗ hổng khuyến khích hành vi phạm pháp tương tự. Đây chính là yếu tố thúc đẩy các công ty công nghệ phát triển công nghệ phát hiện gian lận bảo hiểm và áp dụng các công nghệ mới như chữ ký số, AI, machine learning… để đẩy nhanh quá trình thẩm định.

Xem thêm: eKYC - Bước đệm tiềm năng cho ngành bảo hiểm

2. Các loại gian lận bảo hiểm thường gặp

Các loại hình gian lận phổ biến nhất hiện nay

Sử dụng các form mẫu yêu cầu bồi thường bảo hiểm, hợp đồng bảo hiểm y tế giả được bán qua internet với phạm vi toàn cầu để yêu cầu công ty bảo hiểm bồi thường;

Gian lận bằng cách giả thương tích, giả mức thiệt hại để lấy tiền từ công ty bảo hiểm;

Gian lận bằng cách phóng đại thiệt hại của một tai nạn thực sự để yêu cầu bồi thường cao hơn;

Gian lận bằng cách dàn dựng tai nạn, yêu cầu bồi thường thiệt hại có chủ ý, lừa đảo tại cửa hàng ô tô, làm sai lệch ngày hoặc chi tiết về một vụ tai nạn;

Nhân viên của chính công ty bảo hiểm không trung thực, cố gắng lừa đảo các khoản thanh toán từ công ty, đưa ra các yêu cầu gian lận hoặc giao dịch tài chính đáng ngờ với nhà cung cấp bên thứ ba;

Tội phạm mạng đánh cắp thông tin, dữ liệu tài chính, gây gián đoạn, hư hỏng hệ thống của công ty bảo hiểm;

Gian lận trong việc thanh toán các dịch vụ không hề được cung cấp về chăm sóc người khuyết tật hoặc chăm sóc sức khỏe, làm giả tài liệu để lập hoá đơn cho một dịch vụ đắt tiền hơn so với hoá đơn thật của mình, thanh toán hai lần…

3. Công nghệ phát hiện gian lận bảo hiểm

Những công nghệ số giúp phát hiện gian lận tối ưu và chính xác nhất

Như đã nói ở trên, các công ty bảo hiểm rất cần giải pháp để xác định được các hành vi lừa đảo, gian lận bảo hiểm để ngăn chặn thiệt hại xảy ra. Với sự bùng nổ của mua sắm trực tuyến và ngân hàng số, tội phạm công nghệ lấy cắp tiền từ khách hàng càng trở nên dễ dàng hơn.

Bởi thế nên, càng phát hiện được những gian lận bảo hiểm sớm bao nhiêu thì càng ngăn ngừa được tổn thất nghiêm trọng có thể xảy ra. Do tính chất cạnh tranh cao của ngành bảo hiểm cho nên, điều cần thiết đối với một công ty bảo hiểm là ngăn chặn gian lận bảo hiểm bằng bất cứ giá nào.

Trước kia, các công ty bảo hiểm chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của nhân viên giám định bồi thường để xác định liệu có gian lận bảo hiểm ở đây không. Còn hiện nay, nhiều công ty bảo hiểm đang sử dụng công nghệ mới như sử dụng chữ ký số, dữ liệu lớn (big data), học máy (machine learning), trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT) và các bộ công cụ kỹ thuật phần mềm để giúp phát hiện gian lận bảo hiểm hoặc cảnh báo về một vụ gian lận bảo hiểm sắp xảy ra ở ngay giai đoạn đầu tiên.

4. AI giúp phát hiện gian lận bảo hiểm như thế nào?

AI hỗ trợ đắc lực trong quá trình phát hiện những gian lận

AI hay trí tuệ nhân tạo là một trong những công cụ chính được sử dụng để phát hiện gian lận bảo hiểm, dựa trên việc sử dụng các thuật toán để xác định các mẫu cụ thể cho hoạt động gian lận.

AI sẽ giúp các công ty bảo hiểm xem xét lượng dữ liệu lớn hiệu quả hơn, đưa ra các cảnh báo về những kẻ lừa đảo tiềm năng trước khi chúng có hành động và gây ra thiệt hại cho họ. Công nghệ AI sẽ giúp phát hiện giao dịch thẻ tín dụng, tiền gửi ngân hàng đáng ngờ, các email giả mạo, hồ sơ thông tin cá nhân, địa chỉ IP không đúng… Trong hàng triệu yêu cầu bồi thường bảo hiểm, thuật toán máy học và AI sẽ nhanh chóng xác định các mẫu và phát hiện ra các yêu cầu bất thường.

Mô hình dự đoán trong bảo hiểm (Predictive analytics)sẽ sử dụng dữ liệu lịch sử, thuật toán học máy và mô hình thống kê để nhìn nhận được sự việc trước trong tương lai, nhằm xác định các mô hình gian lận bảo hiểm và phát hiện các yêu cầu bồi thường có khả năng gian lận.

Các công cụ phân tích trong mô hình này sẽ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cổng thông tin khách hàng, ứng dụng tự phục vụ, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), viễn thông, v.v. và xử lý dữ liệu đó để đưa ra những hiểu biết dự đoán chính xác.

Và phát hiện gian lận bảo hiểm chỉ là một trong những chức năng của mô hình dự đoán trong bảo hiểm. Ngoài ra thì các quy trình trong bảo hiểm như định giá bảo hiểm, bảo lãnh phát hành, đánh giá rủi ro, quản lý khiếu nại… cũng đều sử dụng mô hình này.

5. Lợi ích khi sử dụng công nghệ AI để phát hiện gian lận bảo hiểm

Chủ động phát hiện gian lận: Các hoạt động lừa đảo kỹ thuật số có tổ chức ngày nay yêu cầu các thuật toán nâng cao, khai thác dữ liệu, phân tích và tùy chỉnh dựa trên mô hình hành vi của kẻ lừa đảo phải được lập trình để phát hiện lừa đảo chủ động, kịp thời. Công nghệ này xác định nguyên nhân gốc rễ của các hoạt động gian lận và sử dụng dữ liệu để dự đoán gian lận và chủ động chống lại nó.

Phát hiện gian lận bảo hiểm nhanh chóng và chính xác: Do công nghệ AI không chỉ tự động hóa quy trình phát hiện gian lận mà còn xác định các mô hình gian lận, cho phép gắn cờ cảnh báo sớm và phản hồi kịp thời mọi sự cố có thể xảy ra. Khi số lượng khách hàng tăng lên, những nhân viên thẩm định bồi thường sẽ chịu nhiều áp lực, buộc phải gia tăng tốc độ điều tra và rút bớt việc kiểm tra dữ liệu trong quá trình bồi thường. Nhưng với AI thì khác, càng nhận được nhiều dữ liệu thì thuật toán học máy (machine learning) càng đưa ra kết quả chính xác

Những lợi ích to lớn khi phát hiện được những gian lận nhanh chóng

Giảm thiểu việc can thiệp của con người: Bằng cách tối đa hóa việc sử dụng công nghệ và phân tích dữ liệu, các công ty bảo hiểm giảm số lượng can thiệp thủ công trong quy trình quản lý yêu cầu bồi thường. Điều này giúp giảm thời gian xử lý và giải phóng nguồn nhân lực, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn, có tác động lớn hơn. Đồng thời cũng hạn chế việc gian lận bảo hiểm từ phía nhân viên của công ty bảo hiểm.

Tiết kiệm chi phí: Với khả năng phát hiện gian lận chính xác hơn và ít sai sót hơn nhờ công nghệ AI, các công ty bảo hiểm có thể giảm đáng kể tổn thất tài chính. Ngoài ra, bằng cách tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại như phát hiện gian lận, bạn sẽ không cần tăng số lượng nhân viên khi mở rộng quy mô – nếu không thì sẽ phải chịu thêm chi phí.

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng: Xét trên mọi khía cạnh, việc phát hiện gian lận bảo hiểm tự động được hỗ trợ bởi AI và Big Data cho phép các công ty bảo hiểm giảm chi phí và cung cấp các gói bảo hiểm cạnh tranh hơn cho khách hàng.

Nói tóm lại, gian lận bảo hiểm luôn là một vấn đề nhức nhối trong ngành bảo hiểm. Gian lận không chỉ dừng lại ở việc ăn cắp tiền, tài sản của công ty bảo hiểm mà còn đánh mất cả lòng tin của khách hàng. Vì vậy, điều quan trọng là các công ty phải đầu tư vào các nguồn lực và giải pháp giúp giảm nguy cơ gian lận bảo hiểm, chẳng hạn như áp dụng công nghệ Predictive analytics, AI, học máy… hỗ trợ việc phát hiện gian lận bảo hiểm nhanh chóng và chính xác. Mong rằng, những thông tin Vega Fintech mang đến sẽ hữu ích tới bạn!

Bài viết quan trọng: Fraud Score - Giải pháp đánh giá khả năng gian lận của khách hàng thông minh