¿Qué tan grande de análisis de datos pueden prevenir el fraude

Uno de los beneficios de los grandes análisis de datos puede ser la prevención del fraude. Por muchas estimaciones, al menos 10 por ciento de los pagos de las empresas de seguros son para las reclamaciones fraudulentas, y la suma global de estos pagos fraudulentos asciende a miles de millones o posiblemente billones de dólares. Mientras que el fraude de seguros no es un problema nuevo, la gravedad del problema va en aumento y los autores de fraude de seguros son cada vez más sofisticados.

¿Cuál es el papel de los análisis de datos grandes en ayudar a las compañías de seguros a encontrar maneras de detectar el fraude? Las compañías de seguros quieren detener el fraude temprano. Mediante el desarrollo de modelos predictivos basados ​​en datos históricos y en tiempo real sobre los salarios, las reclamaciones médicas, gastos de abogado, datos demográficos, datos meteorológicos, notas de centros de llamadas y grabaciones de voz, las empresas están en una mejor posición para identificar reclamos fraudulentos sospechosos en las primeras etapas .

Por ejemplo, una demanda por lesiones personales potencialmente podría incluir reclamaciones médicas falsas o un accidente simulado. Las empresas han visto un aumento en los anillos del crimen sofisticados para perpetrar seguro de auto o fraude médico. Estos anillos pueden tener métodos similares de operación que se promulgaron en diferentes regiones del país o utilizando diferentes alias para los reclamantes.

Análisis de datos grande puede buscar rápidamente patrones en reivindicaciones históricas e identificar similitudes o plantear preguntas en una nueva reclamación ante el proceso se pone demasiado largo.

Riesgo y fraude expertos de las compañías de seguros, junto con ejecutivos actuariales y de suscripción y los gerentes de empresas de seguros, todos ven análisis de datos grandes como tener el potencial de ofrecer un gran beneficio al ayudar a anticipar y reducir los intentos de fraude. El objetivo es identificar reclamos fraudulentos en la primera notificación de la pérdida - en el primer punto donde usted necesita un asegurador o actuario.

Considere el siguiente ejemplo. Una compañía de seguros quiere mejorar su capacidad de tomar decisiones en tiempo real al momento de decidir cómo procesar una nueva reclamación. Desembolso de costos de la empresa, incluyendo los pagos de litigios relacionados con reclamaciones fraudulentas ha ido en constante aumento. La empresa cuenta con políticas amplias para ayudar a los aseguradores evaluar la legitimidad de los reclamos, pero los aseguradores a menudo no tienen los datos en el momento adecuado para tomar una decisión informada.

La compañía implementó una plataforma de análisis de datos grande para proporcionar la integración y el análisis de datos de múltiples fuentes. La plataforma incorpora un amplio uso de datos de los medios sociales y datos de streaming para ayudar a proporcionar una visión en tiempo real. Agentes de centros de llamadas son capaces de tener una visión mucho más profunda de los posibles patrones de comportamiento y las relaciones entre otros demandantes y proveedores de servicios cuando entra una llamada por primera vez en.

Por ejemplo, un agente puede recibir una alerta sobre una nueva reclamación que indica el demandante era un testigo anterior sobre una reclamación similar hace seis meses. Después de descubrir otros patrones inusuales de comportamiento y la presentación de esta información a la demandante, el proceso de reclamación puede ser detenido antes de que realmente se pone en marcha.

En otras situaciones, los datos de medios sociales pueden indicar que las condiciones que se describen en una demanda no tuvieron lugar en el día en cuestión. Por ejemplo, el demandante indicó que su coche quedó destrozado en una inundación, pero la documentación de los medios sociales mostró que el coche había estado realmente en otra ciudad en el día en que ocurrió la inundación.

El fraude de seguro es un costo tan enorme para las empresas que los ejecutivos se están moviendo rápidamente para incorporar análisis de datos grandes y otras tecnologías avanzadas para abordar el problema de fraude de seguros. Las compañías de seguros no sólo sentir el impacto de estos costos elevados, pero los costos también tener un impacto negativo en los clientes que se cobran tasas más altas para dar cuenta de las pérdidas.

Mediante el uso de análisis de datos grandes para buscar patrones de conducta fraudulenta en enormes cantidades de datos de las reclamaciones relacionadas con los estructurados y no estructurados, las empresas están detectando el fraude en tiempo real. El retorno de la inversión de estas empresas puede ser enorme. Ellos son capaces de analizar la información y de accidentes complejos escenarios en cuestión de minutos, en comparación con días o meses antes de la implementación de una plataforma de datos grande.


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