数据质量

4种有效利用第三方数据进行检测的方法 & 防止保险欺诈

与20年、15年,甚至10年前相比,今天的保险业前景看起来截然不同. 然而,有一件事是不变的:欺诈. 在行业中,欺诈发生在从最初申请到索赔过程的所有阶段.

到目前为止,最常见的欺诈类型是索赔欺诈. 这种情况发生在投保人提出从未发生过、是刻意安排或夸大的索赔时. 它可以发生在人身伤害中, 比如滑倒索赔, 或者包括投保人的财产,比如他们的车或房子. 无论情况如何, 保险欺诈不仅影响公司,而且影响公司的日常生活, non-fraudulent客户. 根据FBI的说法, 据估计,美国每年非医疗保险欺诈的总成本超过400亿美元, 平均每个家庭每年需要支付400到700美元的保险费.1

虽然这个问题一直存在, 今天的保险公司有更有效的工具来处理这个问题. 在许多方面, 数据正在改善保险业 从客户保留和人才获取到 降低风险,增强客户体验. 它甚至有能力帮助公司更有效地发现和防止欺诈性索赔,只要公司知道如何正确使用它.

第一个, 世界十大电子游戏平台概述了保险公司在欺诈检测和预防方面最常见的一些问题. 然后,世界十大电子游戏平台提供了四种利用数据改进这些实践的具体方法.

保险公司如何挣扎

关于公司是否能够有效地发现或防止保险欺诈,有几个方面值得关注. 第一个, 还有一个问题是,公司从各种来源(直接, 聚合器, 代理, 代理, 联手, 等.大多数数据通常是第一方数据, 哪一种并不总是可靠的,允许欺诈性的索赔从缝隙中溜走.

虽然, 对很多保险公司来说,记住这一点很重要, 数据量不是问题所在. 而是它的组织方式. 世界十大电子游戏平台经常看到不标准化的数据,这使得团队很难管理和集成它与可变的第三方数据源. 在这种情况下,欺诈更容易被忽视.

最后, 保险业欺诈行为持续多年的最大原因可能是保险公司也是人. 人类只能察觉到这么多. 那些从事保险欺诈的人就指望着这一点, 但幸运的是, 现在有一些非人力的工具可以帮助保险公司捕捉到普通人眼无法捕捉到的东西.

Covid-19大流行无助于解决这个问题. 流行病救济基金于2020年春季启动, 保险公司开始感受到索赔情况变化带来的压力. 因为预测和细分索赔越来越困难, 许多保险机构最终负担过重,业务延伸过窄. 这让人们有了更大的机会进行欺诈.

数据如何帮助识别保险欺诈

在当今世界,世界十大电子游戏平台的指尖上有大量的数据. 如果保险公司想要解决有关欺诈检测和预防的问题,就需要有效地利用它. 以下是Data axis采用的四种解决方案,帮助保险技术公司更好地利用数据支持保险公司的反欺诈战略.

1. 使用数据匹配

在解决第一方数据不可靠的问题时, 保险公司应该考虑数据匹配, 或数据增强, 帮助更容易地发现和防止欺诈. 这需要将公司的客户数据文件匹配并附加到可验证的第三方数据源. 通过对客户资料进行更准确的预测,公司可以发现大量数据中的信息和任何潜在差异.

如果你是一家销售个人保险的保险公司,比如家庭保险或汽车保险, 您将使用数据匹配的人口统计数据,如性别, 年龄, 位置, 婚姻状况, 的儿童数量, 收入, 等. 如果你是一家B2B保险公司,销售大量保单, 数据增强会涉及到一些变量,比如公司规模, 业务类型, 销量, 等.

通常, 诈骗的人会使用大量的记录来掩饰他们的行为, 但数据匹配可以让保险公司用更清晰的眼光来发现欺诈.

2. 寻找标准化数据

在提高数据质量和准确性方面,标准化数据至关重要. 如果你不能理解这些数据,那么这些数据再好也没用. 这就是为什么Insurtech公司应该为标准化数据寻找合格的来源.

当与data axis这样的数据提供商合作时, 保险技术公司希望将提供商标准化的第三方数据与公司现有数据进行匹配,以识别风险并最终防止欺诈. 两端无组织的数据会减慢整个过程,并使从集成中获得相关的反欺诈信息变得更加困难.

在选择数据源时,寻找数据提供者来帮助简化这个过程. 他们应该提供全面的客户服务, 技术支持, 和适当的文件,无缝加载新数据,确保产品顺利运行.

3. 利用最新的数据

在当今世界,数据变化很快,过时的数据代价昂贵. 这些年来,成本都有很好的记录. 事实上,IBM估计数据质量差的成本约为3美元.仅美国一年就有一万亿.2 这个数字是惊人的, 虽然它有变化的空间, insurance companies need to be aware of how important this is; and why data accuracy is key in not only identifying and detecting fraud, 也可以预防它.

选择数据合作伙伴时, 寻找对所收集的数据具有详尽验证过程的数据源. 过时的数据不仅会导致不准确的政策或报价, 它也会为欺诈性索赔打开一扇门,使其悄无声息地溜走.

4. 用预测建模

不出所料,由于人为失误,欺诈性索赔多年来一直未被发现. 毕竟,保险公司甚至数据科学家也是人. 现在,有一些工具,比如 数据分析,帮助他们发现他们无法发现的东西. 这是保险业的全面变革, 但在特定的, 它可以通过机器学习中的预测建模来帮助检测和防止欺诈.

与机器学习, 数据科学家可以建立产生欺诈倾向评分的预测模型. 然后,系统能够对新的申请和索赔进行评分,判断其是否存在欺诈. 一旦建立了足够的历史,允许增加统计意义, 预测建模是非常有效的. 例如, 预测建模能够帮助保险公司更快地发现应用程序欺诈, 可以说是最常见的类型. 它适用于所有类型的保险. 是否有人在人寿保险索赔中提供虚假的医疗信息或过分夸大他们10年旧车的价值, 人工智能可以将它标记出来,让保险公司进行更仔细的研究.

注册欺诈检查师的一项研究发现,2019年,只有13%的组织使用机器学习来检测和阻止欺诈.3 然而,很明显,人工智能正在整个行业获得吸引力. 世界十大电子游戏平台已经看到,预测模型可以帮助保险公司从一开始就防止负面事件的发生.

例如,看看家庭保险. 使用人工智能, 保险公司能够绘制天气图和地理数据,以查明水泄漏的潜在危险. 通过这种方式,他们能够快速发现泄漏并提供纠正措施. 因此,成本自然会降低. 该模型还可以帮助评估基于泄漏位置的欺诈索赔.

结论

保险公司不必满足于传统的欺诈检测和预防方法. 而不是, 他们可以利用数据和技术更有效地降低整个流程中的欺诈风险.

开始利用数据作为反欺诈策略的一部分? 世界十大电子游戏平台 今天学习十大电子游戏平台如何提供帮助.

坦纳Lerdahl
数据授权副销售总监

坦纳·勒达尔是一位经验丰富的商业发展专业人士. 坦纳的专业知识包括管理销售渠道和与潜在客户的沟通,以帮助更好地了解他们的数据应用程序,并满足他们的业务需求. 他拥有Aurora University的工商管理和市场营销学士学位.