課題

FBIによると、保険金詐欺（非医療保険）の総額は年間で400億ドル以上と推定されており、これは平均的な米国の家庭に年間400ドルから700ドルの保険料が上乗せされることを意味しています。保険金請求処理は間違いにつながることがある退屈な作業です。不正請求には、手口が明らかになっているためルールに基づいたシステムを使用して見つけられるものもあります。しかし、新種の不正あるいはより巧妙な不正の場合、その不正が十分に実証されない限り、ルールに基づいたシステムでは見逃されてしまいます。

AIの可能性

AIは保険金請求の不正検出に最適です。機械学習モデルは、既存の不正請求のパターンに基づいて請求の評価とルーティングを自動化するために使用することができます。この処理では、不正請求の可能性があるものにフラグを設定してさらに審査するよう促しますが、正常な処理を自動的に識別してその承認と支払いを効率化するという付加的なメリットも備えています。より高度な異常検出システムを展開して新しいパターンを見つけ出し、予め審査のためにフラグを設定しておくことができるため、新種の不正請求の迅速な調査につながります。また、調査員はAIシステムから明確な理由コードが得られるため、AIが不正を指摘するに至った重要な要素を素早く認識することができ、調査が効率化されます。AIに基づく不正検出によって、支払いが行われる前に不正請求の調査と警告が可能になるため、保険会社にとっては費用の削減、加入者にとっては保険料の削減につながります。