Delft'te Yaralanma Hasarı Dolandırıcılığının Tespitinde Yapay Zekânın Rolü

YZ, Delft'te büyük verilerdeki kalıpları analiz ederek yaralanma hasarı dolandırıcılığıyla mücadelede devrim yaratıyor; odak noktası Teknik Üniversite Delft çevresindeki ve tarihi şehir merkezindeki yerel trafik kazaları. Araçlar, Phoenixstraat'taki bisiklet kazalarından sonra alışılmadık yaralanma kalıpları veya Poptahof gibi mahallelerdeki talep kümeleri gibi anomalileri tarar. CIEL, makine öğrenimini Delft belediyesi ve Midden-Holland polisi kayıtlarıyla entegre eder; Delft davalarında %92 doğrulukla risk puanları verir. Ancak AVG, özellikle bu öğrenci şehrindeki demografik çeşitlilikte önyargıyı önlemek için algoritmalarda şeffaflık talep eder. Vaka: YZ, Delft öğrenci evlerine bağlı IP adreslerinden 45 sahte sırt yaralanması talebi ağını tespit etti. Avantajlar: Univé Delft gibi yerel sigorta şirketlerinde taleplerin daha hızlı taranması, TU çalışan kazaları için daha düşük maliyetler. Dezavantajlar: Kara kutu etkisi masum Delft sakinlerini mağdur edebilir, Lahey kanton mahkemesinde ayrımcılık nedeniyle davalara yol açar. Gelecek: Denetim izleri olan açıklanabilir YZ (XAI), Delft pilotlarında test ediliyor. Talep sahipleri için: Delftsche Verzekeringsmaatschappij aracılığıyla YZ puanını talep edin ve belirsizse itiraz edin. YZ Yasası (AB), bu sistemleri yüksek riskli olarak sınıflandırır ve zorunlu insan müdahalesi gerektirir. Sigorta şirketleri, Delft tramvay ve bisiklet yolu olaylarını içeren veri setleri üzerinde eğitim alır. Hollanda'da NVVK, yüksekokulla işbirliğiyle Delft'te pilotlar test eder; %35 dolandırıcılık azaltma vaadiyle. Tetikte kalın: Bu teknolojik çağda optimum talep işleme için YZ'yi Delft avukatlık bürolarından hukuki destekle birleştirin. (212 kelime)