۲۵ درصد درآمد صنعت بیمه جهان در معرض تقلب

مهمترین ابزار جدید در فن آوری اطلاعات، هوش مصنوعی نام دارد. هوش مصنوعی متضمن استفاده از دامنه وسیعی از تکنیک ها، ابزارها و برنامه های کاربردی نظیر  پردازش تحلیلی پیوسته، پایگاه داده تحلیلی، داده کاوی، سیستم های تصمیم یار هوشمند و سیستم های مدیریت دانش  بوده که وظیفه آنها ارتقاء کیفیت و تحلیل عملیات است. در همین زمینه هوش تجاری، فرآیند تبدیل داده ها به اطلاعات است که مدیران با استفاده از تحلیل این اطلاعات به اتخاذ تصمیمات دقیق، هوشمند و سریع در زمینه کسب و کار می پردازند.
از طرف دیگر توسعه فن آوری های جدید امکان تقلبات الکترونیکی و رایانه ای را نیز افزایش داده است، زیرا ایجاد سیستم های  اطلاعاتی نوین فارغ از کلیه محاسن و فواید آن، فرصت های نوینی را هم برای تقلب برای مجرمان فراهم می سازند که هرگونه کم توجهی به آنها آسیب های جدی بوجود خواهد آورد. استفاده از فن آوری های نوین در بازارهای مالی و بیمه ای، از طریق شناسایی نقاط بحرانی بروز تقلب می تواند حجم فعالیت های متقلبانه را به شدت کاهش دهد.  
صنعت بیمه ذاتا ریسک پذیر است و چون ماهیت این صنعت مبتنی برتجمیع اطلاعات  وآمار فراوان است، نقش مدیریت ریسک درآن بسیار با اهمیت تلقی می شود. بنابر این شرکت های بیمه گر  علاوه بر راهبری فرآیند قیمت گذاری، مدیریت دارایی ها و  بدهی ها در پی آن هستند استراتژی های خود را بر مبنای ریسک جامع طراحی و به کارگیرند. ریسک جامع یک شرکت بیمه ای شامل تک تک فعالیت های آن شرکت بوده که بر جریان نقدی آن شرکت تاثیرگذار است. برای مصون ماندن هریک از این رده های فعالیتی از تقلب، استفاده از داده کاوی مبتنی بر تجزیه و تحلیل داده ها بر مبنای هوش مصنوعی، الزامی است زیرا فن آوری های نوین به جای کشف تقلب فرآیند تقلب را شناسایی  وآن راخنثی می سازند.
در ساختارهای کنترلی مدیریت ریسک تقلب که شامل مراحل پیشگیری وِ کشف است، کشف تقلب اهمیت فوق العاده ای دارد زیرا آمارهای جهانی نشان دهنده آن هستند که از کل حجم هزارمیلیارد دلاری  صنعت بیمه در جهان، حدود۲۵ درصد از فعالیت ها در معرض تقلب بوده است. عدم کشف تقلب عملا باعث افزایش حق بیمه شده که مخل توسعه بازارهای بیمه ای خواهدشد، بنابر این مقابله با تقلب مهمترین وظیفه استراتژیک مدیریت ریسک است.
عصر حاضر، عصر اطلاعات است. اطلاعات فراوانی در پایگاه های داده ذخیره می شود که تبدیل آنها به دانش مورد نیاز برای تصمیم گیری، به ابزارهایی نیازدارد که قادر به تجزیه و تحلیل این حجم داده ها باشند و دیگر نمی توان از روش های آماری که در تحلیل داد ه ها بیشتر بر پایه استخراج شاخص های کمّی استوار است، تکیه کرد زیرا اگرچه این روش ها  غیر مستقیم ما را به دانش مورد نیاز در  تصمیم گیری سوق می دهند؛ اما در نهایت تفسیر نتایج آنها نیازمند  تحلیل های انسانی است. در حالی که فن آوری های نوین نظیر هوش مصنوعی علاوه بر استفاده از روش های نوین تحلیل و تفسیر داده ها، به طور اتوماتیک از طریق انطباق با پلاتفرم یادگیری ماشین « Machin Learning » و داده کاوی بر مبنای مدل های ریاضی، سرعت تفسیر و تصمیم گیری را به شدت افزایش داده اند.
استفاده از مدل های ریاضی و الگوریتم ژنتیک داروین و شبکه های عصبی برای شناسایی تقلب، این امکان را فراهم کرده که متخصصان شرکت های بیمه گر با صرف زمان و هزینه کمتری تشخیص دهند که ادعای خدمات درخواستی از لحاظ آماری، مشکوک به تقلب هست یا خیر. زیرا  شبکه های عصبی مصنوعی برپایه یک الگوی ریاضی مبنی بر سیستم زیستی عمل می کنند. سیستم های عصبی، الگوریتمی برای  بهینه سازی و یادگیری آزادانه بر اساس مفاهیم الهام گرفته از تحقیق در ماهیت مغز هستند. مغز با استفاده از قابلیتی شنا خته شده به عنوان نورون اجزاءساختاری خود را سازماندهی می کند، در نتیجه محاسبات داده ای و کمی را بسیار سریع تر از کامپیوتر دیجیتال انجام  می دهد. اساسا  شبکه  عصبی مشابه ماشینی است که طراحی شده تا روشی  را مدل سازی کند که مغز برای انجام وظایف خاص یا عملکرد قابل توجه انجام می دهد. این شبکه یک پردازنده توزیع شده موازی و بزرگ، متشکل از واحدهای پردازش ساده است که تمایلی طبیعی به ذخیره سازی دانش تجربی و ایجاد دسترسی به آن دارد. با چنین توصیفی بازارهای مالی و به ویژه صنعت بیمه که همیشه در معرض آفت تقلب و ریسک است راهکاری به جز استفاده از فن آوری های نوین مبتنی بر هوش مصنوعی متضمن استفاده از بلاک چین و کلاد ندارد.