Tilburg'da Kişisel Yaralanma Dolandırıcılığının Tespitinde Yapay Zekanın Rolü

**AI, Tilburg'da kişisel yaralanma dolandırıcılığıyla mücadelede büyük veri içindeki kalıpları analiz ederek devrim yaratıyor; bölgedeki Spoorzone çevresindeki yoğun yollar ve belediyedeki endüstriyel alanlar gibi yerel sıcak noktalara odaklanıyor.** Araçlar, Ringweg'deki kazalardan sonra alışılmadık yaralanma kalıpları veya Oud-Zuid gibi mahallelerdeki talep kümeleri gibi anomalileri tarıyor. CIEL, Tilburg Belediyesi ve Midden- en West-Brabant Polisi'nin kayıtlarıyla makine öğrenimini entegre ederek, bölgedeki dolandırıcılık için %90 doğrulukla risk puanları sağlıyor. Ancak, özellikle Tilburg gibi çeşitli bir şehirde demografik farklılıklar söz konusu olduğunda, AVG algoritmalarda şeffaflık talep ederek önyargıyı önlemeyi amaçlıyor. **Vaka:** AI, Tilburg posta kodlarıyla ilişkili IP adreslerinden gelen 50 sahte bel yaralanması talebini tespit etti; bu talepler Üniversite yakınlarındaki olaylarla bağlantılıydı. **Avantajlar:** - Yerel sigortacılar (örneğin Centraal Beheer) için taleplerin daha hızlı taranması - Tilburg poliçeleri için daha düşük maliyetler **Dezavantajlar:** - "Kara kutu" etkisi bölgedeki masumları mağdur edebilir - Doğu-Brabant Bölge Mahkemesi'nde ayrımcılık nedeniyle dava açılmasına yol açabilir **Gelecek:** - AI Act (AB) kapsamında yüksek riskli olarak sınıflandırılan bu sistemler için insan müdahalesi ile denetlenebilir AI (XAI) ve denetim izleri zorunlu hale gelecek - Sigortacılar, Kuzey-Brabant'tan elde edilen çeşitli veri setleri üzerinde eğitim alıyor - Hollanda'da NVVK, Tilburg'da pilot uygulamaları test ediyor ve bölgede %30 dolandırıcılık azalması vaat ediyor **Dikkatli olun:** Bu teknolojik çağda en iyi talep yönetimi için AI'yı Tilburglu avukat bürolarının hukuki desteğiyle birleştirin.