人工智能如何帮助检测不同类型的保险欺诈

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据美国国家医疗保健反欺诈协会称， 有组织的犯罪集团是医疗保健欺诈案最多的犯罪集团。犯罪团伙还因诈骗联邦农作物保险计划、房屋保险和商业卡车保险而被破获。

面对来自如此多来源的各种类型的欺诈，保险公司一直在寻找更好的方法来筛选申请、评估索赔和识别不良行为者。 

人工智能在打击电子商务欺诈方面所具备的强大能力也有助于打击保险欺诈。人工智能算法可以快速分析大量数据以找到模式。然后，它们可以发现不符合模式的异常情况。例如，通过将新索赔与现有数据进行比较，人工智能可以帮助检测异常高的索赔金额。 

视觉分析可以 根据图像和视频评估汽车或财产损失，并确定索赔金额是 白俄罗斯手机数据 否准确。根据视觉证据和其他类似索赔的数据，损坏的后保险杠真的需要 10,000 美元的索赔吗？人工智能可以帮助快速解决这一问题。

人工智能还可以从更高层次的角度审视公司的索赔、员工和保单持有人，以寻找可能表明存在大规模欺诈的模式。这种分析可以包括行为数据和交易历史。例如，如果员工的在线行为表明他们正深陷债务泥潭，并且他们还出现了不同寻常的新金融交易模式，那么算法可能会对他们进行标记，以查看他们是否在索赔批准或通货膨胀时收受回扣。

或者，以医疗保健为例，如果一家诊所或医院的昂贵手术数量与同类机构相比异常高，或者手术费用远高于行业平均水平，调查人员可能需要仔细调查。美国卫生与公众服务部于 2019 年初向国会报告称，该部正在 探索利用人工智能和机器学习来帮助其根除有组织的医疗保健欺诈行为。 

联邦政府采用人工智能可能会改变大规模医疗欺诈的识别方式。目前，卫生和公共服务部监察长办公室及其州和地方执法合作伙伴已定期带头打击国家和地区医疗欺诈团伙。2018 年的一次突袭行动中，600 多名被告涉嫌 20 亿美元的医疗保险和医疗补助欺诈。 

此次调查需要全国 1,000 多名执法人员的资源。人工智能可以快速分析多个大型数据集并比人类更快地识别异常，从而协助处理此类案件。这可以为执法人员提供所需的信息，以便他们有针对性地进行调查并更快地阻止欺诈行为。