बीमा धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकथाम में एनएलपी की भूमिका

हम एक ऐसे युग को देख रहे हैं जिसमें धोखाधड़ी करने वाले भी AI का इस्तेमाल कर रहे हैं। इससे उपयोगकर्ताओं के लिए संदिग्ध गतिविधि का पता लगाना बेहद मुश्किल हो जाता है। धोखाधड़ी से उद्योग को अरबों का नुकसान हो रहा है, अनुमान है कि अकेले अमेरिकियों को 300 बिलियन डॉलर से ज़्यादा का नुकसान हुआ है।

यहीं पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग) काम आता है, जो बीमा कंपनियों और सामान्य उपयोगकर्ताओं को एआई-संचालित धोखाधड़ी के खिलाफ लड़ाई लड़ने में सक्षम बनाता है।

बीमा धोखाधड़ी का पता लगाने में एनएलपी को समझना

बीमा धोखाधड़ी रोधी पहचान के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में दावा प्रपत्र, पॉलिसी दस्तावेज, ग्राहकों के पत्राचार और अन्य जैसे असंरचित डेटा की कई धाराओं की समीक्षा शामिल है। परिष्कृत एल्गोरिदम के उपयोग के साथ विशाल डेटाबेस को संभालने से, एनएलपी बीमा प्रदाताओं को पैटर्न, विसंगतियों और विसंगतियों का पता लगाने में सहायता करेगा जो उनके लिए लाल झंडे के रूप में कार्य कर सकते हैं कि धोखाधड़ी हो सकती है।

एनएलपी में से एक प्रमुख मजबूत पक्ष इसकी सबसे बड़ी खूबी है संदर्भ को समझने और उसे संसाधित करने की क्षमता, जो इसे पारंपरिक, नियम-आधारित प्रोग्रामिंग से अलग करती है। एनएलपी बारीकियों को भी समझ सकता है और अनजाने में होने वाली विसंगतियों को भी पकड़ सकता है। यह भावनात्मक स्वरों को भी निर्धारित कर सकता है जो किसी बातचीत में धोखे का संकेत दे सकते हैं।

एनएलपी धोखाधड़ी का पता लगाने में कैसे मदद करता है

एनएलपी कई तरीकों से धोखाधड़ी का पता लगाने की क्षमताओं को बढ़ाता है:

पाठ विश्लेषण और पैटर्न पहचान

एनएलपी एल्गोरिदम बहुत बड़ी मात्रा में टेक्स्ट जानकारी के विश्लेषण को अनुकूलित करते हैं। इनमें दावे का विवरण, पुलिस रिपोर्ट और मेडिकल रिकॉर्ड शामिल हो सकते हैं। यह प्रक्रिया विसंगतियों या संदिग्ध पैटर्न को उजागर करती है जिसे मानव समीक्षक अनदेखा कर सकते हैं। ऐसे पिछले धोखाधड़ी मामलों से सीखते हुए, पिछले धोखाधड़ी मामलों से अवशोषित एनएलपी मॉडल नए दावों की पहचान कर सकते हैं जो समीक्षा प्रक्रिया में शुरुआती दौर में समान पैटर्न दिखाते हैं, जिससे बीमाकर्ताओं को संभावित धोखाधड़ी वाले दावों को चिह्नित करने में मदद मिलती है।

इकाई पहचान और सूचना निष्कर्षण

जिसका नाम एंटिटी रिकग्निशन रखा गया है (NER) NLP का एक उपक्षेत्र है, जो स्वचालित रूप से असंरचित पाठ से प्रासंगिक जानकारी जैसे नाम, तिथियां, स्थान या मौद्रिक राशि की पहचान करता है और निकालता है। सूचनाओं के बीच स्विच करने की क्षमता सूचनाओं की क्रॉस-चेकिंग और कई दस्तावेज़ों में विसंगतियों को पहचानने की अनुमति देती है।

भावनाओं का विश्लेषण

एनएलपी संचार के लहजे और भावना की निगरानी करके संभावित खतरे की पहचान करने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, दावे के विवरण में आक्रामक भाषा या टालमटोल वाला लहजा आगे की जांच के लिए आधार हैं।

वास्तविक समय की निगरानी और चेतावनी

एनएलपी प्रणालियां बीमा डेटा प्रवाह की वास्तविक समय पर सतत निगरानी की अनुमति दे सकती हैं, जिसमें दावा प्रस्तुतीकरण, पॉलिसी अपडेट या पॉलिसीधारकों के साथ पत्राचार शामिल हो सकते हैं, और संदिग्ध गतिविधियों के लिए अलर्ट उत्पन्न करने के माध्यम से सक्रिय धोखाधड़ी रोकथाम गतिविधियां स्थापित की जाती हैं।