Amsterdam'da Yaralanma Hasarı Sahteciliğinin Tespitinde Yapay Zekânın Rolü

Yapay zeka (AI), Amsterdam'da yaralanma hasarı alanında sahtecilikle mücadelede devrim yaratıyor; büyük verilerdeki kalıpları analiz ederek, A10 halka yolu ve şehir merkezindeki bisiklet yolları gibi yoğun kentsel sıcak noktalara odaklanıyor. Araçlar, Centraal Station çevresinde alışılmadık yaralanma kalıpları veya De Pijp ve Noord mahallelerindeki talep kümeleri gibi anomalileri tarar. CIEL, makine öğrenimini Amsterdam Belediyesi kayıtlarıyla entegre eder ve yerel olaylar için risk puanlarında %90 doğruluk sağlar. Ancak AVG, önyargıyı önlemek için algoritmalarda şeffaflık talep eder, özellikle Amsterdam gibi çok kültürlü bir şehirdeki demografik çeşitlilikte. Vaka: AI, Amsterdam kafeleri ve spor salonlarından gelen IP adreslerine bağlı 50 sahte sırt yaralanması talebi ağını tespit etti. Avantajlar: Kanallar ve Zuidas'taki trafik kazalarının daha hızlı taranması, sigorta şirketleri için daha düşük maliyetler. Dezavantajlar: Kara kutu etkisi, Amsterdam'un dezavantajlı mahallelerindeki masumları dezavantajlı kılabilir, Rechtbank Amsterdam'da ayrımcılık nedeniyle davalara yol açar. Gelecek: Denetim izleri içeren açıklanabilir AI (XAI), bu sistemleri yüksek riskli olarak sınıflandıran ve insan müdahalesi zorunlu kılan AB AI Yasası kapsamında zorunlu. Sigorta şirketleri, Amsterdam bisiklet ve tramvay olaylarını içeren çeşitli veri setleri üzerinde eğitim alır. NVVK, Noord-Holland'da pilot testler yapar ve bölgede %30 sahtecilik azaltma vaadi sunar. Yerel bağlam: Amsterdam Trafik Güvenlik Konseyi, scooter çarpışmalarında AI kötüye kullanımına karşı uyarır. Tetikte kalın: Bu teknolojik çağda optimum talep işleme için AI'yi Amsterdam yaralanma hasarı avukatlarının hukuki desteğiyle birleştirin. (248 kelime)