Роля на ИИ в откриването на измами при щети от телесни увреждания в Ротердам

ИИ трансформира борбата с измамите при щети от телесни увреждания в Ротердам чрез анализ на големи данни за модели, типични за региона. Инструментите сканират исканията за аномалии като необичайни модели на увреждания около Маас или клъстери от искания в ротердамските квартали като Charlois и Feijenoord. CIEL интегрира машинно обучение с местни регистри като ротердамския архив на увреждания, с 92% точност в рисковите оценки за инциденти, свързани с пристанището. GDPR обаче изисква прозрачност в алгоритмите, за да се избегне пристрастие спрямо пристанищни работници или мигранти. Случай: ИИ разкри мрежа от 60 фалшиви искания за увреждания на гръбната област, свързани с IP адреси от Ротердам-Юг. Предимства: бързо преглеждане на искания от заети логистични центрове, с 25% спестяване на разходи за ротердамските застрахователи. Недостатъци: ефектът на черната кутия може да изключи несправедливо невинни жертви на трамвайни инциденти, което води до дела пред ротердамския кантонален съдия поради дискриминация. Бъдеще: обясним ИИ (XAI) с пътечки за одит, задължителни по EU AI Act, който класифицира тези системи като високорискови с човешко прекъсване. Застрахователите обучават върху разнообразни набори от данни, включително ротердамската демография. NVVK тества пилотни проекти в Ротердам с обещание за 35% намаляване на измамите в региона. За претендентите: изисквайте ИИ оценката и възразявайте чрез ротердамската правна помощ. Комбинирайте ИИ със специализирана юридическа помощ за оптимално уреждане в тази пристанищна метрополия. (212 думи)