काठमाडौं । धोखाधडी लामो समयदेखि बीमा उद्योगमा मौन महामारीका रुपमा रहेको छ। ठगीले कम्पनीहरुलाई हानि पुर्याउँछ, प्रक्रियाहरुलाई जटिल बनाउँछ र अन्ततः सम्पूर्ण उद्योगमा अविश्वासको भारी छाया पार्छ। डिजिटल युगमा ठगी प्रविधिहरु बढ्दै जाँदा रोकथाम प्रविधिमा नयाँ सीमा देखा परेको छ। यी सीमामध्ये सबैभन्दा प्रमुख प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (नेचुरल ल्यांग्वेज प्रोसेसिङ–एनएलपी) हो।
जीवन बीमा क्षेत्र विशेषगरी कमजोर छ। किनकि ठगी विधिहरु अधिक सूक्ष्म र मानवजस्तै छन्। नक्कली दुर्घटना खाता, झुटा चिकित्सा रेकर्ड, नक्कली पहिचान वा जानाजानी मृत्यु स्टन्टहरु सबै परम्परागत अन्वेषकहरुको छानबिनबाट बच्न डिजाइन गरिएका छन्। काल्पनिक कथाभित्र लुकेका झुटहरु यति राम्रोसँग बनाइएका छन् कि मानव विश्लेषकले सबै तथ्यहरु जाँच गर्नुअघि अनजानमा तिनीहरुलाई अनुमोदन गर्न सक्छ। फलस्वरुप मानव प्रयासहरुसँगै प्राविधिक सशक्तीकरण अब ठगीसँग लड्ने विकल्पमात्र नभएर आधारभूत आवश्यकता बनेको छ।
एनएलपीद्वारा ल्याइएको परिवर्तन मुख्यतया विश्लेषणको गति र गहिराइमा निहीत छ। बीमा दाबी, ग्राहक सञ्चार, पोलिसी र दस्तावेज गरिएका विवरणहरु अब केवल टेक्स्टका रुपमा मात्र नभई डेटासेटका रुपमा हेरिन्छन्। एनएलपीले टेक्स्टमा आधारित जानकारी– मिति, स्थान, व्यक्ति, वित्तीय सूचक र परिस्थितिहरुको विवरण निकाल्छ र तिनीहरुको सम्बन्धहरुको विस्तृत रुपमा विश्लेषण गर्दछ।
कहिलेकाहीँ भाषाको अत्यधिक नाटकीय हुन्छ, कहिलेकाहीँ घटनाको विवरण वास्तविक अवस्थासँग मेल खाँदैन र कहिलेकाहीँ विवरणमा लुकेको सानो त्रुटिले पनि घटनालाई शंकास्पद बनाउँछ। पहिले अनुभवी अन्वेषकले मात्र याद गर्ने कुरा अब प्रविधिद्वारा मिलिसेकेन्डमा पहिचान भइरहेको छ।
यदि ग्राहकले दाबी विवरणलाई सामान्य घटना विवरणहरुसँग मेल नखाने तरिकाले ढाँचाबद्ध गर्छ भने एनएलपीले यसलाई चाँडै पत्ता लगाउन सक्छ। यसबाहेक त्यस समयमा क्षेत्रको मौसम, त्यस समयमा क्षेत्रमा अन्य कुनै घटनाहरु रेकर्ड गरिएको थियो कि थिएन र विवरणको भाषिक शैली सामान्य दाबीहरुभन्दा कसरी फरक छ ? यी सूक्ष्म विश्लेषणहरुले शंका पहिचान गर्न एनएलपीलाई अतुलनीय बनाउँछ। जतिसुकै राम्रोसँग बनाइएको जालसाजी जानकारी भए पनि भाषा र सन्दर्भ पछाडिको सत्यता प्रविधिबाट लुकाउन सकिँदैन।
बीमा कम्पनीहरुका लागि यस प्रविधिको अर्को प्रमुख शक्ति पारदर्शिता र विश्वसनीयता सिर्जना गर्नु हो। ग्राहकको दाबीहरु जति छिटो र सटीक रुपमा प्रमाणित हुन्छन्, कम्पनी त्यति नै विश्वस्त हुन सक्छ कि वास्तविक दाबीहरु सही रुपमा भुक्तानी भइरहेको छ र धोखाधडी दाबीहरुलाई उद्योगलाई हानि पुर्याउने अवसर दिइँदैन। इमान्दार ग्राहकले यो पनि महसुस गरिरहेका छन् कि प्रविधिले शंकाहरुमात्र पहिचान नगर्ने भएर वास्तविक दाबीहरु छिटो पहिचान पनि गरिरहेको छ। त्यसकारण बीमा उद्योगको समग्र विश्वसनीयता पुनर्निर्माण भइरहेको छ।
एनएलपी प्रभावकारी हुनका लागि सबैभन्दा महत्वपूर्ण आवश्यकता भनेको उचित रुपमा एनोटेट गरिएको प्रशिक्षण डेटा हो। भाषामा लुकेका सूक्ष्म ढाँचाहरु बुझ्नका लागि मोडेललाई सही उदाहरणहरुसहित प्रशिक्षित गर्न आवश्यक छ। लेबलरजस्ता कम्पनीहरुबाट एनोटेट गरिएको डेटाले एनएलपी मोडेलहरुलाई सुधार गर्दछ। ता कि भविष्यमा ठगी विधिहरु जतिसुकै परिवर्तन भए पनि मोडेलको विश्लेषणात्मक शक्ति अक्षुण्ण रहन्छ। वास्तवमा प्रत्येक विश्लेषणले मोडेललाई बलियो बनाउन नयाँ डेटा थप्छ।
बीमा उद्योग द्रुत रुपमा डिजिटल हुँदै गइरहेको छ। ग्राहकहरुको अपेक्षाहरु परिवर्तन हुँदैछन्, ठगी रणनीतिहरु विकसित हुँदैछन् र कम्पनीहरुले छिटो, अधिक सटीक तथा अधिक पारदर्शी प्रक्रियाहरुको माग गरिरहेका छन्। यस वास्तविकतामा एनएलपी अब विलासितामात्र नभएर आवश्यक प्राविधिक रुपरेखा हो। यसले ठगी पत्ता लगाउनेमात्र नभएर सम्पूर्ण उद्योगलाई सुरक्षित, अधिक जिम्मेवार र अधिक ग्राहक केन्द्रित पनि बनाउँछ।
