As companhias de seguros perdem milhares de milhões todos os anos devido a pedidos de indemnização fraudulentos. As soluções de IA podem ajudar a reduzir significativamente esta fraude e os custos.
As companhias de seguros enfrentam grandes desafios na deteção e prevenção de pedidos de indemnização fraudulentos sem IA.
Elevada taxa de pedidos fraudulentos
Estima-se que 10-15% dos pedidos de indemnização são fraudulentos, o que custa mais de 80 mil milhões de dólares por ano
Incapacidade de detetar padrões de fraude complexos
Os métodos manuais não conseguem detetar redes de fraude sofisticadas
Deteção manual ineficaz de fraudes
Os revisores de pedidos de indemnização não podem analisar todos os dados dos pedidos de indemnização para detetar fraudes
Criar um sistema de deteção de fraudes com IA para seguros
Veja como a IA do RapidCanvas lida com a deteção de fraudes no sector dos seguros, dividida em etapas
Recolha e centralização de dados
Recolha e centralização de dados
Recolher dados de várias fontes, incluindo detalhes do titular da apólice, sinistros anteriores, registos médicos (com a devida anonimização) e bases de dados externas (com autorização).
Extrair caraterísticas relevantes dos dados. Isto pode envolver a identificação de inconsistências nos pedidos de indemnização, padrões invulgares no comportamento dos clientes ou a identificação de ligações suspeitas entre os tomadores de seguros e os prestadores de cuidados de saúde.
Treinar algoritmos de aprendizagem automática em dados históricos com casos de fraude confirmados. Estes algoritmos aprendem a reconhecer sinais de alerta e a prever a probabilidade de fraude em futuros sinistros.
Analisar novos sinistros com base no modelo treinado. O sistema assinala os pedidos de indemnização com uma elevada probabilidade de fraude, o que leva a uma investigação mais aprofundada por parte de especialistas humanos.
À medida que os autores de fraudes desenvolvem novas tácticas, o sistema de IA tem de se adaptar. Novos dados sobre pedidos de indemnização fraudulentos são introduzidos no modelo, permitindo-lhe aprender constantemente e melhorar a sua precisão na deteção de esquemas em evolução.
A deteção de fraudes baseada em IA oferece grandes vantagens em relação aos métodos manuais
Deteção de fraudes mais rápida e precisa
A IA detecta padrões complexos que passariam despercebidos aos revisores humanos.
Reduções significativas de custos até 50%
Prevenir a fraude antes dos pagamentos permite grandes poupanças.
Redução de pedidos fraudulentos
Permite uma deteção de fraudes precisa e em tempo real a uma escala que permite poupar milhares de milhões por ano.
Prevenir a fraude antes dos prejuízos financeiros
A monitorização contínua detecta tentativas de fraude numa fase inicial.
Principais indicadores do sector
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Detetar fraudes sem IA
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Incapacidade de detetar padrões de fraude complexos
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