Quelle analyse de données peuvent prévenir la fraude

Un des avantages de vos grandes analyses de données peut être prévention de la fraude. En de nombreuses estimations, au moins 10 pour cent des paiements des sociétés d'assurance sont les demandes frauduleuses, et la somme globale de ces paiements frauduleux équivaut à des milliards ou peut-être des milliards de dollars. Bien que la fraude d'assurance est pas un problème nouveau, la gravité du problème est en augmentation et que les auteurs de fraudes à l'assurance sont de plus en plus sophistiquée.

Quel est le rôle des grandes analyses de données pour aider les compagnies d'assurance de trouver des moyens pour détecter la fraude? Les compagnies d'assurance veulent arrêter la fraude tôt. En développant des modèles prédictifs basés sur des données historiques et en temps réel sur les salaires, les réclamations médicales, les frais d'avocat, les données démographiques, des données météorologiques, des notes de centre d'appels, et des enregistrements vocaux, les entreprises sont dans une meilleure position pour identifier les demandes frauduleuses soupçonnées dans les premiers stades .

Par exemple, une réclamation de blessures pourrait inclure des réclamations médicales fausses ou mis en scène un accident. Les entreprises ont vu une augmentation des réseaux de crime sophistiqués pour perpétrer l'assurance automobile ou de fraude médicale. Ces anneaux peuvent avoir des méthodes similaires de fonctionnement qui ont été adoptés dans les différentes régions du pays ou à l'aide de différents alias pour les demandeurs.

Big analyse des données peut rapidement rechercher des modèles dans les revendications historiques et identifier les similitudes ou susciter des questions dans une nouvelle demande avant que le processus ne soit trop avancé.

Risque de fraude et experts de compagnies d'assurance, ainsi que les cadres actuarielles et de souscription et les gestionnaires d'entreprises d'assurance, tous voient grandes analyses de données comme ayant le potentiel d'offrir un avantage énorme en aidant à anticiper et fraude diminution tentative. L'objectif est d'identifier les demandes frauduleuses lors de la première notification de la perte - au premier point où vous avez besoin d'un souscripteur ou de l'actuaire.

Prenons l'exemple suivant. Une compagnie d'assurance veut améliorer sa capacité à prendre des décisions en temps réel au moment de décider comment traiter une nouvelle demande. La mise de coûts de la société y compris les paiements de litiges liés aux réclamations frauduleuses a été en constante augmentation. La société a des politiques détaillées pour aider les souscripteurs d'évaluer la légitimité des revendications, mais les preneurs fermes souvent ne disposait pas des données au bon moment pour prendre une décision éclairée.

L'entreprise a mis une grande plate-forme d'analyse de données pour fournir l'intégration et l'analyse des données provenant de plusieurs sources. La plate-forme intègre un large usage des données des médias sociaux et des flux de données pour aider à fournir une vue en temps réel. Agents des centres d'appels sont en mesure d'avoir un aperçu beaucoup plus profond dans des schémas possibles de comportement et les relations entre les demandeurs et les autres fournisseurs de services Quand un appel arrive d'abord dans.

Par exemple, un agent peut recevoir une alerte concernant une nouvelle demande qui indique le demandeur était un témoin précédent sur une demande similaire il ya six mois. Après avoir découvert d'autres types inhabituels de comportement et de présenter ces informations au demandeur, le processus de réclamation peut être interrompu avant qu'il ne se passe vraiment.

Dans d'autres situations, les données de médias sociaux peuvent indiquer que les conditions décrites dans une revendication n'a pas eu lieu sur le jour en question. Par exemple, un prestataire a indiqué que sa voiture a été totalisé dans une inondation, mais la documentation de médias sociaux a montré que la voiture avait été réellement dans une autre ville le jour du déluge survenu.

Fraude à l'assurance est un coût énorme pour les entreprises que les dirigeants se déplacent rapidement pour intégrer de grandes analyses de données et d'autres technologies avancées pour résoudre le problème de la fraude à l'assurance. Les compagnies d'assurance non seulement ressentir l'impact de ces coûts élevés, mais les coûts ont également un impact négatif sur les clients qui sont chargés des taux plus élevés pour tenir compte des pertes.

En utilisant de grandes analyses de données pour rechercher des modèles de comportement frauduleux dans d'énormes quantités de données non structurées et structurées sinistres liés, les entreprises sont la détection des fraudes en temps réel. Le retour sur investissement pour ces entreprises peut être énorme. Ils sont capables d'analyser l'information et de scénarios d'accident complexes en quelques minutes par rapport à des jours ou des mois avant la mise en œuvre d'une grande plate-forme de données.