مسار التسويق عبر المؤثرين: مسار التسويق عبر المؤثرين: أداة تغير قواعد اللعبة بالنسبة للشركات الناشئة في مجال التسويق
يتحمل حاملو وثائق التأمين الصادقون وطأة الاحتيال من خلال زيادة أقساط التأمين.
التأثير على الأقساط والتغطية - الاحتيال في مجال التأمين: المطالبات الكاذبة: التكلفة الخفية للاحتيال في التأمين
يجب التخلص من المستندات المادية التي تحتوي على معلومات حساسة، مثل البيانات المصرفية أو السجلات الطبية أو بيانات بطاقة الائتمان، بشكل صحيح لمنع وقوعها في الأيدي الخطأ. استثمر في آلة التقطيع الشاملة وقم بتمزيق أي مستندات تحتوي على معلومات شخصية قبل التخلص منها.
فيما يلي بعض النقاط الأساسية لفهم أساسيات الاحتيال في مجال التأمين:
تعمل هذه الإستراتيجية على تعزيز الثقة والعلاقة التي بنتها الشخصيات المؤثرة مع جمهورها، مما يجعلها أداة فعالة للشركات الناشئة التي تتطلع إلى التوسع بسرعة...
تعتبر مشاركتهم النشطة ضرورية لأنهم يستطيعون ملاحظة التناقضات والإبلاغ عن السلوكيات المشبوهة التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد. ومن وجهة نظر حاملي وثائق التأمين، فإن مكافحة الاحتيال ليست مسؤولية أخلاقية فحسب، بل إنها مسؤولية مالية أيضا، حيث يساهم الاحتيال في ارتفاع أقساط التأمين ويمكن أن يقوض الثقة في نظام التأمين.
إن الطريق إلى الأمام واضح: فمن نور خلال اليقظة والإبداع والتعاون، تستطيع صناعة التأمين تأمين مستقبلها والاستمرار في العمل كحامية موثوقة ضد شكوك الحياة.
يواجه أصحاب الوثائق وطأة هذه الزيادات. بالنسبة للأسرة المتوسطة، فإن الارتفاع الكبير في أقساط التأمين يمكن أن يضغط على ميزانية الأسرة، مما يجبرها في بعض الأحيان على الاختيار بين التغطية الكافية والالتزامات المالية الأخرى.
إحدى الطرق الأساسية التي تساعد بها التكنولوجيا في مكافحة الاحتيال في مجال التأمين هي من خلال تحليلات البيانات المتقدمة. وبمساعدة خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، يمكن لشركات التأمين تحليل كميات كبيرة نور من البيانات لتحديد الأنماط والشذوذات التي تشير إلى أنشطة احتيالية. يمكن لهذه الأدوات تحليل نقاط البيانات المختلفة، بما في ذلك سجل المطالبات ومعلومات حامل البوليصة ومصادر البيانات الخارجية للكشف عن الاحتيال المحتمل.
وهذا التعاون ليس مجرد استراتيجية؛ إنه حجر الزاوية لمنع الاحتيال وإنفاذه بشكل فعال.
من منظور التكنولوجيا، تتجه شركات التأمين بشكل متزايد إلى التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط والشذوذات التي تشير إلى النشاط الاحتيالي.
التعاون بين شركات التأمين من خلال قواعد البيانات المشتركة يمكن أن يساعد في تحديد المجرمين المتكررين وعصابات الاحتيال الجماعية.
على سبيل المثال، قد يواجه الطبيب الذي يدفع تكاليف إجراءات لم يتم إجراؤها مطلقًا عدة سنوات خلف القضبان.