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反应性到预防性:使用 Databricks OpenCV 和 GenAI 管理欺诈.pdf

上传人: 张** 编号:167551 2024-06-15 10页 220.42KB

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本文主要探讨了保险欺诈的问题以及如何利用先进技术如Azure AI Document Intelligence、OpenCV和Generative AI来从反应性防御转变为预防性欺诈管理。全球保险欺诈造成的损失高达3000亿美元/年,不仅资助了恐怖主义和洗钱活动,还提高了消费者的成本。文章提出了一个新系统,该系统结合了规则引擎、异常检测(隔离森林)、市场情报、文档智能、计算机视觉、风险基础的索赔经验以及图分析,实现了从反应性到预防性的欺诈检测系统演变。现代系统能够将60%的积极线索归因于AI赋能的欺诈检测。AI文档智能使用预建和自定义模型来分类图像、提取文本并验证参考数据,检测格式、字体属性等的异常。与旧系统相比,新系统能够提高准确性,并在后处理步骤中使用Generative AI来改进数据提取的准确性。此外,结合OpenCV,新系统可以通过特征匹配检测已知的“坏”模式。文章最后强调了生成式AI带来的新挑战,并提出了基于Exif和元数据驱动的验证、网络分析和特征存储的扩展方案,以期在未来的欺诈检测中实现更大规模的欺诈防范。
"如何利用AI预防保险欺诈?" "AI在文档智能提取中的关键技术是什么?" "生成式AI在反欺诈领域将带来哪些挑战?"
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