Combinando IA e inteligência humana na luta contra a fraude

A tecnologia artificial (IA) e outros avanços tecnológicos têm sido adotados, em certa medida, no setor de sinistrosnos últimos anos— e podemos esperar com segurança que essa tendência continue. À medida que novas descobertas são feitas sobre como a IA pode ser aproveitada operacionalmente em várias linhas de negócios, devemos ser proativos na avaliação de seus benefícios (e riscos). 

Em um cenário defraudes desenfreadas, humanos e máquinas podem estabelecer uma relação simbiótica, aproveitando as capacidades únicas uns dos outros para garantir o sucesso das seguradoras e manter o custo dos prêmios estável para os clientes genuínos.

Benefícios claros

Hoje, algumas empresas estão usando tecnologia de IA para proteger os clientes contra ameaças — mesmo aquelas das quais eles ainda não têm conhecimento. Por um lado, ela protege contra a prática comum de corretores “fantasmas” que cometem fraude de identidade e usam as identidades dos clientes para fins fraudulentos. Ela também identifica fraudes com documentos falsos, que podem incluir faturas adulteradas e imagens manipuladas.

A tecnologia pode identificar potenciaisfraudesmuito mais cedo no ciclo de vida de um sinistro do que o olho de um investigador humano. Quando bem implementada, a tecnologia de detecção de fraudes agiliza a liquidação de sinistros genuínos e, se detectar uma fraude, impede que os pagamentos sejam efetuados. Um processamento de sinistros mais rápido e preciso pode manter os custos baixos para as seguradoras e os prêmios baixos para os clientes genuínos. 

Isso já está acontecendo na indústria automotiva: a tecnologia de aprendizado de máquina (ML) está sendo usada para ajudar a avaliar riscos potenciais de fraude — e determinar se o risco é viável — muito mais cedo. Como resultado, uma seguradora pode acelerar a liquidação de sinistros automotivos genuínos e eliminar os fraudulentos.

A detecção precoce de fraudes com recurso à tecnologia facilita a tomada de decisões e as responsabilidades gerais dos investigadores. À medida que a tecnologia elimina reclamações inequivocamente fraudulentas — com menos margem para erros —, os investigadores podem concluir e passar para o caso seguinte mais rapidamente, em vez de dedicarem horas adicionais à resolução da investigação. A tecnologia de detecção de fraudes também poupa tempo e dinheiro, identificando a origem exata da fraude, para que os investigadores não tenham de o fazer.

Eliminar os fraudadores de forma mais eficiente também ajuda a proteger a reputação da marca, tanto dentro do setor quanto na perspectiva do cliente.  

Máquinas versus humanos?

Todos nós estamos familiarizados com a questão moral e econômica onipresente que paira sobre o debate sobre a IA: as máquinas acabarão por tornar os seres humanos obsoletos? Nesse sentido, não deveríamos temê-la, em vez de abraçá-la?

Uma verdade universal ajuda a reforçar um argumento válido em contrário: as máquinas não podem sentir. Experimentar emoções é algo exclusivo dos seres humanos e impossível de aprender. Emoções e raciocínios complexos são essenciais nos negócios: empatia, compreensão mútua, senso de dever de fazer a coisa certa, comunicação interpessoal, negociaçãoe confiança. 

Por outro lado, a tecnologia pode concluir certos processos e tarefas, como a identificação de um documento falsificado, mais rapidamente do que qualquer cérebro humano. A combinação das qualidades humanas e das máquinas pode combater a fraude de forma mais eficaz. A tecnologia pode se destacar na identificação, enquanto a parte que envolve as questões legais, as complexidades, as nuances e a interpretação pode permanecer sob o controle dos profissionais humanos especializados em sinistros. Para certos aspectos do combate à fraude, os seres humanos provavelmente sempre estarão envolvidos.

Dobrando a aposta

As seguradoras estão constantemente analisando os dados dos sinistros. Ainda assim, dados que indicam fraudes passam despercebidos. Quando uma seguradora passa o bastão para uma empresa como aSedgwick, a análise contínua pode prosseguir, e a partir de um conjunto de dados significativamente maior. 

No setor imobiliário comercial, por exemplo, existe um conjunto de dados extremamente limitado para triagem. A escassez de dados é desvantajosa para identificar padrões de requerentes em série e comportamentos fraudulentos indesejáveis no setor; a utilização de uma única ferramenta de triagem dificulta a capacidade de reconhecer o verdadeiro volume de fraudes que frequentam os livros de uma seguradora. 

Possíveis desvantagens

À medida que a tecnologia avança, os clientes e requerentes estão cada vez mais adotando a premissa de que os avanços tecnológicos equivalem a processos mais rápidos e eficientes e, portanto, as reclamações devem resultar em acordos mais rápidos. Os profissionais devem ter isso em mente: a expectativa generalizada de uma resolução mais rápida — independentemente da complexidade do caso — agora está incorporada na base do processo de reclamações viabilizado pela tecnologia.

Os responsáveis pelo tratamento de reclamações devem aplicar diligência adicional com verificações pontuais para atender a essas demandas crescentes e aproveitar intencionalmente os softwares que podem ajudá-los.

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