Przeciwdziałaj oszustwom związanym z wnioskami ubezpieczeniowymi!

Klienci doceniają cyfryzację procesów biznesowych w sektorze ubezpieczeń. Sprawdzanie stawek i składanie wniosków o polisę online jest szybkie i wygodne. Niestety, oszuści również to uwielbiają. Jednak digitalizacja usług ułatwia popełnianie oszustw związanych z wnioskami ubezpieczeniowymi:

• Oszuści otwierają polisy ubezpieczeniowe dla fikcyjnych beneficjentów.
• Agenci pobierają składki lub otwierają i anulują polisy, aby zrealizować plan i dostać premię.
• Klienci modyfikują i fałszują informacje we wnioskach, aby obniżyć składki.

Jednakże, podczas gdy kanały cyfrowe otwierają nowe możliwości dla oszustw związanych z wnioskami ubezpieczeniowymi, zapewniają one również nowe zbiory danych do walki z nimi. Inteligentni ubezpieczyciele wykorzystają dane z odcisków palców urządzeń, adresów IP, geolokalizacji i innych, aby pomóc w wykrywaniu oszustw już w momencie składania wniosku. Przyjrzyjmy się kilku skutecznym strategiom zapobiegania oszustwom opartym na analityce i uczeniu maszynowym.

Weryfikacja tożsamości w aplikacji cyfrowej

Ubezpieczyciele dysponują masą danych - wewnętrznych i zewnętrznych - które mogą pomóc w określeniu autentyczności wniosku i osoby za nim stojącej (jeśli w ogóle stoi za nim prawdziwa osoba). Oto kilka skutecznych, opartych na danych, podejść do zwalczania oszustw związanych z wnioskami ubezpieczeniowymi:

• Monitoruj dane aplikacji , aby sprawdzić, czy te same informacje lub urządzenia są ponownie wykorzystywane przez wiele tożsamości, które w innym przypadku wyglądają na niepowiązane.
• Oceń wcześniejsze doświadczenia dotyczące istniejących lub anulowanych polis, które współdzielą element danych z nową aplikacją, taki jak ten sam identyfikator urządzenia, adres lub numer SSN.
• Znajdź "dowód życia", szczegóły, które kojarzysz z prawdziwą tożsamością, takie jak prawo jazdy, rejestracja wyborców lub własność nieruchomości.
• Analizuj sieć otaczającą aplikację, szukając nietypowych lub podejrzanych połączeń (lub ich braku) między kandydatami, urządzeniami, zasadami i danymi aplikacji.

Zapobiegaj przyszłym nadużyciom związanym z roszczeniami w momencie składania wniosku

Co by było, gdyby można było powstrzymać oszustwa związane z roszczeniami, zanim w ogóle się rozpoczną? Co by było, gdyby można było wykorzystać informacje uzyskane z procesu wykrywania roszczeń, aby lepiej zrozumieć nowe aplikacje i oznaczyć te właściwe, aby wysłać je bezpośrednio do zespołów dochodzeniowych?

To jest możliwe. Analityka sieciowa łączy punkty, wykrywając powiązania między wcześniejszymi alertami o roszczeniach a nowymi aplikacjami. Jak wyglądały aplikacje, które doprowadziły do oszustw w przeszłości i czy ta aplikacja wygląda podobnie? Połączenia mogą być nawiązywane nie tylko poprzez osoby lub pojazdy (adresy, numery telefonów, numery VIN itp.), ale poprzez dowolną liczbę atrybutów, takich jak adresy IP, urządzenia, konta bankowe, warsztaty naprawcze i dostawcy usług medycznych.

Wyszukiwanie można wzbogacić, stosując kluczowe scenariusze wyciągnięte z wcześniejszego przetwarzania roszczeń. Dzięki uczeniu maszynowemu, formie sztucznej inteligencji, nowe informacje uzyskane w wyniku analizy mogą być ponownie wprowadzane do modeli w celu ciągłego doskonalenia.

Identyfikacja zamiarów agenta

Pozbawieni skrupułów agenci mają wiele możliwości oszukiwania systemu w celu uzyskania osobistych korzyści. Mogą oni na przykład pobierać składki od klientów bez zgłaszania polis przewoźnikom lub nakłaniać klientów do zakupu niepotrzebnych ubezpieczeń w celu uzyskania dodatkowych prowizji.

Wszechstronne rozwiązanie do walki z nadużyciami wykorzystuje wiele technik analitycznych, aby prowadzić do agentów, którzy mogą zasługiwać na bliższe przyjrzenie się. Wiodące w branży rozwiązania wykrywają nieuczciwe działania agentów przy użyciu następujących technik:

• Uczenie maszynowe analizuje wzorce zachowań agentów i dopasowuje je do scenariuszy, które według wcześniejszych doświadczeń były związane z nadużyciami.
• Grupowanie skupia agentów o podobnych atrybutach - poziomie kariery, specjalizacji, regionie itp. - aby lepiej porównywać ich aktywność z aktywnością ich rówieśników.
• Wykrywanie anomalii wykrywa agentów, którzy działają zupełnie inaczej niż ich rówieśnicy lub wykazują radykalną zmianę aktywności, która może wskazywać na grę agenta.
• Analiza sieci społecznościowej łączy punkty wokół agenta, ujawniając powiązania i nakładanie się podmiotów w aplikacji, takich jak gospodarstwa domowe, numery VIN i ubezpieczone nieruchomości.

Łącznie techniki te mogą zwrócić uwagę na nietypowe wzorce, jednocześnie zmniejszając ryzyko fałszywych alarmów i niepotrzebnych zapytań. Ostatecznie system uczy się na podstawie każdego doświadczenia i jego wyników - pozytywnych i fałszywie pozytywnych - w celu ciągłego ulepszania analizy za każdym razem, gdy uruchamiasz cykl.

Identyfikacja działań klienta w punkcie aplikacji

Ubezpieczyciele prowadzący sprzedaż głównie przez telefon lub Internet są narażeni na szereg znanych i pojawiających się zagrożeń. Klienci mogą fałszować informacje o głównym kierowcy lub miejscu garażowania pojazdu, a także uzyskać zwrot pieniędzy za anulowane polisy, które zostały zakupione przy użyciu skradzionych kart.

Analityka może wykryć tę formę hazardu w czasie rzeczywistym, ustawiając progi, które określają, jak bardzo kandydat może manipulować premią przed uruchomieniem działania, takiego jak wysyłanie wiadomości, oddzwanianie lub blokowanie. Analityka może również wykrywać nietypowe wzorce aktywności, takie jak wielokrotne anulowanie polisy powiązane z tym samym urządzeniem.

Analityka nadużyć w aplikacjach ubezpieczeniowych

Firmy ubezpieczeniowe, które zainwestowały w silne możliwości zwalczania nadużyć finansowych, odnotowały wymierne rezultaty. Na przykład, SAS współpracował z dużym amerykańskim zakładem w celu wdrożenia rozwiązania fraudowego do identyfikacji nieuczciwych agentów oraz zwiększenia produktywności i przepustowości terenowego underwritingu, menedżerów terytorialnych i zespołów audytu wewnętrznego.

Korzystając z analityki w celu poprawy wykrywania, rozwiązanie to wykryło 10 razy więcej agentów osiągających złe wyniki - 40 procent zostało skierowanych do audytu wewnętrznego, w porównaniu do zaledwie 4 procent w ramach starszego procesu. Jednocześnie wydajność analiz i dochodzeń wzrosła o 13 godzin, a wydajność gromadzenia danych poprawiła się o dwie godziny.

Firma może teraz przeprowadzić pięć dochodzeń w czasie, który wcześniej zajmowało jedno, ponieważ rozwiązanie łączy dane, analityka zapewnia bardziej znaczące alerty, a zespół audytowy może skupić się na podstawowej pracy, a nie na porządkowaniu danych.

W ostatecznym rozrachunku solidne rozwiązanie w zakresie wniosków i roszczeń pozwala zablokować potencjalne nadużycia.