Tekoäly muuttaa vakuutuspetoksia ja niiden torjuntaa

Tekoälyn tuottamat väärennökset näkyvät yhä selvemmin myös vakuutusalalla: manipuloituja kuvia, dokumentteja, kuitteja ja jopa keinotekoisesti luotuja potilastapauksia voidaan käyttää korvausten hakemiseen. SAS Institutessa työskentelevän analytiikan ja tekoälyn johtavan neuvonantajan Antti Heinon mukaan petosten torjunnassa tarvitaan kuitenkin samaa teknologiaa, sillä kaikkea aineistoa ei voida tarkistaa käsin riittävän nopeasti.

Väärennökset vaikeuttavat tarkastamista

Syväväärennökset ovat herättäneet huolta erityisesti siksi, että tekoälyllä voidaan luoda uskottavaa kuva-, ääni- ja videomateriaalia. Finanssialalla riski liittyy myös asiakirjoihin ja muuhun korvauskäsittelyssä käytettävään aineistoon. Tekoälyllä manipuloituja kuvia ja dokumentteja voidaan käyttää vakuutuspetosten tukena.

Heinon mukaan uusia petosmuotoja ovat esimerkiksi niin sanotut haamupotilaat. Niillä tarkoitetaan täysin tai osittain keinotekoisesti luotuja potilaita, joille on keksitty vammoja. Autoihin liittyvissä vakuutuspetoksissa taas voidaan käyttää tekoälyllä väärennettyjä kuitteja ja valokuvia.

Tällainen aineisto lisää tarkistustyön määrää. Heino arvioi, että ihmisen on mahdotonta käsitellä kaikkia prosessoitaviksi tulevia dokumentteja, manipulaatioita ja metatietotarkistuksia, jos korvauspäätöksiä halutaan tehdä nopeasti. Hänen mukaansa automatisointi on siksi välttämätöntä nopean käsittelyn rinnalla.

Verkostot voivat paljastaa petoksia

Tekoälyä käytetään petostorjunnassa erityisesti suurten aineistojen seulontaan. Yksittäisten tapausten taustalta voi paljastua laajempia verkostoja, joita olisi vaikea havaita käsin. Esimerkiksi sama korjaamo, ajoneuvo tai henkilö voi liittyä poikkeuksellisen moneen vahinkotapahtumaan.

Heinon mukaan verkostoanalytiikka ja tekoäly voivat tunnistaa tällaisia tavallisesta poikkeavia yhteyksiä laajasta dokumenttimassasta. Tällaiset havainnot voivat johtaa vakuutuspetosten jäljille, vaikka ne eivät vielä yksin ratkaise tapausta.

Ihminen toimii tekoälyn havaintojen pohjalta

Finanssialan haastattelusarjassa kuvataan tekoälyn käyttöä finanssialalla ja siihen liittyviä toimintatapoja. Heino korostaa, että parhaisiin tuloksiin päästään ihmisen ja tekoälyn yhteistyöllä: tekoäly nostaa massasta esiin epäilyttäviä piirteitä ja yhteyksiä, ja ihminen toimii havaintojen pohjalta.