1. WISEMINER DATA INTELLIGENCE SOFTWARE
Tecnologia Analítica Avançada no Combate à Fraude em Seguros
Wiseminer Informática LTDA
O Cenário
A Fraude em Seguro pode ser definida como sendo uma prática delituosa com o intuito de enganar a seguradora para
obter ganho financeiro ou contratar uma apólice de seguros.
Em todo o mundo, as fraudes ao seguro constituem um problema relevante e de extrema gravidade. Nos Estados
Unidos, por exemplo, alguns estudos indicam que a fraude ao seguro é o segundo maior crime financeiro do país, atrás
apenas do delito de evasão fiscal.
No Brasil, as empresas de seguro têm sofrido cada vez mais ataques fraudulentos. É o que mostram os números
divulgados pela Confederação Nacional das Empresas de Seguros Gerais, Previdência Privada, Vida, Saúde Suplementar
e Capitalização (CNSeg). O último estudo da entidade, de 2012, constatou que dos R$ 28 bilhões de pedidos de
indenizações, R$ 2,17 bilhões são sinistros suspeitos, R$ 450 milhões possuem fraude detectada e R$ 340 milhões são
fraudes comprovadas.
Neste contexto, as companhias estão empenhadas em por um fim neste crime, mas detectar sinistros falsos nem
sempre é uma tarefa fácil. Se levarmos em conta o grande volume de dados envolvidos, as limitações de recursos e
procedimentos acabam forçando muitas companhias a depender de métodos que só identificam a falsificação depois
de ocorrida. Como resultado, as fraudes têm causado aumento de custos operacionais, além de impedir o crescimento e
prejudicar a reputação das seguradoras.
Normalmente, o combate às fraudes não recebe a devida atenção das seguradoras. O desafio reside, muitas vezes, na
quantificação de um problema que ainda não existe. É bastante difícil defender investimentos em infraestrutura como
parte de um método contra atos falsificadores.
Um estudo recente da consultoria Ernst & Young, "Big risks require big data thinking - Global Forensic Data Analytics
Survey 2014), mostrou que as empresas globais podem perder até 5% das receitas com fraudes.
O maior desafio das empresas é ter acesso às ferramentas de análise adequadas e as pessoas com o conhecimento
necessário para o uso delas. Outros desafios notáveis ​​incluem a melhoria da qualidade dos processo de análise e a
combinação de várias fontes de dados.
Vencendo o Desafio
O uso de tecnologia analítica avançada, e em tempo real, dos dados à disposição das empresas teria um
impacto direto na eficácia de como elas poderiam sintetizar e interpretar os riscos de fraude e corrupção
em tempo hábil para mitigá-los.
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O estudo da consultoria Ernst & Young ouviu profissionais de alta
gerência de 466 empresas, de diferentes porte e segmentos
econômicos, em 11 países, 40 deles no Brasil. Do total de
entrevistados, 72% (75% no Brasil) acreditam que as emergentes
ferramentas de Big Data podem desempenhar um papel fundamental
na prevenção e detecção de fraudes. No entanto, apenas 7% dos
entrevistados conhece aplicações específicas de Big Data para este
fim e apenas 2% dos entrevistados (5% no Brasil) já fez uso de
recursos de Big Data integrados ao FDA (Forensic Data Analytics) -
Gráfico 1.
Ainda sobre o estudo, 79% dos entrevistados pela consultoria no Brasil
revelaram que “ainda há muito a melhorar nos processos antifraude e
anticorrupção” nas empresas em que trabalham - Gráfico 2. Segundo
os profissionais entrevistados no Brasil, os três principais desafios
para implementação de um sistema analítico de fraude são: Ter as
ferramentas corretas e o conhecimento (28%); Convencer os executivos
sobre os benefícios de sistemas analíticos (23%); e Dados de baixa
qualidade ou pouco confiáveis (13%).
Grafico 1
Grafico 2Em primeiro lugar, para um efetivo combate à fraude, é importante entendermos que a
fraude não é um processo estanque, que se repete sempre com o mesmo padrão. A
fraude é um processo extremamente dinâmico, quando uma porta se fecha, o fraudador
rapidamente busca uma outra porta aberta para burlar os sistemas detecção e
prevenção e voltar a causar danos financeiros à empresa.
Por isso, por mais que as seguradoras façam uma gestão de risco, que fornece uma
abordagem estruturada para identificar, compreender e prever riscos, a adoção de
ferramentas com tecnologia analítica avançada, com a capacidade de realizar
complexos cruzamentos de dados e a capacidade de prever a fraude antes que ela
cause maiores danos à empresa, é um “must have” no mercado de seguros.
Do ponto de vista tecnológico, a solução para redução de perdas financeiras com
fraude, compreende a adoção de ferramentas de tecnologia analítica avançada e
intuitiva, destinada a transformar, enriquecer e investigar os dados, realizar complexas
análises baseadas em regras de negócio e permitir a mineração de dados e modelagem
preditiva da fraude. O WISEMINER DATA INTELLIGENCE faz com que as operadoras de
seguros ganhem vantagem na detecção e prevenção desse tipo de delito, reduzindo as
perdas financeiras e aumentando as margens operacionais.
Com o WISEMINER DATA INTELLIGENCE o processo de detecção e prevenção à fraude
torna-se extremamente dinâmico e colaborativo. Consultores e Analistas podem
enriquecer a base de dados com novas informações, criar ou alterar as regras de
negócio “ad-hoc”, criar novos pontuadores de risco e alarmes, e customizar telas de
relatórios com diversas opções de gráficos e visualização. Tudo isso em apenas alguns
minutos!
Na maioria das vezes, eliminar a fraude é um processo árduo e demorado. A boa notícia é que a tecnologia disponível
para combater este tipo de delito não precisa ser honerosa, nem a sua implementação longa e complexa, a ponto de não
justificar o investimento das seguradoras.

3. Wiseminer Informática LTDA 2/2
WISEMINER INFORMÁTICA LTDA
Transformando Dados em Vantagem Competitiva
info@wiseminer.com
+55 21 2711 4359
Com o WISEMINER DATA INTELLIGENCE as empresas já tem ao seu alcance uma ferramenta com tecnologia analítica
avançada, com custo acessível, de curto prazo de implementação e alto retorno de investimento. Por isso, já está mais
do que na hora das companhias de seguro investirem em soluções contra a fraude. É fato que os aportes realizados em
tecnologia serão bastante inferiores às perdas financeiras causadas pelo pagamento de sinistros falsos. Em um
mercado altamente regulado, extremamente competitivo e com baixas margens operacionais, não há mais motivos
para as seguradoras continuarem vítimas de ações que fogem ao controle do seu modelo tradicional de detecção e
prevenção à fraude.
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Carga e Integração de Dados Exploração e Enriquecimento de Dados Automação de Tarefas
Visualização de Dados (Dashboard)Gerência e Evolução