Como grande análise de dados pode impedir a fraude

Um dos benefícios de seus grandes análise de dados pode ser prevenção de fraudes. Por muitas estimativas, pelo menos, 10 por cento dos pagamentos das empresas de seguro são para reivindicações fraudulentas, ea soma global desses pagamentos fraudulentos equivale a bilhões ou possivelmente trilhões de dólares. Enquanto a fraude de seguros não é um problema novo, a gravidade do problema está a aumentar e os autores de fraude de seguros estão se tornando cada vez mais sofisticados.

Qual é o papel para grandes análises de dados para ajudar as empresas de seguros de encontrar maneiras de detectar a fraude? As companhias de seguros quer parar de fraude precoce. Através do desenvolvimento de modelos de previsão com base em dados históricos e em tempo real sobre os salários, reivindicações médicas, custos advocatícios, demografia, dados meteorológicos, notas de call center e gravações de voz, as empresas estão em melhor posição para identificar suspeitos de reivindicações fraudulentas nas fases iniciais .

Por exemplo, uma reivindicação de ferimento pessoal poderia potencialmente incluir pedidos médicos falsos ou um acidente encenado. As empresas têm visto um aumento nos anéis de crime sofisticados para perpetrar seguro automóvel ou de fraude médica. Estes anéis podem ter métodos semelhantes de operação que são editadas em diferentes regiões do país ou utilizando diferentes nomes alternativos para os requerentes.

Video: Análise de Fraude Parte1

análise de dados Big podem rapidamente procurar por padrões em reivindicações históricas e identificar semelhanças ou levantar questões em um novo pedido antes que o processo fica longe demais.

Risco e fraude especialistas em companhias de seguros, juntamente com executivos actuariais e de subscrição e gerentes de negócios de seguros, todos ver grandes análise de dados como tendo potencial para produzir um benefício enorme ajudando a antecipar e diminuição tentativa de fraude. O objetivo é identificar sinistros fraudulentos no primeiro aviso de perda - no primeiro ponto onde você precisa de um subscritor ou atuário.

Video: GTS 28: Fraude em telefonia

Considere o seguinte exemplo. Uma companhia de seguros quer melhorar a sua capacidade de tomar decisões em tempo real no momento de decidir como processar um novo pedido. desembolso de custos da empresa, incluindo os pagamentos de litígios relacionados com reivindicações fraudulentas tem vindo a aumentar de forma constante. A empresa possui políticas abrangentes para ajudar a underwriters avaliar a legitimidade das reivindicações, mas os subscritores muitas vezes não têm os dados no momento certo para tomar uma decisão informada.

A empresa implementou uma grande plataforma de análise de dados para fornecer a integração e análise de dados de várias fontes. A plataforma incorpora o uso extensivo de dados de mídia social e streaming de dados para ajudar a fornecer uma visão em tempo real. Call center agentes são capazes de ter uma visão muito mais profunda sobre possíveis padrões de comportamento e os relacionamentos entre outros pretendentes e prestadores de serviços quando uma chamada vem em primeiro lugar.

Video: Introdução à Análise de Dados Quantitativos

Por exemplo, um agente pode receber um alerta sobre uma nova alegação de que indica o requerente era uma testemunha anterior sobre uma reivindicação semelhante há seis meses. Depois de descobrir outros padrões incomuns de comportamento e apresentar esta informação ao requerente, o processo de reivindicação pode ser interrompida antes que realmente começa.

Em outras situações, os dados de mídia social pode indicar que as condições descritas em uma reivindicação não ocorreu no dia em questão. Por exemplo, o requerente indicou que seu carro foi totalizaram em uma inundação, mas a documentação de mídia social mostrou que o carro tinha sido realmente em outra cidade no dia a inundação ocorreu.

Video: #EuFiscalizo - Análise de dados (Bloco 1)

fraude de seguros é um custo enorme tais para as empresas que os executivos estão se movendo rapidamente para incorporar grandes análises de dados e outras tecnologias avançadas para resolver o problema da fraude de seguros. As companhias de seguros não só sentir o impacto desses custos elevados, mas os custos também têm um impacto negativo sobre os clientes que são cobrados taxas mais elevadas para contabilizar as perdas.

Usando grandes análise de dados para procurar os padrões de comportamento fraudulento em enormes quantidades de dados não estruturados e estruturados em declarações relacionadas, as empresas estão detectando fraudes em tempo real. O retorno sobre o investimento para essas empresas pode ser enorme. Eles são capazes de analisar as informações e acidentes complexos cenários em minutos, em comparação com dias ou meses antes de implementar uma plataforma de dados grande.