Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει ραγδαία την ασφαλιστική απάτη
Ακολουθήστε μας στο Linkedin και συνδεθείτε με άλλους επαγγελματίες του κλάδου
Η ασφαλιστική απάτη αποτελεί διαχρονικά μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις για την ασφαλιστική αγορά. Δεν επιβαρύνει μόνο τις ασφαλιστικές εταιρείες, αλλά επηρεάζει συνολικά το κόστος της ασφάλισης, τις διαδικασίες αποζημίωσης, την ταχύτητα εξυπηρέτησης των συνεπών ασφαλισμένων και τελικά την εμπιστοσύνη στο ασφαλιστικό σύστημα. Σήμερα, όμως, η τεχνητή νοημοσύνη εισέρχεται δυναμικά σε αυτό το πεδίο, δίνοντας στις ασφαλιστικές εταιρείες τη δυνατότητα να εντοπίζουν ύποπτες συμπεριφορές, ασυνήθιστα μοτίβα και πιθανές οργανωμένες απάτες πολύ νωρίτερα από ό,τι στο παρελθόν.
Το μέγεθος του προβλήματος είναι σημαντικό. Η Insurance Europe έχει επισημάνει ότι η διαπιστωμένη και μη διαπιστωμένη ασφαλιστική απάτη εκτιμάται ότι κοστίζει στους Ευρωπαίους ασφαλιστές και στους έντιμους ασφαλισμένους περίπου 13 δισ. ευρώ ετησίως, τονίζοντας ότι η απάτη υπονομεύει την ίδια τη λογική της διασποράς του κινδύνου, καθώς τα ποσά που καταβάλλονται αδικαιολόγητα τελικά μετακυλίονται στο σύνολο των ασφαλισμένων μέσω υψηλότερων ασφαλίστρων. Η ίδια πηγή αναφέρει ότι οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύουν τεράστιους όγκους δεδομένων από διαφορετικές πηγές, εντοπίζοντας ασυνήθιστα μοτίβα που ένας άνθρωπος είναι δύσκολο να διακρίνει έγκαιρα.
Η μετάβαση αυτή δεν είναι θεωρητική. Σύμφωνα με την EIOPA, το 50% των ασφαλιστικών εταιρειών ζημιών στην Ευρώπη και το 24% των ασφαλιστικών ζωής χρησιμοποιούσαν ήδη τεχνητή νοημοσύνη σε διαφορετικά σημεία της ασφαλιστικής αλυσίδας, όπως η τιμολόγηση, το underwriting, ο εντοπισμός απάτης και η διαχείριση αποζημιώσεων. Η ευρωπαϊκή εποπτική αρχή σημειώνει ότι τα περισσότερα από αυτά τα συστήματα βασίζονται σε παραδοσιακά μοντέλα machine learning, τα οποία εκπαιδεύονται πάνω σε προϋπάρχοντα δεδομένα και παράγουν προβλέψεις ή risk scores.
Από τον χειροκίνητο έλεγχο στο real-time fraud scoring
Μέχρι πρόσφατα, ο εντοπισμός απάτης βασιζόταν σε μεγάλο βαθμό στην εμπειρία των ανθρώπων των αποζημιώσεων, σε προκαθορισμένους κανόνες και σε εκ των υστέρων ελέγχους. Αυτό σήμαινε ότι πολλές περιπτώσεις περνούσαν απαρατήρητες, ειδικά όταν αφορούσαν μικρότερες απαιτήσεις ή όταν η απάτη ήταν καλά «χτισμένη» μέσα σε φαινομενικά φυσιολογικά στοιχεία.
Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει αυτή τη λογική. Τα συστήματα AI μπορούν να αναλύουν μία απαίτηση από τη στιγμή της πρώτης δήλωσης ζημιάς, να συγκρίνουν τα στοιχεία της με ιστορικά δεδομένα, να αναζητούν ασυνέπειες, να αξιολογούν τη συχνότητα προηγούμενων απαιτήσεων, να εντοπίζουν επαναλαμβανόμενα πρόσωπα ή συνεργαζόμενα δίκτυα και να δίνουν σε πραγματικό χρόνο ένα επίπεδο επικινδυνότητας. Η Deloitte, σε ανάλυσή της για τον κλάδο περιουσίας και ατυχημάτων, εκτιμά ότι η εφαρμογή AI σε όλο τον κύκλο ζωής των αποζημιώσεων θα μπορούσε να οδηγήσει σε εξοικονόμηση από 80 έως 160 δισ. δολάρια έως το 2032, μέσω μείωσης των δόλιων απαιτήσεων.
Η ίδια ανάλυση περιγράφει συγκεκριμένες τεχνικές που μπορούν να αξιοποιηθούν: text mining για τον εντοπισμό ύποπτων διατυπώσεων σε δηλώσεις ζημιών, anomaly detection για ασυνήθιστες συμπεριφορές, network link analysis για τον εντοπισμό συνδεδεμένων προσώπων ή συνεργείων, καθώς και ανάλυση εικόνας, ήχου και βίντεο για την επαλήθευση της αυθεντικότητας των στοιχείων που υποβάλλονται.
Η εικόνα, το βίντεο και τα έγγραφα στο μικροσκόπιο
Ένα από τα πιο κρίσιμα πεδία είναι η ανάλυση φωτογραφιών, βίντεο και εγγράφων. Στον κλάδο αυτοκινήτου, για παράδειγμα, οι φωτογραφίες ζημιών αποτελούν βασικό αποδεικτικό υλικό. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ελέγξει αν μία εικόνα έχει τροποποιηθεί, αν έχει χρησιμοποιηθεί ξανά σε άλλη απαίτηση, αν τα μεταδεδομένα της είναι συμβατά με τον χρόνο και τον τόπο του ατυχήματος ή αν η έκταση της ζημιάς συνάδει με τον δηλωθέντα μηχανισμό πρόκλησης.
Αυτό αποκτά ιδιαίτερη σημασία καθώς η ίδια η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται πλέον και από τους απατεώνες. Το Reuters, σε ρεπορτάζ του για την άνοδο των AI-focused insurtechs, κατέγραψε ότι οι deepfakes και η δυνατότητα δημιουργίας παραποιημένων στοιχείων αποτελούν ήδη σοβαρό κίνδυνο για τις ασφαλιστικές εταιρείες, ενώ την ίδια στιγμή η AI μπορεί να αξιοποιηθεί και για την ανίχνευση τέτοιων παραποιήσεων.
Χαρακτηριστικό είναι και το παράδειγμα της βρετανικής αγοράς. Η ABI ανακοίνωσε ότι οι ασφαλιστές εντόπισαν το 2024 περισσότερες από 98.400 δόλιες απαιτήσεις γενικών ασφαλίσεων, αξίας 1,16 δισ. λιρών, με τον κλάδο αυτοκινήτου να παραμένει η μεγαλύτερη πηγή παράνομων απαιτήσεων. Παράλληλα, εντοπίστηκαν περίπου 684.800 δόλιες αιτήσεις ασφάλισης, γεγονός που δείχνει ότι η απάτη δεν ξεκινά πάντα στο στάδιο της αποζημίωσης, αλλά συχνά ήδη από την αίτηση ασφάλισης.
Δεν αντικαθιστά τον άνθρωπο, τον κάνει πιο αποτελεσματικό
Η πραγματική αξία της τεχνητής νοημοσύνης δεν βρίσκεται στο να αντικαταστήσει τους ανθρώπους των αποζημιώσεων ή των ειδικών μονάδων διερεύνησης, αλλά στο να τους βοηθήσει να εστιάσουν εκεί όπου υπάρχει πραγματικός κίνδυνος. Αντί ένας πραγματογνώμονας ή ένας claims handler να εξετάζει με τον ίδιο τρόπο εκατοντάδες υποθέσεις, το AI μπορεί να διαχωρίζει τις χαμηλού κινδύνου απαιτήσεις από εκείνες που χρειάζονται περαιτέρω διερεύνηση.
Αυτό έχει διπλό όφελος. Από τη μία πλευρά, οι ύποπτες υποθέσεις εντοπίζονται ταχύτερα. Από την άλλη, οι έντιμοι ασφαλισμένοι μπορούν να αποζημιώνονται πιο γρήγορα, χωρίς να επιβαρύνονται από χρονοβόρους ελέγχους που δεν χρειάζονται. Η Allianz UK, ανακοινώνοντας ότι εντόπισε απάτες ύψους 92,6 εκατ. λιρών στο πρώτο εξάμηνο του 2025, ανέφερε ότι χρησιμοποιεί τεχνικές μηχανικής μάθησης, voice analytics και συνεργασίες τεχνολογίας για την ταχύτερη ανίχνευση της απάτης αλλά και την επιτάχυνση της εξυπηρέτησης των γνήσιων απαιτήσεων.
Το μεγάλο στοίχημα: δεδομένα, συνεργασία και διαφάνεια
Για να μειωθεί ουσιαστικά η ασφαλιστική απάτη, η τεχνητή νοημοσύνη χρειάζεται ποιοτικά δεδομένα. Χρειάζεται επίσης συνεργασία μεταξύ ασφαλιστικών εταιρειών, κοινές βάσεις πληροφοριών, ανταλλαγή στοιχείων για ύποπτα μοτίβα και διασύνδεση με αξιόπιστες δημόσιες ή θεσμικές πηγές δεδομένων, πάντα μέσα στο πλαίσιο του GDPR και της ευρωπαϊκής νομοθεσίας.
Η Insurance Europe επισημαίνει ότι η ποιότητα, η ακρίβεια και η πληρότητα των δεδομένων είναι καθοριστικές για την αποτελεσματικότητα κάθε αλγορίθμου, ενώ αναδεικνύει και την ανάγκη πρόσβασης σε αξιόπιστα δημόσια δεδομένα. Αυτό είναι ιδιαίτερα κρίσιμο για αγορές όπως η ελληνική, όπου η ασφαλιστική απάτη συχνά συνδέεται με αποσπασματική πληροφόρηση, περιορισμένη διαλειτουργικότητα συστημάτων και δυσκολία γρήγορης διασταύρωσης στοιχείων.
Η επόμενη ημέρα στην καταπολέμηση της ασφαλιστικής απάτης δεν θα κριθεί μόνο από το ποια εταιρεία θα αγοράσει το πιο προηγμένο λογισμικό. Θα κριθεί από το ποια εταιρεία θα μπορέσει να συνδυάσει τεχνολογία, ανθρώπινη κρίση, οργανωμένες διαδικασίες, εκπαίδευση στελεχών και υπεύθυνη χρήση δεδομένων.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα εξαφανίσει την ασφαλιστική απάτη. Μπορεί όμως να τη μειώσει ραγδαία, αλλάζοντας το σημείο άμυνας της ασφαλιστικής αγοράς: από τον καθυστερημένο εντοπισμό, στην έγκαιρη πρόβλεψη· από τον χειροκίνητο έλεγχο, στην έξυπνη προτεραιοποίηση· και από την αποσπασματική διερεύνηση, στη συστηματική ανάλυση μοτίβων. Για τις ασφαλιστικές εταιρείες, αυτό σημαίνει λιγότερες άδικες καταβολές. Για τους ασφαλισμένους, σημαίνει πιο δίκαια ασφάλιστρα και ταχύτερη εξυπηρέτηση. Και για την αγορά συνολικά, σημαίνει ένα πιο αξιόπιστο και ανθεκτικό ασφαλιστικό περιβάλλον.
