Aviva تستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن 230 مليون جنيه استرليني في الاحتيال التأميني

أفادت شركة التأمين البريطانية Aviva عن رقم قياسي من الاحتيال في التأمين المكتشف — £230 مليون — وأعلنت أنها تستخدم بشكل متزايد أدوات الذكاء الاصطناعي لمكافحة هذه المشكلة. وفقاً للشركة، تغير ساحة المعركة: تواجه الآن احتيالين مسلحين بجيل جديد من أدوات الذكاء الاصطناعي.

كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي في كشف المطالبات الاحتيالية

بالنسبة لشركات التأمين، كان التعلم الآلي منذ فترة طويلة أداة عمل لتحليل المطالبات: تبحث النماذج عن تشوهات في أنماط تقديم المطالبات، وتقارن صور الأضرار، وتحلل نصوص المطالبات بحثاً عن عدم التناسق، وتقارن المطالبات الجديدة مع قاعدة بيانات لأنظمة الاحتيال المحددة بالفعل. وفقاً لـ AI News، كانت هذه الأدوات بالضبط هي التي سمحت لـ Aviva بكشف كمية قياسية من الاحتيال — £230 مليون، وهو ما يدل على حجم المشكلة وكفاءة أنظمة الكشف المتزايدة.

التفصيل المهم هو أن هذه الأنظمة تعمل ليس كفحص لمرة واحدة، بل كطبقة مراقبة مستمرة على العملية برمتها لمعالجة المطالبات: يتم مقارنة كل طلب جديد تلقائياً مع أنماط الاحتيال التاريخية، والمطابقات المشبوهة — حسب وقت التقديم والجغرافيا والصياغة أو القطع الأثرية البصرية في الصور — يتم إرسالها لمراجعة يدوية من قبل أخصائي. هذا يختلف اختلافاً جوهرياً عن المراجعات اليدوية الانتقائية التي اعتمد عليها المؤمنون سابقاً، ويسمح بمعالجة حجم أكبر بكثير من المطالبات دون نمو متناسب في موظفي تحقيق الاحتيال.

• الشركة: Aviva (شركة تأمين بريطانية)
• المقياس: رقم قياسي £230 مليون من احتيال التأمين المكتشف
• الأداة: أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل وكشف المطالبات
• الاتجاه: الاحتيالون يستخدمون أيضاً جيلاً جديداً من أدوات الذكاء الاصطناعي
• المصدر: AI News (artificialintelligence-news.com)

الاحتيالون أيضاً مسلحون بالذكاء الاصطناعي

المنعطف الرئيسي الذي تشير إليه Aviva هو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يخفض حاجز الدخول ليس فقط للأعمال الشريفة بل أيضاً للمجرمين. التقنيات التي تسمح بإنشاء صور معقولة للأضرار أو تجميع الوثائق أو إنشاء أوصاف مقنعة للحوادث التأمينية تمنح الاحتيالين مجموعة أدوات جديدة لخداع أنظمة تقييم المطالبات. هذا يحول الصراع بين المؤمن والاحتيالي إلى سباق تسلح متناظر، حيث يستخدم الطرفان تقنيات مماثلة — الذكاء الاصطناعي ضد الذكاء الاصطناعي.

تم تقليديّاً اعتبار التأكيد البصري للأضرار بمثابة نقطة ضعيفة بشكل خاص — صور للممتلكات التالفة أو عواقب حوادث المرور، والتي اعتُبرت لفترة طويلة دليلاً موثوقاً نسبياً. تطمس النماذج التوليدية القادرة على تجميع أو تحرير الصور بشكل معقول هذه الموثوقية: يصبح من الصعب على المؤمن الاعتماد على الصور كإثبات نهائي لظروف المطالبة، وهذا بالضبط لماذا تحلل أنظمة كشف الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد ليس فقط محتوى الصورة بل أيضاً البيانات الوصفية الخاصة بها وآثار التحرير والعلامات الأخرى غير المباشرة للصحة.

ماذا يغير هذا بالنسبة لسوق التأمين؟

المبلغ القياسي للاحتيال المكتشف هو إشارة ليس فقط على فعالية الأدوات الجديدة، بل أيضاً على تنامي حجم المشكلة: تخسر صناعة التأمين تاريخياً مبالغ كبيرة على المطالبات الاحتيالية، وحيث تصبح الأدوات التوليدية أرخص، قد تزداد هذه الحمل أيضاً. بالنسبة للمؤمنين، هذا يعني الحاجة إلى تحديث نماذج الكشف باستمرار، حيث يصبح النظام الثابت بسرعة عفا عليه الزمن أمام جيل جديد من التزييف الاصطناعي.

من الملاحظ أن صياغة Aviva نفسها حول التحول في ساحة المعركة تصف تحولاً في النموذج: قبل بضع سنوات فقط، تم بناء الوقاية من الاحتيال بشكل أساسي على القواعد والنماذج الإحصائية، بينما الآن يكون التركيز على المنافسة بين الأنظمة التوليدية والكشفية في الوقت الفعلي. بالنسبة للعملاء، هذا يعني مراجعة أوتوماتيكية أكثر صرامة للمطالبات، وللصناعة ككل — استثمارات متزايدة في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي كجزء إلزامي من إدارة المخاطر، وليس تحسيناً اختياراً.

من المثير للاهتمام أيضاً أن الرقم القياسي لـ Aviva يتم تسجيله الآن بدلاً من قبل بضع سنوات: هذا يقترح أن النمو في حجم الاحتيال المكتشف يرتبط ليس كثيراً بارتفاع مفاجئ في الجريمة، بل بحقيقة أن أدوات الكشف نفسها أصبحت أكثر دقة بشكل ملحوظ وقادرة على العثور على المخططات التي ذهبت سابقاً دون أن يلاحظها أحد. بالنسبة للصناعة ككل، هذا يعني إعادة النظر في خط الأساس — ما النسبة المئوية للمطالبات التي تُعتبر مريبة بالمبدأ — حيث تكشف أنظمة الذكاء الاصطناعي عن طبقة غير مرئية سابقاً من الممارسات الاحتيالية.