ИИ революционизира борбата с измамите при телесни повреди в Тилбург чрез анализ на модели в големи масиви от данни, съсредоточавайки се върху локални горещи точки като оживените пътища около Spoorzone и индустриалните зони в общината. Инструментите сканират искове за аномалии, като необичайни модели на наранявания след инциденти на Ringweg или групиране на искове в квартали като Oud-Zuid. CIEL интегрира машинно обучение с регистрите на община Тилбург и полицията на Среден и Западен Брабант, постигайки 90% точност в оценките на риска за регионални измами.
Въпреки това, Общият регламент за защита на данните (GDPR) изисква прозрачност в алгоритмите, за да се предотврати пристрастност, особено при демографски вариации в разнообразен град като Тилбург.
Казус: ИИ откри мрежа от 50 фалшиви искове за наранявания на гърба, произхождащи от IP адреси, свързани с пощенски кодове в Тилбург, свързани с инциденти в Университета.
Предимства:
- По-бързо скриниране на искове при местни застрахователи като Centraal Beheer;
- Намаляване на разходите за застрахователни полици в Тилбург.
Недостатъци:
- Ефектът на „черната кутия“ може да навреди на невинни хора в региона;
- Води до съдебни дела за дискриминация пред Окръжния съд на Източен Брабант.
Бъдеще: Обясним ИИ (XAI) с одитни следи, задължителен съгласно Регламента за изкуствен интелект (AI Act) на ЕС, който класифицира тези системи като високорискови с възможност за човешки надзор. Застрахователите обучават моделите си с разнообразни набори от данни от Северен Брабант. В Нидерландия NVVK тества пилотни проекти в Тилбург с обещание за 30% намаляване на измамите в региона.
Бъдете бдителни: Комбинирайте ИИ с юридическа помощ от тилбургски адвокатски кантори за оптимално уреждане на искове в тази технологична епоха.