Indicators on مكافحة الاحتيال في التأمين You Should Know
Indicators on مكافحة الاحتيال في التأمين You Should Know
Blog Article
قد يدعي الفرد أنه غير قادر على العمل بسبب الإعاقة بينما ينخرط سرًا في عمل أو أنشطة تتعارض مع ادعائه.
من وجهة نظر شركات التأمين، كان تنفيذ التحليلات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي بمثابة تغيير في قواعد اللعبة. يمكن لهذه الأدوات التدقيق في مجموعات البيانات الضخمة لتحديد الأنماط والحالات الشاذة التي قد تشير إلى سلوك احتيالي.
في السوق التنافسية والديناميكية اليوم، تحتاج الشركات إلى إيجاد طرق لجذب عملائها والاحتفاظ بهم وإشراكهم. إحدى الاستراتيجيات الأكثر فعالية لتحقيق ذلك هي إنشاء نموذج العضوية، وهو نوع من نموذج الأعمال الذي يوفر للعملاء إمكانية الوصول إلى المزايا أو الخدمات أو المحتوى الحصري مقابل رسوم أو اشتراك...
نصائح لتجنب المحتالين - التوعية بالاحتيال في مجال التأمين: حماية نفسك من المحتالين
ولا تقتصر هذه التقنيات على الأتمتة فحسب؛ فهي تمثل نقلة نوعية في اكتشاف الاحتيال ومنعه. من خلال التعلم من البيانات التاريخية، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بحدوث الاحتيال في المستقبل، والإبلاغ عن المطالبات المشبوهة لإجراء مزيد من التحقيق.
تحريف الحقائق: إخفاء معلومات صحية هامة للحصول على تغطية أو قبول في التأمين.
تهدف الدورة الى تزويد المشاركين بمخاطر الاحتيال وكيفية مكافحته و طرق الابلاغ الى الجهات المختصة.
في حين يمكن لشركات التأمين الفردية الاستفادة من الأدوات الرقمية المذكورة أعلاه، فإن القوة الحقيقية في مكافحة الاحتيال في مجال التأمين تكمن في التعاون وتبادل البيانات بين أصحاب المصلحة في الصناعة. ومن خلال تجميع البيانات مجهولة المصدر من شركات تأمين متعددة، يمكن أن تظهر صورة أوسع للأنشطة الاحتيالية. يمكن أن يساعد هذا الذكاء الجماعي في تحديد حلقات الاحتيال وأنماطه واتجاهاته التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد عند تحليلها بشكل منفصل.
نماذج العضوية: بناء القبيلة: كيف تعمل برامج العضوية على تعزيز ولاء العملاء
إحدى الطرق الأساسية التي تساعد بها التكنولوجيا في مكافحة الاحتيال في مجال التأمين هي من خلال مكافحة الاحتيال في التأمين تحليلات البيانات المتقدمة. وبمساعدة خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، يمكن لشركات التأمين تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط والشذوذات التي تشير إلى أنشطة احتيالية. يمكن لهذه الأدوات تحليل نقاط البيانات المختلفة، بما في ذلك سجل المطالبات ومعلومات حامل البوليصة ومصادر البيانات الخارجية للكشف عن الاحتيال المحتمل.
على سبيل المثال، قد يقوم الميكانيكي بإصدار فاتورة لإصلاحات لم يتم تنفيذها مطلقًا.
ومن ناحية أخرى، قد ينظر حاملو وثائق التأمين إلى الاحتيال في مجال التأمين باعتباره جريمة بلا ضحايا، نور غير مدركين للتأثير الجماعي على أقساط التأمين وسلامة نظام التأمين.
إذا اكتشف النظام أنه لم يتم الإبلاغ عن أي حوادث جوية أو حوادث مرورية في ذلك اليوم، وكان لدى المدعي تاريخ في تقديم مطالبات مماثلة، فيمكنه وضع علامة على ذلك باعتباره احتيالًا محتملاً.
يمكن أن تطلعهم الدورات التدريبية المنتظمة على أحدث اتجاهات الاحتيال وتعلمهم كيفية اكتشاف العلامات الدقيقة لمطالبة احتيالية محتملة.