बीमा धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग

धोखाधड़ी, दोनों का पता लगाया और पता नहीं चला, डिजिटल जीवन शैली की ओर बढ़ने वाले सभी लोगों के लिए एक प्रमुख चिंता का क्षेत्र है। हाल ही में प्रकाशित एक लेख के अनुसार जो वैश्विक बीमा उद्योग के बारे में बात करता है, बीमा धोखाधड़ी से अमेरिकी उपभोक्ताओं को हर साल कम से कम $80 बिलियन का नुकसान होता है। यह भी अनुमान है कि श्रमिकों के मुआवजे बीमा धोखाधड़ी में अकेले बीमाकर्ताओं और नियोक्ताओं को सालाना 30 अरब डॉलर खर्च होते हैं।

बीमा धोखाधड़ी एक सतत समस्या है जिसने धीमा होने के संकेत नहीं दिखाए हैं। इसे कभी-कभी बिना पीड़ित के अपराध के रूप में गलत समझा जाता है। दूसरी ओर, उपभोक्ताओं को इन अपराधों के परिणामस्वरूप अधिक प्रीमियम और धीमी दावों की प्रक्रिया का सामना करना पड़ता है, साथ ही बीमा कंपनियों को होने वाले महत्वपूर्ण मौद्रिक और प्रतिष्ठित नुकसान भी होते हैं।

चल रहे कोविड -19 महामारी से बीमा धोखाधड़ी के मामलों में वृद्धि होने की उम्मीद है क्योंकि रिपोर्ट पहले से ही कोविड -19 संबंधित घोटालों में वृद्धि का सुझाव देती है। स्टेट ऑफ इंश्योरेंस फ्रॉड टेक्नोलॉजी द्वारा जारी एक अध्ययन में पाया गया कि धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एआई तेजी से महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है, क्योंकि चोर ऐसी धोखाधड़ी गतिविधियों के लिए ऑनलाइन और सोशल मीडिया पर डेटा का लाभ उठा रहे हैं। अच्छी खबर यह है कि भारत का बीमा उद्योग धोखाधड़ी की जांच को डिजिटाइज़ करके धोखाधड़ी की गतिविधियों पर अंकुश लगाने में सक्षम रहा है।

एक सर्वेक्षण में, 68% उत्तरदाताओं ने कहा कि उनके संगठन जांच के लिए डिजिटल समाधान का उपयोग कर रहे थे, जबकि 19% ने कहा कि वे डिजिटल में संक्रमण की योजना के विभिन्न चरणों में थे।

धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स, डेटा माइनिंग विधियों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है, क्योंकि समय पर पता लगाना महत्वपूर्ण है, यह देखते हुए कि धोखेबाजों के लिए निवारक है। यहां ऐसे तरीके दिए गए हैं जिनसे तकनीक शुरुआती चरणों में धोखाधड़ी का पता लगाने में मदद कर सकती है।