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NLP在保险欺诈检测和预防中的作用
我们目睹了一个欺诈者也正在使用AI的时代。这使用户很难检测到可疑活动。欺诈行为耗资数十亿美元，估计表明仅美国人就造成了3000亿美元以上的赔偿金。这是自然语言处理的地方，允许保险公司和[…]
来源:Shaip 博客我们目睹了一个欺诈者也正在使用AI的时代。这使用户很难检测到可疑活动。欺诈行为耗资数十亿美元，估计表明仅美国人就造成了3000亿美元以上的赔偿金。
这是自然语言处理的地方，允许保险公司和普通用户与AI驱动的欺诈作斗争。
了解保险欺诈检测中的NLP
保险反欺诈检测的自然语言处理涉及对许多非结构化数据流的审查，例如索赔表，政策文件，客户的信函等。通过使用复杂算法来处理庞大的数据库，NLP将通过追踪模式，不一致和异常情况来帮助保险提供商，这些模式可能充当欺诈可能发生的危险信号。
NLP的关键优势之一是其处理和理解环境的能力，这使其与传统的基于规则的编程不同。 NLP还可以理解细微差别并抓住无意识的矛盾。它还可以确定可能表明交换中欺骗的情感音调。
关键优势NLP如何增强欺诈检测
NLP以多种方式增强了欺诈检测功能：
文本分析和模式识别
NLP算法优化了大量文本信息的分析。这些可能包括索赔说明，警察报告和病历。这个过程揭示了人类评论者可能会错过的异常或可疑模式。从先前的欺诈案件中学习，从先前的欺诈案件中吸收的NLP模型可能会确定在审查过程初期显示类似模式的新主张，以帮助保险公司提出潜在的欺诈性索赔。