O Analytics como escudo protetor no setor de seguros

Por Ricardo Saponara, especialista em Prevenção a Fraudes do SAS América Latina

O setor de seguros está sempre sujeito a fraudes, sejam elas internas ou externas. Exemplos não faltam para comprovar essa afirmação. Imagine o que ocorre em uma seguradora de automóveis. Nesse ambiente, existe uma grande chance de ocorrência de sinistros que contenham algum indício de fraude externa, tais como cobrança de peças não instaladas, reparos desnecessários e até mesmo danos intencionais ao veículo, entre muitos outros exemplos.

A incidência nesses casos é tão significativa que, em maio deste ano, a Insurance Corporation of British Columbia divulgou uma pesquisa mostrando que 47% dos consumidores entrevistados achavam que a fraude na área de seguros automotivos era algo normal e aceitável. E para 79% deles, mais da metade dos sinistros continham um elemento atrelado a fraude.

E quando ela ocorre dentro de casa?

No Canadá, o sócio de uma seguradora foi acusado de fraudar a empresa em US$ 500 mil de comissões ao longo da última década, criando contas falsas e alterando as já existentes. O caso só veio à tona depois que um funcionário relatou essas atividades no livro dos sócios.

Estima-se que uma fraude interna possa causar prejuízos equivalentes a 10% do volume dos prêmios. As técnicas normalmente usadas pelos fraudadores são as mais variadas. Entre as mais comuns, estão o roubo de dados presentes na tarja magnética de um cartão (técnica conhecida como skimming), o direcionamento dos prêmios dos segurados para contas falsas; a criação de apólices falsas para gerar ganhos em comissões, bônus e outros incentivos; e o trabalho de convencimento dos clientes para encerrar suas apólices e adquirir outras, gerando comissões extras no processo.

Fazendo uso do Analytics

Atualmente, o principal desafio das seguradoras está relacionado à velocidade, à variedade e ao volume das transações que elas podem realizar. Tudo isso aumenta sua exposição a ameaças no momento em que os recursos são limitados e não há uma auditoria eficaz. E é aí que a tecnologia analítica entra em cena.

O conceito de Analytics pode ser definido basicamente pela transformação de dados em insights. Ao fazê-lo com o uso de algoritmos, princípios estatísticos, reconhecimento de padrões, modelagem de dados, machine learning e outras técnicas, surgem conexões até então desconhecidas e que podem ajudar a prever resultados, rastrear anomalias e definir regras mais eficazes.

Mas se o volume de insights obtidos em uma coleta de dados fosse a única solução, estaríamos a caminho de um mercado livre de fraudes. É necessária uma tecnologia poderosa para filtrar esse oceano de informações – que vão desde relatórios e bancos de dados completos até mensagens de e-mail e posts nas redes sociais -, além de um senso apurado para os negócios, também baseado em dados.

Colhendo os bons frutos

Felizmente, a atividade fraudulenta deixa um rastro capaz de acionar os alarmes de uma empresa cujos negócios já estejam orientados pela inteligência de análise de dados. Se elas contarem com catálogo de técnicas analíticas, onde haja um histórico valioso de informações sobre prevenção desses eventos, melhor ainda. A observação do que circula pelas redes sociais, por exemplo, é uma delas.

Para fazer uso dessas técnicas, não é necessário ir tão longe: ter bons dados, um forte conhecimento dos processos e regras simples muitas vezes resulta em bons resultados. Depois, a análise de fraudes pode ganhar em sofisticação, dando equilíbrio à gestão de riscos e à experiência do cliente.

Há melhorias mais discretas que podem surgir em uma operação de combate a fraudes, tais como fechamento das brechas existentes nos sistemas, identificação e abandono de práticas comerciais não recomendadas e automatização de monitoramento e produção de relatórios.

Tudo isso é baseado na coleta e na integração dos dados de toda a empresa. Considerando o volume obtido, eles podem ser responsáveis pela sobrecarga ou melhora do negócio. O resultado irá depender do acerto na escolha das ferramentas disponíveis no mercado. Nesse universo, o Analytics é a peça-chave para a grande mudança.

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