Il machine learning per il rilevamento delle frodi nel settore assicurativo

Insurtech è un termine usato per descrivere l’uso della tecnologia nel settore assicurativo. È una fusione delle parole insurance (assicurazione) e technology (tecnologia). Le società insurtech utilizzano varie tecnologie per ideare nuove modalità per proporre, distribuire e agevolare la sottoscrizione di prodotti assicurativi. Spesso utilizzano dati e analisi per sviluppare nuovi prodotti o per valutarli in modo più accurato. Negli ultimi anni sono state fondate varie startup nell’ambito insurtech con l’obiettivo di dare una scossa al tradizionale settore assicurativo. Il settore assicurativo globale vale bilioni (1 bilione = 1.000 miliardi) di euro; quindi, non sorprende che le compagnie assicuratrici si rivolgano alla tecnologia per ridurre i costi, comprendere meglio i loro clienti e sviluppare nuovi prodotti. Il settore assicurativo non è estraneo alle frodi. In effetti, si stima che il 10% di tutte le richieste di risarcimento assicurative siano fraudolente. Questo costa all’industria miliardi di euro l’anno.

L’insurtech può essere utilizzato in diversi modi nel settore assicurativo. Ad esempio, alcune aziende lo utilizzano per sviluppare nuovi canali di distribuzione, come piattaforme online che consentono ai clienti di confrontare e acquistare polizze da più compagnie. Altri lo utilizzano per creare nuovi tipi di prodotti assicurativi, come l’assicurazione auto basata sull’utilizzo che addebita i clienti in base a quanto effettivamente guidano. Altre aziende insurtech si concentrano sull’utilizzo di dati e analisi per aiutare le compagnie a valutare meglio i loro prodotti o identificare quali clienti hanno maggiori probabilità di presentare un reclamo. L’insurtech può essere anche un valido strumento di contrasto alle frodi.

Il machine learning nel contrasto alle frodi nel settore assicurativo

Il machine learning (apprendimento automatico – ML) è un metodo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici. È una branca dell’intelligenza artificiale basata sull’idea che i sistemi possono “imparare” dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con il minimo intervento umano.

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono utilizzati in una varietà di applicazioni, tra cui il riconoscimento facciale, la compravendita di azioni e la scoperta di nuovi farmaci. Il machine learning si basa su algoritmi che migliorano di continuo e automaticamente, fornendo loro maggiori dati. Le frodi assicurative sono difficili da individuare perché spesso si verificano dietro le quinte. Il machine learning viene utilizzato sempre di più nel rilevamento delle frodi poiché può aiutare a identificare gli “schemi” che potrebbero essere indicativi di tali frodi. Le compagnie di assicurazione stanno utilizzando il machine learning per rilevare richieste di risarcimento fraudolente e si prevede che il loro utilizzo in futuro sarà più diffuso.

Il machine learning nell’insurtech ha il potenziale per rivoluzionare il settore assicurativo, rendendolo più efficiente ed efficace nel rilevare e prevenire le frodi.

Come il machine learning viene utilizzato nel settore assicurativo per rilevare le frodi

I metodi e le tecniche di apprendimento automatico utilizzati nel settore assicurativo per rilevare le frodi sono principalmente l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, il deep learning e la modellazione predittiva.

L’apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico che utilizza un set di dati etichettato per addestrare il modello a imparare come mappare i dati di input alle etichette di output desiderate. Il settore assicurativo utilizza questo metodo di apprendimento automatico per rilevare le frodi addestrando il modello con i dati passati di reclami fraudolenti noti. Una volta che il modello è stato addestrato, può essere utilizzato sui dati futuri per prevedere se è probabile che un reclamo sia fraudolento o meno.

L’apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico che non utilizza dati etichettati. Invece, si basa sulla struttura dei dati stessi per imparare a raggruppare elementi simili. Questo può essere utilizzato nel settore assicurativo per il rilevamento di frodi raggruppando insieme richieste simili in termini di caratteristiche come importo, ubicazione e tipo di richiesta. Se fossero presenti gruppi di attestazioni significativamente diversi da altri gruppi, ciò potrebbe indicare una frode. I metodi di apprendimento senza supervisione utilizzati sono:

• Clustering: questo è un tipo di apprendimento automatico che raggruppa i dati simili tra loro e li separa da quelli dissimili. Il raggruppamento può essere utilizzato nel rilevamento delle frodi per raggruppare i sinistri che condividono caratteristiche simili (ad esempio, tutti gli incidenti stradali in un determinato codice postale) che potrebbero quindi indicare una frode.
• Regole di associazione: questo è un tipo di apprendimento automatico che cerca le relazioni tra gli elementi nei set di dati (ad esempio, le persone che presentano richieste di risarcimento per incidenti stradali hanno anche maggiori probabilità di presentare richieste di risarcimento per lesioni). Le regole di associazione possono essere utilizzate nel rilevamento delle frodi per identificare i modelli tra i diversi tipi di richieste di indennizzo, che potrebbero indicare eventuali truffatori che cercano di ingannare il sistema
• Rilevamento di anomalie: questo è un tipo di apprendimento automatico che ricerca modelli nei dati che sono insoliti o imprevisti, che potrebbero indicare una frode. Ad esempio, le compagnie di assicurazione possono utilizzare il rilevamento delle anomalie per identificare i reclami che hanno pagamenti insolitamente elevati o che sono stati presentati immediatamente dopo che si è verificato un incidente.

Il deep learning è un tipo di machine learning che utilizza le reti neurali artificiali (ANN) che si ispirano alla capacità di apprendimento del cervello. Le ANN possono apprendere modelli complessi dai dati e fare previsioni su nuovi data set. Ciò le rende adatti al rilevamento delle frodi in quanto possono identificare gli “schemi” dei precedenti sinistri fraudolenti e utilizzare questa conoscenza per prevedere le future frodi.

La modellazione predittiva è un tipo di apprendimento automatico che crea modelli che fanno previsioni sugli eventi futuri sulla base di dati storici. Questa tecnica può essere utilizzata per il rilevamento delle frodi assicurative costruendo modelli che prevedono la probabilità che un sinistro sia fraudolento in base a diversi fattori quali: importo, ubicazione e tipo di sinistro. I modelli predittivi possono essere utilizzati anche per valutare le singole richieste di risarcimento in modo che quelle con un punteggio di rischio più elevato possano essere ulteriormente valutate.

Quali vantaggi dell’utilizzo del machine learning per il rilevamento delle frodi nel settore assicurativo

Quando si tratta di rilevamento delle frodi, il settore assicurativo ha tradizionalmente fatto affidamento sull’esperienza umana. Tuttavia, con l’avvento del machine learning, le compagnie assicuratrici sono ora in grado di sfruttare questa potente tecnologia per rilevare in modo più efficace le richieste di risarcimento fraudolente. L’utilizzo del machine learning per il rilevamento delle frodi nel settore assicurativo offre numerosi vantaggi.

• In primo luogo, il ML può aiutare a identificare schemi di frode che possono essere difficili da individuare per gli esseri umani. Ad esempio, il ML può analizzare un gran numero di dati sui sinistri per trovare casi in cui lo stesso contraente presenta più sinistri per lo stesso tipo di incidente.
• In secondo luogo, il ML può aiutare ad automatizzare il processo di rilevamento delle frodi, liberando risorse che possono essere utilizzate meglio altrove. Ad esempio, invece di rivedere manualmente ogni sinistro, le compagnie assicuratrici possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per segnalare automaticamente i reclami sospetti per ulteriori indagini.
• Terzo, il ML può fornire feedback in tempo reale sulle tendenze delle frodi, consentendo alle compagnie assicuratrici di adattare rapidamente le proprie strategie secondo necessità. Ad esempio, se un assicuratore nota un picco di richieste di risarcimento per l’assicurazione auto relative a un determinato tipo di incidente, può indagare se esiste un modello di frode associato a quel tipo di richiesta di risarcimento.

Nel complesso, l’utilizzo del ML per il rilevamento delle frodi nel settore assicurativo presenta numerosi vantaggi e può aiutare le compagnie assicuratrici a migliorare i propri profitti.

Le sfide dell’utilizzo del machine learning per il rilevamento delle frodi nell’insurtech

Sebbene ci siano molti vantaggi nell’utilizzo del ML per il rilevamento delle frodi assicurative, è importante tenere presente che questa tecnologia è ancora in evoluzione e ci sono alcuni temi devono essere gestiti.

• Complessità: la frode assicurativa è un fenomeno molto complesso. Spesso coinvolge più ruoli e può assumere forme molto diverse. Ciò rende difficile lo sviluppo di modelli accurati in grado di identificare tutti i tipi di frode.
• Disponibilità dei dati: i dati necessari per addestrare i modelli di machine learning spesso non sono disponibili nel settore assicurativo. Per rilevare le frodi, le compagnie assicuratrici devono accedere a dati come la storia dei sinistri, le informazioni sugli assicurati e le cartelle cliniche. Le compagnie di assicurazione sono spesso riluttanti a condividere i dati a causa di problemi di privacy e sicurezza. Ciò significa che potrebbero non esserci abbastanza dati pubblicamente disponibili per addestrare modelli di ML efficaci per il rilevamento delle frodi. Quindi questi dati sono spesso isolati all’interno di diversi dipartimenti e organizzazioni cosa che ostacola ulteriormente il loro reperimento.
• Qualità dei dati: un’altra sfida è che i dati sulle frodi assicurative sono, non solo limitati, ma anche di scarsa qualità. Anche quando i dati sono disponibili, sono spesso di scarsa qualità a causa di errori e omissioni. Questo perché le compagnie assicuratrici in genere si affidano a processi manuali per la raccolta e l’immissione dei dati. Di conseguenza errori e omissioni sono comuni, il che può portare a previsioni imprecise da parte dei modelli di apprendimento automatico. Ciò può rendere difficile il training di modelli di machine learning efficaci.
• Falsi Positivi: poiché i modelli di apprendimento automatico non sono perfetti, a volte contrassegneranno attività non fraudolente come fraudolente. Ciò può portare a indagini costose e dispendiose in termini di tempo che alla fine si rivelano infruttuose.
• Ostacoli normativi: Per utilizzare il ML per il rilevamento delle frodi nel settore assicurativo è necessario superare vari ostacoli normativi. In molte giurisdizioni esistono infatti leggi severe che disciplinano l’uso dei dati personali a fini di analisi predittiva. Ad esempio, il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell’Unione Europea richiede alle aziende di ottenere il consenso esplicito delle persone prima di utilizzare i propri dati personali per qualsiasi scopo, inclusa l’analisi predittiva. Ciò rende difficile per le compagnie assicuratrici utilizzare il ML per il rilevamento delle frodi senza violare le leggi sulla privacy.
• Rilascio in Produzione: Anche la distribuzione di modelli di ML in un ambiente di produzione può essere difficile, poiché devono essere in grado di gestire flussi di dati in tempo reale e scalare in modo efficace.

Nonostante queste sfide, il machine learning rimane uno strumento promettente per rilevare le frodi assicurative. Con migliori dati e algoritmi più efficienti è probabile che le compagnie assicuratrici saranno in grado di superare queste sfide e utilizzare il ML al massimo delle sue potenzialità.

Il futuro del machine learning nel rilevamento frodi nell’insurtech

Il futuro del machine learning per il rilevamento delle frodi nel settore insurtech sembra molto promettente. Con il continuo sviluppo di algoritmi sofisticati e la crescente disponibilità di dati, le compagnie assicuratrici sono sempre più attrezzate per il rilevamento e la prevenzione delle frodi. Ci sono una serie di tendenze che stanno guidando l’evoluzione del ML nel rilevamento delle frodi assicurative.

• In primo luogo, c’è una quantità crescente di dati a disposizione delle compagnie assicuratrici. Ciò include sia le fonti di dati tradizionali come la cronologia dei sinistri e le informazioni sugli assicurati, sia le nuove fonti di dati come i social media e i dispositivi indossabili.
• In secondo luogo, la potenza di calcolo sta diventando sempre più economica e accessibile. Ciò consente alle compagnie di eseguire algoritmi di apprendimento automatico più complessi su set di dati più grandi.
• Terzo, c’è una crescente consapevolezza del potenziale del ML nel rilevamento delle frodi assicurative. Le compagnie stanno iniziando a investire di più in ricerca e sviluppo in quest’area e c’è un numero crescente di startup che offrono soluzioni di rilevamento delle frodi basate sull’intelligenza artificiale.
• Infine, le normative governative stanno iniziando a mettersi al passo con la tecnologia. Negli Stati Uniti, la legge sulla prevenzione delle frodi assicurative recentemente emanata richiederà alle compagnie di utilizzare tecniche di apprendimento automatico per rilevare e prevenire le frodi.

Conclusioni

Il ML è un potente strumento che può essere utilizzato per il rilevamento di frodi assicurative. Sebbene vi siano alcuni potenziali vantaggi, come una maggiore precisione ed efficienza, esistono anche alcuni rischi, come il potenziale uso improprio.

È quindi importante ricordare che nessun singolo approccio è perfetto e che può essere necessaria una combinazione di diversi metodi per ottenere i migliori risultati.

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