تعتبر مشكلة الاحتيال في التأمين من التحديات الكبرى التي تواجه الشركات، حيث تساهم في خسائر مالية كبيرة وتزيد من أعباء تكلفة التأمين على أصحاب الوثائق الشرعيين. ولبناء ثقة أكبر بين الشركات وعملائها، يسعى الباحثون لتطوير تقنيات فعالة للكشف المبكر عن الاحتيال. وأحد التطورات المثيرة في هذا المجال هو نظام هجين متعدد الأنماط (Multimodal Hybrid) يمثل نقلة نوعية في الكشف عن الاحتيال.

يستخدم هذا النظام إطارًا اصطناعيًا ي replicates ظروف الإبلاغ المبكر عن الحادث (FNOL)، حيث يقوم بإنشاء نصوص حوارية بين عميل ووكيل التأمين، بالإضافة إلى تسجيلات صوتية ثنائية المتحدثين. يتم معالجة هذه البيانات باستخدام تقنيات التعرف على الكلام (ASR) والتنميط الصوتي (Diarisation)، مما يتيح الجمع بين مؤشرات لغوية وسلوكية وصوتية.

تتضمن المرحلة التالية من هذا النظام استخدام أحدث التقنيات مثل استخراج الكيانات المسماة (NER) واستخراج الميزات القائمة على التعبيرات العادية (regex)، حيث يتم دمجها مع نماذج لغوية كبيرة (LLM-RAG) وإنشاء نموذج يتضمن تحليل دقيق للقصص والروايات. الهدف هو تحديد أي تكرار في السرد أو التناقضات الهيكلية أو تكرار الأصوات بين الحالات المختلفة، مما يساعد على تحديد المخاطر بفعالية أكبر.

تشير نتائج التحقق من مجموعة البيانات والتقييمات على مستوى المكونات إلى أن هذا النظام يوفر قاعدة متينة وكفاءة في الكشف عن الاحتيالات، ليصبح خطوة هامة نحو تحسين العمليات التشغيلية في صناعة التأمين. بهذه الطريقة، يمكن تعزيز الثقة في هذه الصناعة والحد من الخسائر المحتملة.