Zavarovalniški goljufi si pomagajo z umetno inteligenco

BLED • V združenju so poudarili, da so bile zavarovalnice med prvimi, ki so vpeljale strojno učenje pri ocenjevanju tveganj, danes pa uporabljajo že izjemno dovršena orodja za modeliranje podatkov, obdelavo dokumentov, komuniciranje s strankami in upravljanje škod.

“Toda bliskovita demokratizacija umetne inteligence, še pospešena s prihodom generativnih orodij, kot je ChatGPT konec leta 2022, je prinesla tudi svojevrstno tekmo s časom. Tehnologije, ki omogočajo bolj natančno oceno tveganj in večjo operativno učinkovitost, hkrati ustvarjajo več priložnosti za prevare ter povečujejo pritisk na vse, ki morajo zlorabe odkrivati in jih preprečevati,” so opozorili.

Direktorica Slovenskega zavarovalnega združenja Maja Krumberger je pojasnila, da obstaja globalna ocena, po kateri je med vsemi prijavljenimi škodami med osem in deset odstotkov prevar. Podatki, s katerimi razpolagajo na združenju, kažejo, da so v zadnjih treh letih slovenske zavarovalnice zgolj na področju avtomobilskih zavarovanj odkrile več kot 3000 zavarovalniških prevar.

Zavarovalnicam pomagajo detektivi

Prevaranti so bili vedno iznajdljivi, kar zavarovalnice postavlja pred težko nalogo, je izpostavila Maja Krumberger. Zato zavarovalnice pogosto zaposlujejo bivše kriminaliste in detektive, ki imajo več izkušenj pri tovrstnih praksah.

Umetna inteligenca prinaša nove izzive. Tudi v Sloveniji se, kot je pojasnila, že nekaj časa pojavljajo inscenirane nesreče, ponarejeni dokumenti in fotografije ter kraje identitete. Prevaranti uporabljajo celo tehnologijo, ki ponaredi glas, tako da se zavarovalnici, ko denimo pri kakšni zdravstveni ustanovi preverja, če se je nekaj res zgodilo, oglasi stroj.

Predsednik odbora za preprečevanje zavarovalniških zlorab pri Slovenskem zavarovalnem združenju Klemen Radetič iz Zavarovalnice Triglav je povedal, da je preiskovanje prevar res pereča tema, saj se pojavljajo številna nova tveganja.

Od pandemije covida je vedno manj neposrednega stika s strankami. Poenostavitev in avtomatizacija poslovnih procesov pa povečujeta tveganje prevar, je pojasnil.

Manipulirajo vsebine in metapodatke fotografij

Zavarovalniški delavci namreč vse več zavarovanj sklenejo na daljavo, tako da stranke pošljejo fotografije, denimo vozila, ki ga želijo zavarovati. Pri tem pri zavarovalnicah opažajo manipuliranje vsebine in metapodatkov fotografij. Nekdo, denimo, pošlje umetno obdelano fotografijo, da je vozilo videti nepoškodovano, ko je zavarovalniška polica sklenjena, pa prijavi škodo in pošlje fotografijo poškodovanega vozila, čeprav je bilo vozilo poškodovano že pred sklenitvijo police.

Prav tako stranke zavarovalnicam pošiljajo umetno ustvarjene in spremenjene dokumente, denimo ponarejene račune za zdravstvene storitve v tujini. Kot je povedal Radetič, imajo veliko izkušenj tudi z goljufijami serviserjev, ki lažno izkazujejo, da so neko vozilo popravili z originalnimi rezervnimi deli, v resnici pa so uporabili stare. Z umetno inteligenco je takšno dokumentacijo še lažje prirediti.

Vendar lahko nove tehnologije zavarovalnicam na različnih področjih tudi olajšajo delo in jim omogočajo izboljšanje sistema obvladovanja prevar. Radetič je poudaril, da preiskovalci prevar optimiziranje procesov v zavarovalništvu podpirajo. Med drugim namreč prinaša manjšo obremenitev z administrativnimi opravili ter omogoča skrbnejšo obravnavo kompleksnejših škod in tveganih strank, pri katerih je treba škodne primere preverjati na klasičen način. •