Tecnologia & Análise de Fraudes: A Revolução no Setor de Seguros

Há alguns dias trouxemos um conteúdo sobre a utilização de Inteligência Artificial no Setor de Seguros e suas utilizações práticas.

Hoje, vamos explorar mais a fundo como a I.A, juntamente com outras tecnologias avançadas, estão revolucionando o setor de seguros especificamente na análise e detecção de fraudes.

A crescente complexidade das fraudes exige soluções tecnológicas cada vez mais sofisticadas, e as constantes inovações não apenas melhoram a eficiência operacional, como também garantem uma maior segurança para as empresas e seus clientes.

Machine Learning e a Detecção de Anomalias

O Machine Learning (ML) tem um papel fundamental na prevenção e detecção de fraudes. Como uma subcategoria da inteligência artificial, o ML é capaz de analisar grandes volumes de dados para fazer previsões e tomar decisões com base na identificação de padrões e dados históricos.

No setor de seguros, o ML está transformando a maneira como as empresas lidam com reclamações suspeitas e comportamentos fraudulentos. Técnicas avançadas, como a detecção profunda de anomalias, ajudam a distinguir entre reclamações reais e falsas, enquanto o aprendizado supervisionado utiliza análise preditiva para rotular dados como "bons" ou "ruins". Para casos onde a rotulagem é difícil ou impossível, o aprendizado semi-supervisionado é empregado, armazenando dados sobre parâmetros críticos, mesmo quando a associação com grupos não rotulados é desconhecida.

Além disso, com os avanços da tecnologia, Inteligências Artificiais como o Machine Learning conseguem se adaptar continuamente a novas formas de fraude. O aprendizado não supervisionado, por exemplo, pode sinalizar ações incomuns em transações e aprender padrões específicos nos dados para atualizar constantemente seu modelo. Já o aprendizado por reforço coleta informações sobre o ambiente, verifica e contextualiza automaticamente os comportamentos para encontrar maneiras de reduzir o risco.

Redução de falsos positivos

Uma grande vantagem do ML na detecção de fraudes é a redução de falsos positivos. A análise preditiva, que considera dados históricos e informações externas, melhora a precisão das detecções. Isso permite que as empresas identifiquem reclamações suspeitas com rapidez e precisão, processem dados de forma mais eficiente e evitem o desperdício de recursos humanos.

E não para por ai!

A Acko, uma seguradora digital indiana, exemplifica como essas tecnologias são aplicadas na prática. A empresa utiliza técnicas avançadas, como random forest, gradient boosting, modelos de adição generalizados e redes neurais para implementar métodos de precificação personalizados e prêmios dinâmicos baseados na utilização. Isso inclui o monitoramento de veículos segurados usando GPS e diagnósticos de bordo para registrar percursos e hábitos de direção.

Análise de Big Data para Perfis de Risco

A análise de big data tem um impacto significativo na avaliação e gestão de riscos. Utilizando uma ampla gama de fontes de dados, como dispositivos conectados, redes sociais e imagens de satélite, as seguradoras podem criar perfis de risco mais detalhados e precisos. Por exemplo, os subscritores de seguros de propriedade utilizam dados de imagens de satélite e padrões meteorológicos para avaliar o risco de catástrofes naturais com maior precisão.

Essa abordagem permite às seguradoras oferecer apólices adaptadas às necessidades individuais de cada cliente, melhorando a tomada de decisões e a gestão de riscos.

Identificação precoce de comportamentos suspeitos

Algoritmos avançados filtram grandes volumes de dados de sinistros para identificar anomalias que possam indicar fraudes. Novamente, o uso de análise preditiva permite antecipar potenciais riscos e tomar medidas preventivas. Por exemplo, ao examinar relatórios de acidentes e dados de tráfego, seguradoras de automóveis podem prever quais segurados têm maior probabilidade de se envolverem em acidentes.

A automação também melhora a eficiência e a precisão no processamento de sinistros. Tecnologias como reconhecimento ótico de caracteres (OCR) e documentoscopia aceleram a verificação de documentos, reduzindo erros humanos. A triagem inteligente, alimentada por algoritmos, categoriza e prioriza sinistros com base na urgência, permitindo que o pessoal se concentre em casos mais complexos. Chatbots e assistentes virtuais fornecem atualizações e orientações em tempo real, acelerando o atendimento ao cliente.

Desafios e Considerações Futuras

Embora as tecnologias ofereçam muitos benefícios, elas também apresentam desafios. Questões de privacidade e a necessidade de supervisão humana são aspectos críticos que devem ser considerados para garantir a eficácia e a ética das soluções.

O futuro do setor de seguros promete ser ainda mais inovador e centrado no cliente, com a integração de novas tecnologias, como a blockchain, e a contínua evolução dos algoritmos de IA. Para as seguradoras, manter-se atualizadas com essas inovações será crucial para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades emergentes.

A análise de big data e o aprendizado de máquina são fundamentais na criação de perfis de risco mais precisos e na identificação rápida de atividades suspeitas. Essas inovações não só melhoram a segurança cibernética, mas também tornam o processo de gestão de sinistros mais ágil e eficiente. Com a tecnologia evoluindo constantemente, o setor de seguros está em uma trajetória promissora para um futuro mais seguro e adaptado às necessidades dos clientes.