A tecnologia artificial (IA) e outros avanços tecnológicos foram adotados na indústria de sinistros em alguma medida durante os últimos anos – e podemos esperar com segurança que essa tendência continue. À medida que novas descobertas são feitas sobre como a IA pode ser alavancada operacionalmente em várias linhas de negócios, devemos ser proativos na avaliação de seus benefícios (e riscos).
Em um cenário de fraude desenfreada, humanos e máquinas podem forjar uma relação simbiótica, aproveitando as capacidades únicas um do outro para oferecer sucesso para as seguradoras e manter o custo dos prêmios estável para clientes genuínos.
Benefícios claros
Hoje, algumas empresas estão usando a tecnologia de IA para proteger os clientes de ameaças – mesmo aquelas que eles podem ainda não estar cientes. Por um lado, protege contra a prática comum de corretores "fantasmas" que realizam fraudes de identidade e usam as identidades dos clientes para fins fraudulentos. Também identifica fraudes em documentos falsos, que podem incluir notas fiscais adulteradas e imagens manipuladas.
A tecnologia pode identificar possíveis fraudes muito mais cedo no ciclo de vida de uma reivindicação do que o olho de um investigador humano. Quando bem implantada, a tecnologia de detecção de fraude acelerará a liquidação de sinistros genuínos e, se detectar fraudes, interromperá a realização de pagamentos. O processamento mais rápido e preciso de sinistros pode manter os custos baixos para as seguradoras e manter os prêmios baixos para os clientes genuínos.
Isso já está acontecendo na indústria automobilística: a tecnologia de aprendizado de máquina (ML) está em uso que ajuda a avaliar potenciais riscos de fraude – e determina se o risco é viável – muito antes. Como resultado, uma seguradora poderia acelerar a liquidação de sinistros de automóveis genuínos e esmagar os fraudulentos.
A detecção precoce de fraudes habilitada pela tecnologia permite a tomada de decisões e as responsabilidades gerais dos investigadores. À medida que a tecnologia elimina alegações inequivocamente fraudulentas – com menos espaço para erros – os investigadores podem concluir e passar para o próximo caso mais cedo, em vez de contribuir com horas adicionais para resolver a investigação. A tecnologia de detecção de fraude também economiza tempo e dinheiro ao identificar a raiz exata da fraude, para que os investigadores não precisem fazê-lo.
Eliminar fraudadores de forma mais eficiente ajuda a proteger a reputação de uma marca também, tanto dentro da indústria quanto da perspectiva do cliente.
Máquinas versus humanos?
Todos nós estamos familiarizados com a onipresente questão moral e econômica que paira sobre o debate sobre IA: as máquinas acabarão tornando os humanos obsoletos? Para isso, não deveria ser temido, não abraçado?
Uma verdade universal ajuda a reforçar um argumento válido em contrário: as máquinas não podem sentir. Experimentar emoções é exclusivo dos seres humanos e impossível de aprender. Emoção e raciocínio complexos são parte integrante dos negócios: Empatia. Compreensão mútua. Um senso de dever de fazer a coisa certa. Comunicação interpessoal. Negociação. Confiar.
Por outro lado, a tecnologia pode concluir certos processos e tarefas, como a identificação de um documento falsificado, mais rápido do que qualquer cérebro humano. Unir qualidades humanas e de máquinas pode combater fraudes de forma mais eficaz. A tecnologia pode se destacar na identificação, enquanto a última peça envolvendo as legalidades, as complexidades, as nuances, a interpretação – pode ficar na casa do leme dos profissionais de reivindicações humanas. Para certos aspectos da luta contra a fraude, os seres humanos provavelmente sempre estarão envolvidos.
Duplicação
As seguradoras estão constantemente examinando os dados de sinistros. Ainda assim, os dados que indicam fraudes escapam por terra. Quando uma seguradora passa o bastão para uma empresa como a Sedgwick, a triagem contínua pode continuar, e a partir de um conjunto significativamente maior de dados.
Na área de propriedade comercial, por exemplo, existe um conjunto de dados severamente limitado para rastrear. Menos dados são desvantajosos para identificar padrões de requerentes em série e comportamentos fraudulentos indesejados na indústria; 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.
Desvantagens potenciais
À medida que a tecnologia avança, clientes e requerentes estão adotando cada vez mais a suposição de que os avanços tecnológicos equivalem a processos mais rápidos e eficientes e, portanto, os sinistros devem resultar em liquidação mais rápida. Os profissionais devem ter isso em mente: a expectativa generalizada de uma resolução mais rápida – independentemente dos meandros de um caso – agora está tecida na base do processo de reivindicações habilitado para tecnologia.
Os manipuladores de sinistros devem aplicar diligência adicional com verificações pontuais para atender a essas demandas crescentes e tirar proveito intencionalmente de software que possa ajudá-los.
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