ವಿಮಾ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ NLP ಯ ಪಾತ್ರ

ವಂಚಕರು ಸಹ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಯುಗವನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಇದರಿಂದಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ವಂಚನೆಗಳು ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಶತಕೋಟಿಗಳಷ್ಟು ನಷ್ಟವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತಿವೆ, ಅಂದಾಜಿನ ಪ್ರಕಾರ ಅಮೆರಿಕನ್ನರಿಗೆ ಮಾತ್ರ $300 ಶತಕೋಟಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಾನಿಯಾಗಿದೆ.

ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಇಲ್ಲಿಯೇ ಬರುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ AI-ಚಾಲಿತ ವಂಚನೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ವಿಮಾ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ NLP ಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ವಿಮಾ ವಂಚನೆ-ವಿರೋಧಿ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಕ್ಲೈಮ್ ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು, ಪಾಲಿಸಿ ದಾಖಲೆಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರ ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳಂತಹ ಹಲವಾರು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಂಚನೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳು, ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ NLP ವಿಮಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

NLP ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೇ ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣ, ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. NLP ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅರಿವಿಲ್ಲದ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ವಿನಿಮಯದಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಸ್ವರಗಳನ್ನು ಸಹ ಇದು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.

NLP ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ

NLP ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ:

ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

NLP ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲೈಮ್ ವಿವರಣೆಗಳು, ಪೊಲೀಸ್ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶಕರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಶಯಾಸ್ಪದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ವಂಚನೆ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವುದರಿಂದ, ಹಿಂದಿನ ವಂಚನೆ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಂದ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಟ್ಟ NLP ಮಾದರಿಗಳು ಪರಿಶೀಲನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದ ಹೊಸ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ವಿಮಾದಾರರು ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆಯ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಅಸ್ತಿತ್ವ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ

ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿದೆ (NER) ಎಂಬುದು NLP ಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಹೆಸರುಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು, ಸ್ಥಳಗಳು ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸಿನ ಮೊತ್ತಗಳಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ನಡುವೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಹು ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಸಂವಹನದ ಸ್ವರ ಮತ್ತು ಭಾವನೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು NLP ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಕ್ಕು ವಿವರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಭಾಷೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ವರವು ಹೆಚ್ಚಿನ ತನಿಖೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.

ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ

NLP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಿಮಾ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳ ನೈಜ-ಸಮಯದ ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಕ್ಲೈಮ್ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳು, ಪಾಲಿಸಿ ನವೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಪಾಲಿಸಿದಾರರೊಂದಿಗೆ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರಗಳು ಸೇರಿವೆ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.