Fraude nas reclamações de seguros equivale a 4,5% dos prémios
A fraude representa cerca de 4,5% de todos prémios faturados pelas seguradoras europeias, mas existem aplicações em uso no setor para combater o fenómeno.
A fraude em matéria de reclamações representa cerca de 4,5% dos prémios faturados pelas seguradoras europeias, estima a NovaQuality, companhia especialista soluções de gestão de dados, Business Intelligence, IA e machine learning.
A aplicação da Inteligência Artificial (IA) e, mais especificamente, da aprendizagem automática (machine learning), poderá melhorar substancialmente a identificação de casos de fraude, pela sua capacidade de analisar um número muito elevado de variáveis. “A sua utilização combinada através de algoritmos deteta padrões complexos e relações com os quais identificar e gerir a fraude mais cedo”, diz Pedro Herrera Nachón, sócio fundador e CEO da Novaquality, citado no site Aseguranza.
De acordo com a fonte, as principais aplicações da aprendizagem de máquina em uso pelas companhias de seguros para alcançar uma maior eficiência na deteção de fraudes são:
Segmentar os clientes pela sua probabilidade de fraude. Só com os dados do segurado e dos bens cobertos pela apólice, é possível estabelecer grupos de clientes ou agrupamentos com uma disparidade significativa na sua probabilidade de fraude. “Isto permite às empresas não só rejeitar ou aceitar estes clientes, mas também modular o preço de acordo com o grupo a que pertencem e, assim, não prejudicar todos os utilizadores com aumentos de preços”.
Calcular a probabilidade de fraude no momento da declaração da reclamação. É essencial que uma companhia de seguros conte com uma probabilidade de fraude “antes de ajustar as perdas, uma vez que poupará custos desnecessários antes da aceitação do sinistro. Também serve de aviso, para que se verifiquem outras circunstâncias” que normalmente não seriam avaliadas.
Calcular a probabilidade de fraude antes da liquidação. “Após a avaliação, o algoritmo tem muito mais informação e pode, portanto, utilizar o mesmo modelo de prevenção que na classificação do crédito e bloquear a liquidação do crédito” até que sejam efetuadas novas verificações.
Como apoio em alegações de fraude. Mesmo que a reclamação seja detetada como fraude depois de liquidada, “os algoritmos fornecem dados sobre as variáveis utilizadas para determinar que a fraude ocorreu e esta informação pode ser utilizada para orientar os processos de investigação” e assim obter provas para possíveis procedimentos legais.
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