Роля на ИИ в откриването на измами при щети върху тялото в Делфт

ИИ революционизира борбата с измамите при щети върху тялото в Делфт чрез анализ на модели в големи данни, с фокус върху локални пътни произшествия около Техническия университет в Делфт и историческия център. Инструментите сканират исканията за аномалии като необичайни модели на наранявания след инциденти с велосипеди на улица Phoenixstraat или клъстери от искания в квартали като Poptahof. CIEL интегрира машинно обучение с регистри на община Делфт и полиция Миден-Холланд, с 92% точност в рисковите оценки за дела от Делфт. Въпреки това, GDPR изисква прозрачност в алгоритмите, за да се предотврати пристрастие, особено при демографско разнообразие в този студентски град. Случай: ИИ откри мрежа от 45 фалшиви искания за наранявания на гръбнака от IP адреси, свързани със студентски домове в Делфт. Предимства: по-бързо преглеждане на искания при локални застрахователи като Univé Delft, по-ниски разходи за инциденти с служители на TU. Недостатъци: ефектът на черна кутия може да навреди на невинни жители на Делфт, водещо до дела за дискриминация пред районния съд в Хага. Бъдеще: обясним ИИ (XAI) с пътечки за одит, тествани в пилотни проекти в Делфт. За заявителите: изисквайте ИИ оценката чрез Delftsche Verzekeringsmaatschappij и възразявайте, ако е неясна. AI Act (EU) класифицира тези системи като високорискови, с задължителна човешка намеса. Застрахователите обучават върху набори от данни, включително инциденти с трамваи и велосипедни пътеки в Делфт. В Нидерландия NVVK тества пилотни проекти в Делфт, с обещание за 35% намаляване на измамите чрез сътрудничество с висшето училище. Оставайте бдителни: комбинирайте ИИ с правна помощ от адвокатски кантори в Делфт за оптимално уреждане на искания в тази технологична епоха. (212 думи)