Como Big Data Analytics pode evitar fraudes
Um dos benefícios de seus grandes análise de dados pode ser a prevenção da fraude. Por muitas estimativas, pelo menos, 10 por cento dos pagamentos das empresas de seguros são para reivindicações fraudulentas, ea soma global desses pagamentos fraudulentos ascende a milhares de milhões 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 da fraude de seguros estão se tornando cada vez mais sofisticados.
Qual é o papel para grandes análise de dados para ajudar as companhias de seguros 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 de um acidente encenado. As empresas têm visto um aumento no criminosas sofisticadas para perpetrar seguro automóvel ou fraude médica. Estes anéis podem ter métodos semelhantes de operação que são promulgadas em diferentes regiões do país ou usando diferentes apelidos para os requerentes.
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.
De risco de fraude e especialistas em companhias de seguros, juntamente com executivos actuariais e de subscrição e gerentes de negócios de seguros, todos vêem grandes análise de dados como tendo potencial para produzir um benefício enorme, ajudando a prever 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.
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 os subscritores 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 plataforma de análise de dados grande para proporcionar 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 relações entre outros pretendentes e prestadores de serviços quando uma chamada vem em primeiro lugar.
Por exemplo, um agente pode receber um alerta sobre uma nova alegação de que indica o requerente era uma testemunha anterior em uma afirmação 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 teve lugar no dia em questão. Por exemplo, um requerente indicou que seu carro foi totalizou em uma inundação, mas a documentação de mídia social mostrou que o carro tinha sido realmente em outra cidade no dia a inundação ocorreu.
fraude de seguros é um enorme custo tão para as empresas que os executivos estão se movendo rapidamente para incorporar grandes análise 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 cobradas taxas mais elevadas para contabilizar os prejuízos.
Usando grandes análise de dados para procurar padrões de comportamento fraudulento em enormes quantidades de dados não estruturados e estruturados em declarações relacionadas, as empresas estão detecção de 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.