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Como a IA e a análise de dados podem ajudar a identificar fraudes em seguros

Como a IA e a análise de dados podem ajudar a identificar fraudes em seguros
A

s companhias de seguros foram postas à prova desde a primavera de 2020, quando os fundos de ajuda à pandemia entraram em jogo e as organizações de seguros sentiram a mudança no perfil dos sinistros nas linhas pessoais e comerciais. Com a crescente dificuldade de prever e segmentar sinistros, muitas organizações ficaram para trás, dando às pessoas um amplo espaço para realizar fraudes sem detecção.

Felizmente, existem novos métodos, usando inteligência artificial, que aliviam a carga e ajudam as seguradoras a ficarem um passo à frente. Historicamente, as seguradoras tendem a reagir taticamente à verificação e às verificações do cliente, deixando lacunas na precisão da detecção devido à natureza manual desse processo. As técnicas de IA mais recentes podem ajudar a preencher esses descuidos com resultados interpretáveis ​​que fornecem contexto para automação e decisões operacionais eficientes. A combinação de dados e tecnologia dá à seguradora controle total para ver como qualquer modelo de IA decide garantir um processo justo para o cliente, seguindo o escrutínio regulatório.

Prevenindo fraudes em seguros

À medida que linhas aparentemente intermináveis ​​de dados se acumulam  a cada dia, não é de se admirar que as seguradoras estejam sobrecarregadas por dados desorganizados e fragmentados que nunca parecem bons o suficiente para serem efetivamente usados. O problema não são os dados em si, mas como os dados são analisados, a rapidez com que ficam desatualizados e como os recursos são desperdiçados na tentativa de decifrar padrões sem automação.

A IA certa pode ajudar as seguradoras a  detectar a fraude à medida que ela ocorre e pode ajudar a conectar conjuntos de dados que normalmente seriam isolados. Enquanto isso, a IA e a análise oferecem às organizações novos níveis de controle sobre a prevenção de fraudes, fornecendo um nível de contexto sobre comportamentos, relacionamentos e modus operandi que antes estava fora de alcance. Isso permite que as empresas se concentrem nos perfis dos clientes e pode dar aos investigadores a capacidade de identificar rapidamente a fraude à medida que ela ocorre, ao mesmo tempo em que identifica reivindicações legítimas, deixando a jornada do consumidor sem interrupções e sem interrupções.

Obter essa visão precisa, contextualizada e holística dá às seguradoras a capacidade de usar seus dados existentes de forma mais eficaz. Também libera o tempo e o talento dos funcionários para que possam realizar investigações complexas conforme necessário, em vez de passar horas vasculhando dados desatualizados apenas para descobrir.

Visualização de dados

Assim que as empresas começarem a  aproveitar o poder dos dados, os  líderes organizacionais descobrirão que a análise e a IA trazem vários benefícios. A tecnologia não apenas ajuda a detectar fraudes e melhorar a experiência do cliente, mas também acelera os processos de tomada de decisão em uma organização, incluindo áreas como percepção do cliente, subscrição e risco.

A IA faz isso fornecendo uma visão totalmente transparente do cliente, sua reclamação e sua rede. Essa visão permite que os tomadores de decisão automatizem, construam e compreendam a linha do tempo dos eventos que levam a uma reclamação. Dados e visualização aceleram esse processo, recuperando tempo e energia valiosos que os funcionários podem usar para melhorar a experiência de clientes legítimos e investigar e perseguir fraudadores antes que causem danos.

Uma visão corporativa dos dados

Com a tecnologia certa instalada, fica muito mais fácil para as empresas decidirem se devem realizar uma investigação de fraude em primeiro lugar. Esse tempo extra pode ajudar a evitar mais atividades fraudulentas e fornecer informações sobre redes criminosas que podem ter se infiltrado no processo de reclamações de uma empresa.

Para combater a fraude de seguros, as empresas precisam ser capazes de consolidar todos os dados díspares que possuem atualmente e combiná-los com insights externos poderosos. Em vez de usar dados fragmentados, eles precisam de um  hub de dados acessível  em toda a organização, em uma visão única que possa ajudar as seguradoras a entender seus clientes, quem são, o que fazem e como detectar fraudes à medida que ocorrem.

Postado em
14/1/2022
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