MADRID, 22. April. (EUROPA PRESS) –
Mapfre arbeitet an einem experimentellen Projekt, bei dem künstliche Intelligenz mit künstlichen Daten, die ebenfalls durch KI generiert werden, trainiert wird, mit dem Ziel, Betrug bei Home-Schaden aufzudecken.
Nach eigenen Angaben hat der Versicherer ein KI-System entwickelt, das maschinelles Lernen und Diagrammanalysen anwendet, indem es mehrere historische Datenpunkte untersucht, um Betrugsmuster zu erkennen. Auf diese Weise versieht das System bei der Registrierung eines Anspruchs einen Hinweis darauf. Wenn dieser Hinweis auf die Möglichkeit eines Betrugs hinweist, wird er an das Schadensteam weitergeleitet, das zusammen mit dem Ermittlungsteam die notwendigen Untersuchungen durchführt, um zu entscheiden, ob ein Betrug vorliegt oder nicht.
Mapfre gibt an, dass dieser Prozess seinem Schadenteam geholfen hat, die Effizienz und Genauigkeit bei der Betrugserkennung zu verbessern und zu Kosteneinsparungen geführt hat. Diese KI wurde zunächst auf das Autogeschäft angewendet und später aufgrund der positiven Ergebnisse auf das Heimgeschäft ausgeweitet.
Das Hindernis, auf das Mapfre stieß, besteht darin, dass KI-Erkennungsmodelle historische Daten verwenden, aber in Hogar gab es ein größeres Ungleichgewicht zwischen betrügerischen und nicht betrügerischen Ansprüchen. Um dieses Problem zu lösen und die KI besser zu trainieren, hat der Versicherer beschlossen, „synthetische Daten“ (künstlich, nicht real) zu generieren, um den Algorithmus zu füttern.
Daher hat Mapfre beschlossen, ein generatives KI-Modell namens CTGAN (Conditional Tabular Generative Adversarial Networks) zu implementieren. Dieses Modell generiert synthetische Tabellendaten und schützt die Privatsphäre.
„Diese Strategie ermöglicht es uns, das Ungleichgewicht und die Seltenheit früherer betrügerischer Ansprüche zu überwinden und die Fähigkeit des Algorithmus zu verbessern, Betrugsmuster präziser zu identifizieren. Durch die Generierung eines ausgewogeneren Datensatzes erreicht das Unternehmen, dass seine Betrugserkennungsmodelle in Hausversicherungspolicen funktionieren.“ sind viel präziser“, argumentiert der Versicherer.
