索赔欺诈每年给政府机构、保险公司、消费者和纳税人造成数十亿美元的损失。据行业专家称，仅在美国，欺诈医疗、失业、工人赔偿、财产和伤亡索赔造成的损失每年就超过2500亿美元。
例如，全球每年的医疗欺诈约占全球医疗支出的6%。这个惊人的数字相当于芬兰这样一个国家的国内生产总值。在财产和意外险方面，全球保险公司收到的索赔中有近10%是欺诈性的。索赔欺诈是如此普遍，以至于许多组织已经将其纳入业务成本。虽然诈骗犯总是在设计新的犯罪方案，但一些最常见的欺诈例子包括:
- 医疗欺诈:为从未提供的服务收费，不准确地夸大服务或程序，伪造诊断并执行不必要的程序，在向保险公司或患者收费时提交重复的治疗代码，等等。
- 财产及意外:欺诈性的汽车索赔包括伪造的汽车事故，有计划的车辆盗窃(车主与合作伙伴串通，偷窃、出售、破坏或剥去车辆的零件，然后提交虚假索赔)，或伪造或夸大索赔，如修理费、伤害等。
- 工伤:根据美国国家保险犯罪局(NICB)的数据，每年的工伤赔偿欺诈超过320亿美元。索赔欺诈可以包括编造伤害，医生、律师和索赔人之间的勾结，通过夸大的索赔来欺骗系统，包括过度治疗和过度开药。
- 失业:据估计，仅在过去两年，就有近870亿美元因提交伪造的失业索赔而损失。由于实体和个人提供虚假、误导性或不准确的信息以获得福利和失业补贴，损失继续扩大。
通过严格的数据管理、分析和人工智能打击索赔欺诈
打击索赔欺诈并非易事。政府机构和保险公司在一个高度复杂的数据环境中运营，这些数据以pb级的数据分布在数百个不同的数据源中，这一事实进一步加剧了这一挑战。数据蔓延和数据竖井的结合，再加上不受治理和质量差的数据，使问题以指数形式恶化。它使不良行为者能够隐藏他们的邪恶欺诈计划，并利用数据、系统和流程中的漏洞。此外，在处理、核实和批准索赔时，欺诈者还指望人为错误的可能性。虽然没有完全预防或消除索赔欺诈的银弹或灵丹妙药，但政府机构和保险公司应该考虑采取分层方法来建立坚实的防线，首先:
制定严格的数据管理策略
数据管理——包括数据编目、治理、数据质量和隐私——是克服数据孤岛、推动大规模透明度和数据完整性的基本支柱。由于数据是保险公司和政府机构业务各个方面的命脉，因此正确的数据控制至关重要。
例如，如果数据质量较低(不完整、冗余、错误)，那么试图检测或防止欺诈就会变得更加困难。当底层数据的完整性较差时，欺诈检测工具会产生更多的误报。此外，低质量和不受管理的数据也使处理索赔的人员更难轻松地遵循适当的公司指导方针和政策，以及验证相关信息以避免错误或增加批准欺诈性索赔的可能性。
利用分析和人工智能
人工智能和高级分析的使用也是理解模式、检测和预防欺诈的关键。然而，任何人工智能模型或预测分析解决方案都取决于它所利用的数据。例如，检测欺诈的机器学习模型需要大量数据进行训练。如果数据缺乏完整性，那么模型就更有可能出现偏差或错误。此外，为了消除与模型相关的一些不透明性，数据应该是可跟踪的，并且具有丰富的业务和技术上下文，易于理解。
Coll新万博移动客户端ibra数据智能云如何提供帮助
在Co新万博移动客户端llibra，我们与全球领先的保险公司和政府机构合作，帮助他们利用可靠的数据进行创新。
新万博移动客户端Collibra数据智能云是一个智能数据平台，利用机器学习的力量，提供了一种全面和集成的方法，在内部部署、混合和多云环境中对数据进行编目、治理、保护、管理和协作。
保险公司和政府机构依靠Collibra数据智能云:新万博移动客户端
- 迅速目录他们所有的数据，不管它位于哪里，创建一个单一的，可信的存储库元数据(关于数据的数据)。该目录提供了专门构建的高级功能，使数据公民(数据生产者和消费者)能够在粒度级别上使用丰富的业务和技术上下文轻松地查找和理解所需的数据。
- 制定全面的数据治理策略开发一致的数据分类法、数据使用注册表、物理和/或逻辑数据字典和术语表。新万博移动客户端Collibra数据治理是数据、法规遵从性、人工智能和分析治理的一站式服务。预构建模板、开箱即用的数据域和直观的工作流为跨职能团队提供了一个框架，以建立对数据的共同理解，以确保一致性。
- 大规模解决数据质量和隐私问题，以确保数据完整性。例如，Collibra新万博移动客户端预测数据质量和可观察性利用机器学习(ML)功能来主动检测数据中的异常，例如丢失的记录、值以及跨表或系统的破裂关系，从而快速解决问题。此外，在数据隐私和保护方面的先进功能有助于确保敏感数据易于识别，并通过基于角色的访问控制进行全面保护。
- 通过自动化获得端到端可见性数据沿袭活动元数据图使用户能够轻松地可视化从源到目标的数据流，并在粒度级别上理解所有数据依赖关系。
- 执行严格的数据隐私还有保护政策。例如，在数据隐私和保护方面的高级功能将有助于确保使用基于角色的访问控制轻松识别和保护敏感数据。
下一个步骤
为了了解更多，我想推荐以下网络研讨会和阅读材料:
