A análise de dados pode contribuir para a prevenção e diminuição de diferentes tipos de fraudes em seguros. Por meio de soluções tecnológicas que processam, avaliam e validam um bom volume de dados, é possível reduzir riscos, prevenir golpes e identificar informações falsas.

Isso contribui bastante para melhorar a segurança e a integridade das diferentes etapas que envolvem a checagem e validação de pedidos de seguros. Além do mais, dá para aliar práticas, estratégias e tecnologias distintas para ampliar a precisão das detecções de fraudes.

Para entender melhor sobre isso, selecionamos algumas informações que fornecerão um breve panorama dos riscos e desafios do setor de seguros, bem como formas de lidar com eles. Não perca!

Cenário atual do setor de seguros

Antes de passarmos aos desafios, é importante conhecer alguns dados. Para começar, saiba que os sinistros classificados como suspeitos envolveram a cifra de R$ 2,6 bilhões apenas na primeira metade de 2023.

O montante das fraudes confirmadas chegou a R$ 510 milhões, ou seja, 19,6% do total dos sinistros suspeitos. Os números são do relatório “Quantificação da Fraude no Mercado de Seguros Brasileiro”, do 1º semestre de 2023, feito pela Confederação Nacional das Empresas de Seguros Gerais (CNSeg).

Como dá para ver, o cenário é desafiador. Aliás, isso tem a ver com o nosso próximo tópico. Continue lendo!

Desafios do setor

Os riscos assumidos pelas seguradoras são similares aos de outros negócios, pois incluem mudanças em regulamentações, ameaças de competidores, crises de mercado, etc. Todavia, os diferentes tipos de fraudes em seguros constituem um desafio especial à operação e às finanças dessas empresas, podendo provocar prejuízos consideráveis.

Nesse escopo, temos diferentes ações feitas por segurados para obterem ganhos que não lhe são próprios, como o recebimento de indenizações ou de ressarcimentos indevidos. Todavia, corretores e companhias, até mesmo do setor de seguros, podem atuar em conjunto com clientes na execução de fraudes contra agentes do setor.

Isso passa por estratégias e processos organizados facilitados por certas dificuldades de operação e de análise das seguradoras. Mas quais são elas? A seguir, indicamos algumas das principais!

Processos manuais e não escaláveis

Há seguradoras que ainda contam com muitas atividades manuais, envolvendo grande quantidade de documentos oficiais e cópias em papel. Isso significa que para consultar dados é preciso deslocar caixas, conferir arquivos, deslocar-se para depósitos, etc. Consequentemente, há maior demora na entrega de respostas.

Além disso, nem sempre os documentos podem estar em boas condições, o que dificulta a conferência de registros e a confirmação de informações. Outro ponto é que escalar procedimentos manuais tende a ser complexo, pois pode demandar mais espaço físico, recursos e gente capacitada.

Alto volume de informações

Seguradoras lidam com muitos dados provenientes de processos de identificação de segurados, históricos de sinistros e cálculos de seguros. Além disso, há cópias de apólices, legislações que precisam ser consultadas, relatórios e outras fontes de dados que nem sempre estão centralizadas ou sequer estruturadas. Tudo isso dificulta a realização de boas análises de dados para a minimização de enganos e a detecção de fraudes.

Lentidão nos processos

Processos não escaláveis, manuais e com grande volume de informações a serem consultadas causam lentidão nas conferências e investigações de diferentes tipos de fraudes em seguros. Isso sem falar na demora em localizar registros importantes, dificultando o avanço de atividades que poderiam barrar falcatruas.

Como os dados podem ajudar

Uma boa gestão de dados contribui muito para a detecção e prevenção de fraudes. Quando feita em conjunto com uma solução tecnológica especializada, é possível otimizar as análises de grandes volumes de informações e obter resultados mais precisos. No caso, um enfoque data driven torna certos procedimentos mais apurados.

Uma validação de dados eficiente ajuda a identificar casos suspeitos em diferentes tipos de fraudes em seguros. Todavia, é preciso desenvolver o equilíbrio certo entre a descoberta de possíveis fraudes e a garantia de que as reclamações genuínas dos segurados serão validadas rapidamente.

Nesse ponto, a Scala fornece uma solução que ajuda a agregar várias fontes de dados da seguradora em uma só, permitindo automatizar o processo de validação. Dessa forma, dá para economizar o tempo de analistas em uma jornada analítica. E isso com o apoio de uma solução de ciência de dados!

Aliás, diferentes ferramentas e iniciativas podem ser combinadas para otimizar a análise, o processamento e o armazenamento de dados. Por exemplo, uma solução MaaS, uma ferramenta de Big Data, um sistema analytics, etc. Inclusive, uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) avançada, como a Alice.AI.

A partir disso, certos procedimentos podem ser empregados para otimizar a análise de tipos de fraudes em seguros em conjunto com as ferramentas mencionadas. Veja alguns!

Verificação de informações de forma ágil

Verificar a identidade de quem solicita indenização, reembolso ou outro benefício do seguro é fundamental para evitar fraudes de pessoas que se passam por outras. Para tanto, são empregadas tecnologias de biometria, fotos, provas de vida e outros mecanismos. Todavia, isso proporciona muitos dados que precisam de uma análise precisa e ágil, que pode ser feita por uma solução tecnológica.

Centralização das informações

A centralização de dados de diferentes fontes em um banco de dados pode ter benefícios no contexto de uma seguradora. Isso porque informações distintas podem ser consultadas rapidamente, como vínculos de certos CPFs com empresas, o modelo de um bem, um histórico de eventos, etc. Ao serem analisados em conjunto, os analistas são capazes de tomarem decisões mais acertadas.

Em questão de segundos é possível obter respostas não só em análises de possíveis fraudes, como também em atendimentos de clientes, o que contribui nos índices de satisfação do público. Até mesmo, algumas propostas de seguros podem ser melhor redigidas, com valores adequados. Podemos dizer que há uma melhora na observabilidade dos dados.

Uso de IA em bases de dados

O papel da Inteligência Artificial no setor de seguros engloba também a detecção de fraudes. Isso porque uma ferramenta de IA, quando combinada com aprendizado de máquina e técnicas avançadas de análise de dados, pode realizar ações como:

• identificar comportamentos anormais;

• contribuir na produção de relatórios para observação de dados;

• detectar anomalias;

• modelar comportamentos típicos de segurados;

• desenvolver modelos e sistemas de pontuação de fraude;

• colaborar na construção de modelos preditivos de avaliação de risco;

• diminuir falsos positivos para evitar que apólices legítimas sejam tidas como fraudulentas;

• ser treinada para a detecção de novas técnicas de fraudes, etc.

Automatização de processos

A automatização do processo de validação possibilita economizar o tempo de analistas numa jornada analítica. Além disso, a obtenção de informações rapidamente, em vez de demandar longas buscas em diferentes fontes de dados, agiliza outros processos. Por exemplo, a entrega de respostas sobre propostas de seguros.

Neste artigo, apresentamos desafios envolvendo os diferentes tipos de fraudes em seguros e dificuldades no tratamento de extensos volumes de dados das operações das seguradoras. Para lidar com eles, soluções tecnológicas são aliadas importantes. Também é indicado investir em ações de conscientização e educação de funcionários e segurados, a fim de reduzir mais riscos nos seguros.

Aproveite e confira as soluções da Scala que podem ajudar o seu negócio a impulsionar a análise de dados nos seguros!