AIフォレンジクスとデータ構造化で改ざん文書を阻止
生成AIや手軽な編集ツールの普及で、不正者が請求書や事故写真、診療明細などを大量に偽造・改ざんできるようになりました。こうした状況では、今までの確認工程や担当者の目視だけでは不正を十分に防げなくなっています。
本セッションでは、Shift Technologyのデータサイエンティストと、医療保険／生命保険／障害保険／損害保険（P&C）分野のカスタマーサクセスリーダーが登壇し、高度な文書解析、生成AI検知、自動OCRを活用して、リスクの高い請求を検出・優先化・調査に結びつける手法を実演・解説します。実際の事例とデモを通じて、文書不正検知を既存の不正検知プログラムに組み込み、正当な請求を遅らせることなく不正による損失（リーケージ）を低減する具体的な運用方法をご紹介します。
本セミナーで学べること
- 生成AIやインターネット上の既存コンテンツを悪用し、巧妙な偽文書や画像を作る最新の不正手口
- これらの不正を検知する技術の紹介：画像フォレンジクス（ピクセル解析・流用検出）、高度なOCR（手書き＋構造解析）、生成AI検出ツール、エンティティ解決（同一人物／同一事業者の照合）やネットワーク分析など
- 各地域・各保険種目における事例：（SIU（特別調査部門）／保険金支払い・請求対応チームによる不正検知ツール導入で不正リスクが定量的に低減したケースなど）
- 文書不正検知を実務運用化するための実践的手順：連携ポイント、調査優先度の付け方、陥りやすい落とし穴
参加対象
- 不正対策／不正検知担当の責任者
- 保険金請求・支払い部門の責任者
- SIU（特別調査部門）責任者
- IT部門責任者
- リスク管理部門の責任者（チーフ、部長、副部長、ディレクター等）
※本セミナーは英語で行われているものに日本語のサブタイトルをつけております。