保險公司的新盟友

人工智慧 (AI) 與詐騙的關係

人工智慧，特別是生成式人工智慧，越來越多地被詐騙者用來創造假內容，例如深度偽造 (deepfakes)，以便在詐騙計畫中冒充他人。罪犯正在快速開發新方法，並調整他們的策略，甚至利用自動化來進行大規模攻擊。

詐騙問題的嚴重性

最近的數據顯示了這個問題的嚴重性。根據Visa在今年一月發布的報告，2024年上半年網路詐騙的金額比實際的電子商務銷售額高出60%。

這強調了我們面臨著一個對企業極具危害的情況，傳統的詐騙檢測和預防技術已經無法跟上詐騙者的精密和速度。此外，像電動車這樣的新型保險事故需要創新模擬，以便保險公司能夠預測影響。

數據合成與人工智慧的角色

無論是在適應市場變化還是對抗數位詐騙的威脅，合成數據和人工智慧都是優化投資組合的重要盟友。這些技術的結合使企業能夠模擬各種詐騙場景，並訓練系統即時檢測可疑模式，甚至在前所未見的攻擊中。

更重要的是，透過這些技術，行業組織能夠遵守由SUSEP發布的最新ORSA (自有風險與償付能力評估) 規範，該規範要求保險公司進行壓力測試，模擬可能危及其償付能力的情況。

市場趨勢

顧問公司Gartner預測，到2024年，60%的人工智慧和分析數據將來自合成數據，而S&P Global Market Intelligence的數據顯示，全球生成式人工智慧工具市場的收入到2028年將達到37億美元。這些技術的採用正在迅速擴大，保險行業也不例外。

持續學習

合成數據是通過統計模型和機器學習創建的，模擬真實數據的特徵。這使企業能夠模擬場景並創建相關數據集，以訓練旨在預防和檢測詐騙的模型。

這種技術在詐騙數據稀缺的情況下非常有用，例如保險行業，並且效果顯著。利用合成數據，人工智慧模型可以不斷學習和適應，企業也能平衡數據集，提高預測模型的準確性。

使用合成數據的好處之一是能夠在數百萬筆同時交易中識別微妙的異常，這是傳統分析方法無法做到的。此外，它還可以在獲取真實數據之前測試和模擬新流程和場景。這樣，組織可以提前應對新出現的威脅，並開發主動的解決方案來對抗詐騙。

實際應用案例

例如，一家專注於汽車的保險公司可以根據真實的歷史模式模擬數千個案例，並使用合法和詐騙情況的變數。然後，基於這些數據訓練一個人工智慧模型，以識別可疑的變數組合。在實際案例中，當報告新的事故時，系統會分析多個變數並給出詐騙風險評分。

在另一個例子中，合成數據結合人工智慧可以幫助一家健康保險公司避免醫療程序的詐騙授權。在這種情況下，它們可以用來創建數百萬個“人工”的醫療程序請求，例如病歷、醫療程序的頻率等，模型會即時分析請求的模式是否符合預期。如果某個醫療提供者開始為特定病人請求異常數量的高價程序，則會要求進行更詳細的分析，以防止詐騙發生。

面臨的挑戰

儘管合成數據與人工智慧的結合越來越受到重視，並且這種結合能為企業帶來許多好處，但這種方法仍面臨許多挑戰和障礙，尤其是在巴西和拉丁美洲的背景下。許多組織仍然缺乏生成和有效使用合成數據所需的知識和內部能力。此外，使用這些數據還涉及治理和合規性問題，特別是在隱私和安全方面。

另一方面，隨著各國在人工智慧領域的規範進步，對合成數據的採用應該會增加。根據IDC的預測，到2027年，40%的保險公司將使用合成數據來遵守當地規則。

為了克服圍繞合成數據採用的挑戰，必須投資於團隊的培訓和能力建設，並採用能夠負責任地生成和使用這些數據的技術和工具。這不僅涉及掌握合成數據生成技術，還包括理解可應用於詐騙檢測和預防的機器學習和深度學習模型。

未來，預期合成數據的使用將變得越來越普遍，特別是隨著衛星數據收集和其他新興來源的進步。這將使保險公司能夠提前應對新威脅，並開發更有效的詐騙預防和檢測方法，為商業環境提供更安全可靠的保障。

想知道更多人工智慧如何幫助打擊詐騙的資訊嗎？請閱讀我最新的文章《人工智慧：打擊詐騙的兩面性》。