Reengenharia de processos antifraude usando IA e big data

Reengenharia de processos antifraude usando IA e big data

Estrutura modular para investigar itens suspeitos e detectar fraudes

Combinação de IA e análises avançadas para introduzir a detecção dinâmica de fraudes no mercado de seguros europeu. A GFT reprojetou processos antifraude para uma seguradora italiana e aumentou a taxa de detecção de fraude em 30% e o desempenho nos relatórios diários em tempo real em 40%.

Combining AI and advanced analytics to introduce dynamic fraud detection in the European insurance market. GFT re-engineered anti-fraud processes for an Italian insurance company and increased the rate of fraud detection by 30% and the performance in daily real-time reporting by 40%.

Eficiência operacional

Aumento significativo da detecção de fraude desde o lançamento

Tecnologia em tempo real

Análise instantânea e uma resposta rápida

Melhoria na eficácia da pontuação

Regras abrangentes e modelos preditivos minimizam erros

Parceiro

Rulex

Fundada nos EUA, a Rulex é líder em software sem código para a preparação de dados, aprendizagem de máquinas e otimização. A adoção de uma abordagem exclusiva e baseada em lógica para a análise proativa permite que especialistas em negócios e processos criem e implantem apps de IA sem programação.
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Desafio

Impedindo fraude no mercado de seguros europeu

A fraude é um problema generalizado no mercado de seguros europeu. As reclamações fraudulentas de automóveis são particularmente graves — a Itália tem uma média nacional de 19,3% ao ano, o que aumenta o custo dos negócios para toda a indústria. Diante de um desafio crescente de fraude, essa seguradora italiana líder no setor queria uma solução técnica inteligente que aumentasse a prevenção e a detecção. Questões específicas incluídas:

Dados inconsistentes em todos os mercados impediram a detecção de fraudes
Os modelos de detecção de fraude estática eram lentos e se tornaram ineficazes
Conforme as fraudes se tornavam mais sofisticadas, houve a necessidade de uma solução mais inteligente que pudesse aprender de forma abrangente com os padrões de comportamento

Compromisso

Implementação de uma solução combinando dados em tempo real, regras e modelagem preditivas e pontuação em tempo real

A GFT forneceu à seguradora um acelerador para implementar rapidamente uma solução antifraude em toda a empresa que aproveitou o poder da inteligência artificial e do big data. O foco da solução era a prevenção de fraudes on-line, por isso foi necessário combinar e analisar fontes estruturadas e não estruturadas internas e externas. A solução antifraude implementada incluiu:

Tecnologia em tempo real para permitir uma análise instantânea e uma resposta rápida
Melhoria da eficácia da pontuação usando regras heurísticas e modelos preditivos para minimizar falsos positivos e descobrir falsos negativos, melhorando a eficácia
Dados avançados e recursos de pesquisa em fontes estruturadas e não estruturadas
Instrumentos de investigação fáceis de usar que permitem à equipe antifraude acessar e consultar documentos estruturados e não estruturados e realizar análises de redes sociais
Relatórios claros que apresentam informações práticas que simplificam os dados e análises complexas de base

Devido ao amplo escopo do projeto, a GFT desenvolveu uma estrutura modular composta por vários componentes especializados, cada um dos quais desempenha um papel único na detecção de fraudes e investigação de itens suspeitos.

Benefícios

Em apenas alguns meses, esta seguradora melhorou a precisão de sinistros suspeitos

A GFT entregou a solução dentro do prazo e do orçamento. Embora altamente técnica, a solução pode ser usada sem o envolvimento do departamento de TI do cliente ou especialistas da GFT. Em apenas alguns meses, a solução entregou benefícios quantificáveis:

Aumento de 30% na detecção de fraude e redução de 7% de falso positivo
Aumento de 40% nos relatórios diários em tempo real
Com detecção em tempo real, a equipe antifraude pode agir imediatamente, extrair informações relevantes e examinar posições suspeitas sem o envolvimento do departamento de TI
A equipe antifraude pode inserir e alterar regras heurísticas e modelos preditivos manualmente e avaliar o impacto das modificações em conjuntos de dados históricos, eliminando a necessidade de simulações ou extrações caras

A solução pode detectar automaticamente reclamações com alta probabilidade de fraude. Isso permitiu que a empresa se concentrasse na prevenção de fraudes, que é mais econômica do que a verificação de fraude baseada em análise. A empresa tem planos ambiciosos para aumentar o escopo da solução, estendendo as fontes de informação com ênfase em documentos digitais e dados de fontes distintas.