Аналитика мошенничества

Важность аналитики невозможно переоценить в современном мире высоких технологий, управляемом данными. Опрос Deloitte показал, что 49 % респондентов считают, что аналитика полезна для принятия лучших бизнес-решений, 16 % говорят, что она помогает им в достижении ключевых стратегических целей, а 10 % считают, что аналитика помогает им улучшить отношения с клиентами и деловое партнерство, независимо от сектора. они в.

Цель этой статьи — обсудить мошенничество в страховой отрасли и то, как можно использовать аналитику для его обнаружения и предотвращения.

Что такое мошенничество?

Согласно Wiki, Мошенничество — это преднамеренный обман с целью получения нечестной или незаконной выгоды или лишения жертвы законного права, и когда дело доходит до его последствий, наблюдается значительный рост статистики. Согласно исследованиям:

  • Типичная организация ежегодно теряет 5% своего дохода из-за мошенничества (www.acre.com).
  • По данным Европейского страхового комитета, мошенничество составляет до 5–10% от суммы страхового возмещения, выплаченного по страхованию, не связанному со страхованием жизни.

Риск мошенничества всегда будет присутствовать, когда дело доходит до бизнеса, и всегда будут люди, которые будут стремиться получить выгоду там, где есть возможность, поэтому организациям требуются надежные процессы для предотвращения, обнаружения и реагирования на мошенничество.

Мошенничество в страховании:

Наша повседневная жизнь наполнена разнообразным мошенничеством, но страховое мошенничество, безусловно, является самым распространенным. Это происходит, когда заявитель пытается получить какую-либо выгоду или преимущество, на которое он не имеет права; это может варьироваться от инсценировки инцидента, искажения ситуации, такой как причина инцидента, путем включения соответствующих участников или преувеличения причиненного ущерба.

Хотя выявление мошенничества в сфере страхования является сложной задачей, учитывая разнообразие схем мошенничества и относительно небольшую долю известных мошенничеств в типичных выборках.

В большинстве сценариев страховые компании используют следующий набор правил для выявления предполагаемых претензий.

  • В первую очередь страховые компании анализируют историю претензий и предполагают, что если в прошлом у вас было несколько претензий в отношении убытков, то это немедленный красный флаг. Более того, если какое-либо из них (претензий) было заподозрено или выявлено, то определенно ваши новые претензии всегда будут находиться под пристальным вниманием.
  • В автостраховании одна из распространенных схем для обычных людей заключается в том, чтобы сообщить о своем транспортном средстве как о пропавшем, но страховые компании ведут подробный учет требований и проводят массив анализа для интерпретации собранных данных с использованием технологии искусственного интеллекта. Они могут определить, кто, скорее всего, подайте претензию, когда и где может произойти авария или вероятность того, что транспортное средство будет упущено из виду или украдено из определенного места, и если ваша претензия не соответствует типичной схеме, вас заметят.
  • Страховщик использует сложные алгоритмы для создания функций, которые представляют информацию, такую ​​​​как количество постов претензий в течение заданного периода времени для сторон, история транспортных средств и количество пользователей, вовлеченные стороны имеют N (несколько) случаев с разными страховыми компаниями с разными адресами и номерами телефонов, один и тот же адвокат используется застрахованным И Третьим лицом в различных исках.

Это показывает, что страховщики начали использовать возможности аналитики и машинного обучения, а не только придерживаться традиционных подходов. Цель состоит в том, чтобы предоставить алгоритму различные данные и на основе выявленных случаев мошенничества разработать прогностическую модель, которую можно протестировать на известных случаях мошенничества с помощью различных алгоритмических методов и методов измерения производительности, а затем использовать в качестве автоматизированного инструмента для прогнозирования мошенничества в будущее.