O futuro em prevenção de fraudes na indústria de seguros: big data e IA

As fraudes na indústria de seguros aumentaram exponencialmente e têm se tornado um desafio para as seguradoras comprovar a autenticidade de seus sinistros, roubos de identidade, acidentes forjados, fraudes digitais, notas fiscais frias para recebimento de reembolso e diversas outras formas de golpe são encontradas rotineiramente com o auxílio da tecnologia. Por exemplo, em um acidente de carro, é possível identificar se o condutor do veículo tem um relacionamento com os demais envolvidos no sinistro ou se ele costuma apresentar comportamento imprudente.

De forma geral, as fraudes em seguros de vida custam ao mercado de seguros anualmente cerca de 70 bilhões de dólares. Dentre as despesas, são consideradas não só o pagamento das reclamações fraudulentas, mas também o custo de investigações e processos legais. Este efeito das fraudes nos seguros afeta a todos os segurados, pois um aumento nas fraudes, consequentemente, resulta em prêmios mais altos com opções de cobertura reduzidas.

Como forma de prevenção e redução do impacto causado pelas fraudes a tecnologia possibilitou oportunidades às empresas de seguro, trazendo novas formas de prevenção com a utilização de Big Data e IA. As ferramentas podem criar cenários e comportamentos personalizados com base na experiência dos clientes, permitindo às seguradoras identificar hipóteses para proteger seus clientes e manter a integridade de suas operações, pois são capazes de identificar e mitigar riscos.

Estas técnicas avançadas em análise de informações exigem profissionais qualificados para processar, analisar e derivar insights de grandes conjuntos de dados e o uso de algoritmos de aprendizado em uma máquina com o Data Mining e o Machine Learning permite a identificação de padrões, tendências e comportamentos suspeitos, isto permite a criação de estratégias proativas de detecção e prevenção de práticas fraudulentas em sinistros, apólices e pagamentos.

Dentre as diversas ferramentas de Big Data usadas para detecção de fraudes em seguradoras podemos destacar Hadoop, sendo está uma estrutura de software de código aberto para armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores, a Ferramenta Spark para processamento de dados de código aberto que pode ser usada com conjuntos de dados distribuídos, Hive uma ferramenta de data warehouse que facilita a leitura, gravação e gerenciamento de grandes conjuntos de dados distribuídos armazenados em sistemas de armazenamento distribuído e a plataforma Pig para análise de grandes conjuntos de dados que roda no topo do Hadoop.

Evidentemente podemos concluir que o uso de tais ferramentas para a detecção de fraudes possibilita às seguradoras a identificação de atividades fraudulentas de forma rápida e eficaz, criando estratégias proativas de prevenção. Além disso, a análise de Big Data e IA são capazes de identificar padrões comportamentais e estabelecer tendências fraudulentas, auxiliando na redução do tempo de resolução de sinistros, aumentando a eficiência das operações e a taxa de detecção de fraudes.

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