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Assicurazioni: come prevenire le frodi con l’Intelligenza Artificiale

Assicurazioni: come prevenire le frodi con l’Intelligenza Artificiale

Nel settore assicurativo, la prevenzione delle frodi è di fondamentale importanza. Così come le persone e gli enti si rivolgono alle assicurazioni per evitare perdite finanziarie dovute a svariati imprevisti, le compagnie assicurative devono verificare costantemente che dietro denunce di sinistro o di atti sotto copertura assicurativa non si nascondano tentativi di aggirare il sistema o, peggio, una qualche forma di macchinazione organizzata ai danni dell’assicurazione stessa. I dati forniti dalla Coalition Against Insurance Fraud sono eloquenti: sul solo mercato americano, il costo delle frodi assicurative si aggira sugli 80 miliardi di dollari l’anno e rappresenta quasi il 20% di tutti i costi dei sinistri.

Nonostante la maggior parte degli assicurati sia corretta e onesta, lo sviluppo di vere e proprie organizzazioni criminali dedite ad attività fraudolente è un problema sia per le assicurazioni che per i clienti, visto che ad esse è (almeno in parte) imputabile l’aumento dei premi che paghiamo annualmente per l’assicurazione dell’automobile, dell’appartamento, degli oggetti di valore o sulla nostra salute.

Le compagnie assicurative sono impegnate da sempre su questo fronte. Il problema è che, oltre un certo limite, l’attività investigativa ‘in carne ed ossa’ diventa estremamente dispendiosa oltre che lenta e poco efficace, motivi più che sufficienti per far scendere in campo la tecnologia con il suo player di maggior talento: l’Intelligenza Artificiale.

 

Impossibile ingannare l’AI: meglio non provarci

Usando sofisticati algoritmi intrisi di Machine Learning, le assicurazioni ottengono fin da subito un risultato: permettere all’AI di effettuare una prima scrematura delle pratiche, facendo ‘passare’ agli investigatori solo quelle che presentano qualche elemento dubbio o meritevole di attenzione. Dal punto di vista di chi gestisce, questo significa allentare la pressione sugli operatori in carne ed ossa, aumentare la loro soddisfazione e farli lavorare (meglio) su casi più complessi, con evidenti benefici sull’organizzazione. Dal punto di vista del cliente, poi, è vittoria sotto tutti i punti di vista: un’assicurazione evoluta fa uso di Chatbot per velocizzare le pratiche di sinistro e – soprattutto – giunge alla fase di pagamento con una rapidità che in passato non si era mai vista.

 

Come lavora l’AI in questo specifico compito?

Il suo obiettivo è far sì che tutti gli elementi di cui dispone siano in linea con quanto dichiarato nelle denunce di sinistro e che non esistano elementi anomali o schemi che facciano presagire un’attività fraudolenta. Ovviamente dipende da un caso all’altro e dal tipo di polizza, ma lo scopo è sempre quello: confermare l’assenza di elementi sospetti che possano giustificare il passaggio della pratica a un investigatore esperto.

L’AI può esaminare con occhio scientifico tutta la documentazione a sua disposizione, incluse foto con targhe, palazzi e strade, incrociare i dati con il GPS dell’auto, valutare il tipo di sinistro e poi immergersi nello sterminato mare di Internet per trovare informazioni rilevanti: si parte dai social, ma poi si visitano i forum, i siti di e-commerce, le bacheche e tutto ciò che in Internet è considerato accessibile al pubblico. L’ipotesi di trovare un presunto ‘infortunato’ alle prese con una maratona non è poi così assurda: tecnicamente parlando, basta che qualcuno nella sua cerchia di amicizie pubblichi una foto che lo ritrae per innescare un’attività sospettosa agli occhi dell’Intelligenza Artificiale. Attività che potrebbe poi essere confermata dalla lettura dei dati del suo stesso smartwatch, magari pubblicati in un’altra bacheca. Il fatto che tutto questo sia tecnicamente possibile non significa però che sia lecito, poiché bisogna valutare ogni intervento dell’AI alla luce della normativa sulla privacy.

Ma dove l’AI manifesta tutto il suo potenziale presente e futuro, è nell’evidenziare attività fraudolente sistematiche in forma associativa: non dimentichiamo che l’AI può accedere a infiniti dataset e sintetizzarli in una forma che sia accessibile a tutti, soprattutto a chi nelle assicurazioni svolge un ruolo ispettivo. Dall’esame di anni di denunce si potrebbero scoprire schemi di persone che, senza alcun legame apparente, mettono in atto con sistematicità (magari invertendosi i ruoli) schemi fraudolenti ai danni della compagnia. In tutti questi casi, un approccio tradizionale al 100% o l’impiego di semplici algoritmi basati su regole sarebbero assolutamente inefficaci, costando alle compagnie e alle persone centinaia di euro ogni anno.

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