Em 2020, o setor de seguros dos EUA valia US$ 1,28 trilhão. A indústria de seguros americana é um dos maiores mercados do mundo. A enorme quantidade de prêmios significa que há uma quantidade astronômica de dados envolvidos. Sem tecnologia de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, as seguradoras terão um tempo quase impossível para processar todos esses dados, o que criará maiores oportunidades para que fraudes de seguros aconteçam.

Os dados de seguros são vastos e complexos, compostos por muitos indivíduos com muitas instâncias e muitos fatores usados ​​na determinação dos sinistros. Além disso, o tipo de seguro aumenta a complexidade da ingestão e processamento de dados. Seguro de vida é diferente de seguro de automóvel, seguro de saúde é diferente de seguro de propriedade e assim por diante. Embora alguns dos processos sejam semelhantes, os dados podem variar muito.

Como resultado, as empresas de seguros devem priorizar iniciativas digitais para lidar com grandes volumes de dados e apoiar objetivos vitais de negócios. No setor de seguros, as tecnologias avançadas são essenciais para melhorar a eficiência operacional, fornecer excelente atendimento ao cliente e, em última análise, aumentar os resultados.

O ML pode lidar com o tamanho e a complexidade dos dados de seguros. Ele pode ser implementado em vários aspectos da prática de seguros e facilita melhorias nas experiências do cliente, processamento de sinistros, gerenciamento de riscos e outras eficiências operacionais gerais. Mais importante ainda, o ML pode mitigar o risco de fraude de seguros , que assola todo o setor. É um grande desenvolvimento na detecção de fraudes e as organizações de seguros devem adicioná-lo ao seu kit de ferramentas de prevenção de fraudes.

Neste post, apresentamos como as seguradoras estão usando o ML para melhorar seus processos de seguros e sinalizar fraudes de seguros antes que isso afete seus resultados. Continue lendo para ver como o ML pode se encaixar na sua organização de seguros.

O que é aprendizado de máquina?

ML é uma tecnologia sob o guarda-chuva da IA. O ML foi projetado para analisar dados para que os computadores possam fazer previsões e tomar decisões com base na identificação de padrões e dados históricos. Tudo isso sem ser explicitamente programado e com mínima intervenção humana. Com mais produção de dados, surgem soluções de ML mais inteligentes, pois elas se adaptam de forma autônoma e estão em constante aprendizado. Em última análise, o AI/ML lidará com tarefas domésticas e liberará agentes humanos para realizar solicitações e análises mais complexas.

Quais são os benefícios do ML no setor de seguros? Existem vários casos de uso para ML em uma organização de seguros, independentemente do tipo de seguro. Abaixo estão algumas das principais áreas para aplicação de ML no setor de seguros:

1. Gerenciamento de leads

Para seguradoras e vendedores, o ML pode identificar leads usando informações valiosas dos dados. O ML pode até personalizar recomendações de acordo com as ações e o histórico anteriores do comprador, o que permite que os vendedores tenham conversas mais eficazes com os compradores.

2. Atendimento e retenção de clientes

Para a maioria dos clientes, o seguro pode parecer assustador, complexo e pouco claro. É importante que as seguradoras ajudem seus clientes em todas as etapas do processo para aumentar a aquisição e a retenção de clientes. O ML por meio de chatbots em aplicativos de mensagens pode ser muito útil para orientar os usuários no processamento de reivindicações e responder a perguntas básicas frequentes. Esses chatbots usam redes neurais, que podem ser desenvolvidas para compreender e responder à maioria das consultas dos clientes por meio de bate-papo, e-mail ou até mesmo telefonemas. Além disso, o ML pode coletar dados e determinar o risco dos clientes. Essas informações podem ser usadas para recomendar a melhor oferta com maior probabilidade de reter um cliente.

3. Gerenciamento de risco

O ML utiliza dados e algoritmos para detectar instantaneamente atividades potencialmente anormais ou inesperadas, tornando o ML uma ferramenta crucial na previsão de perdas e gerenciamento de riscos . Isso é vital para dispositivos de seguro baseados em uso, que determinam as taxas de seguro automóvel com base em comportamentos e padrões de direção específicos.

4. Detecção de fraude

Infelizmente, a fraude é galopante no setor de seguros. Somente o seguro de propriedade e acidentes perde cerca de US$ 30 bilhões em fraudes todos os anos, e a fraude ocorre em quase 10% de todas as perdas de P&C. O ML pode mitigar esse problema identificando possíveis situações de sinistro no início do processo. A sinalização antecipada permite que as seguradoras investiguem e identifiquem corretamente um sinistro fraudulento.

5. Processamento de reclamações

O processamento de reclamações é notoriamente árduo e demorado. A tecnologia ML é uma ferramenta para reduzir custos e tempo de processamento, desde o envio inicial da reclamação até a revisão das coberturas. Além disso, o ML oferece uma ótima experiência ao cliente, pois permite que o segurado verifique o status de seu sinistro sem precisar entrar em contato com seu corretor/ajustador.

Por que o ML é tão importante para a detecção de fraudes no setor de seguros?

A fraude é um dos maiores problemas do setor de seguros, então vamos voltar ao estágio de detecção de fraude no ciclo de vida do seguro e detalhar os benefícios do ML para esse problema comum. Considerando que a indústria de seguros é composta por mais de 7.000 empresas que arrecadam mais de US$ 1 trilhão em prêmios a cada ano, existem enormes oportunidades e incentivos para que ocorram fraudes em seguros. A fraude de seguros é um problema que se agravou desde o início da pandemia de COVID-19. Alguns profissionais do setor acreditam que o número de reclamações com algum elemento de fraude quase dobrou desde a pandemia.

Abaixo estão os vários estágios em que a fraude de seguros pode ocorrer durante o ciclo de vida do seguro:

Fraude de aplicativo: Essa fraude ocorre quando informações falsas são fornecidas intencionalmente em um aplicativo de seguro. É a forma mais comum de fraude de seguros.

• Fraude de sinistros falsos: Esta fraude ocorre quando os sinistros de seguros são apresentados sob falsos pretextos (ou seja, fingir a morte para receber benefícios de seguro de vida).
• Fraude de falsificação e roubo de identidade: essa fraude ocorre quando um indivíduo tenta registrar uma reclamação sob o seguro de outra pessoa.
• Fraude inflacionária: Essa fraude ocorre quando um valor adicional é acrescentado à conta total quando a reivindicação de seguro é apresentada.

Com base na quantidade de fraude e nos diferentes tipos de fraude, as seguradoras devem considerar a adição de ML aos seus kits de ferramentas de detecção de fraude. Sem o ML, os agentes de seguros podem ficar sobrecarregados com o demorado processo de investigação de cada caso. As abordagens e algoritmos de ML que facilitam a detecção de fraudes são os seguintes:

• Detecção profunda de anomalias: durante o processamento de reclamações, esta abordagem analisará reclamações reais e identificará as falsas. Aprendizado supervisionado: usando análise preditiva de dados, esse algoritmo de ML é o mais comumente usado para detecção de fraudes. O algoritmo rotulará todas as informações de entrada como "boas" ou "ruins".
• Aprendizado semi-supervisionado: Este algoritmo é usado para casos em que a rotulagem de informações é impossível ou altamente complexa. Ele armazena dados sobre parâmetros de categoria crítica mesmo quando a associação ao grupo dos dados não rotulados é desconhecida.
• Aprendizado não supervisionado: esse modelo pode sinalizar ações incomuns com transações e aprende padrões específicos nos dados para atualizar continuamente seu modelo.
• Aprendizado por reforço: coletando informações sobre o ambiente, esse algoritmo verifica e contextualiza automaticamente os comportamentos para encontrar maneiras de reduzir o risco.
• Análise preditiva: esse algoritmo considera dados históricos e dados externos existentes para detectar padrões e comportamentos.

O ML é fundamental na prevenção e detecção de fraudes. Ele permite que as empresas identifiquem reclamações suspeitas de fraude com rapidez e precisão, processem dados com eficiência e evitem o desperdício de recursos humanos valiosos.

Conclusão

A implementação de tecnologias digitais, como ML, é vital para que as empresas de seguros lidem com seus dados e análises. Ele permite que as seguradoras aumentem a eficiência operacional e mitiguem o risco de fraude de seguros.

Fonte: Insurtalks