Leiden'de Yaralanma Hasarı Sahteciliğinin Tespitinde Yapay Zekânın Rolü

YZ, Leiden'deki yaralanma hasarı alanında büyük verilerdeki kalıpları analiz ederek sahtecilikle mücadelede devrim yaratıyor; odak noktası, merkez ve üniversite mahallesi gibi yerel sıcak noktalar. Araçlar, Beestenmarkt'taki yoğun pazar akşamlarından sonra alışılmadık yaralanma kalıpları veya Leidse Singel çevresindeki talep kümeleri gibi anormallikler için talepleri tarar. CIEL, Leiden belediyesi ve Haaglanden polisi kayıtlarıyla makine öğrenimini entegre ederek bölgesel sahtecilik için risk puanlarında %90 doğruluk sağlar. Ancak AVG, özellikle çok sayıda öğrenci ve expat içeren Leiden demografisinde önyargıyı önlemek için algoritmalarda şeffaflık talep eder. Vaka: YZ, Leiden-Noord öğrenci konaklamalarına bağlı IP adresleri aracılığıyla 50 sahte sırt yaralanması talebinden oluşan bir ağı tespit etti. Avantajlar: Univé Leiden gibi yerel sigorta şirketleri için daha hızlı tarama, bölgesel departmanlar için daha düşük maliyetler. Dezavantajlar: Kara kutu etkisi, şehir merkezindeki bisiklet kazası mağdurları gibi masumları dezavantajlı duruma düşürebilir; bu da Lahey Bölge Mahkemesi'nde ayrımcılık nedeniyle davalara yol açar. Gelecek: Denetim izleri ile açıklanabilir YZ (XAI), Leiden pilotlarında test ediliyor. Talep sahipleri için: Sigorta acentenizden YZ puanını talep edin ve belirsizse itiraz edin. AI Yasası (AB) gibi mevzuat bu sistemleri yüksek riskli olarak sınıflandırır ve zorunlu insan müdahalesi gerektirir. Leiden'deki sigorta şirketleri, yerel trafik kazalarını içeren çeşitli veri setlerinde eğitim vermelidir. NVVK, Leiden bölgesinde %30 sahtecilik azaltma vaadiyle pilotları test ediyor. Tetikte kalın: Bu teknolojik çağda optimal talep işleme için YZ'yi Leiden avukatlık bürolarından hukuki destekle birleştirin. (212 kelime)