A tecnologia artificial (IA) e outros avanços tecnológicos foram adotados no setor de sinistros, até certo ponto, durante os últimos anos — e podemos esperar com segurança que essa tendência continue. À medida que são feitas novas descobertas sobre como a IA pode ser aproveitada operacionalmente em várias linhas de negócios, devemos ser proativos na avaliação dos seus benefícios (e riscos).
Num cenário de fraude desenfreada, humanos e máquinas podem forjar uma relação simbiótica, aproveitando as capacidades únicas de cada um para proporcionar sucesso às seguradoras e manter estável o custo dos prémios para clientes genuínos.
Benefícios claros
Hoje, algumas empresas estão usando tecnologia de IA para proteger os clientes contra ameaças – mesmo aquelas das quais talvez ainda não tenham conhecimento. Por um lado, protege contra a prática comum de corretores “fantasmas” que realizam fraudes de identidade e utilizam as identidades dos clientes para fins fraudulentos. Também identifica fraudes em documentos falsos, que podem incluir faturas adulteradas e imagens manipuladas.
A tecnologia pode identificar potenciais fraudes muito mais cedo no ciclo de vida de uma reclamação do que o olhar de um investigador humano. Quando bem implementada, a tecnologia de detecção de fraudes acelerará a liquidação de sinistros genuínos e, se detectar fraudes, interromperá a realização de pagamentos. O processamento de sinistros mais rápido e preciso pode manter os custos baixos para as seguradoras e os prêmios baixos para os clientes genuínos.
Isto já está a acontecer na indústria automóvel: está a ser utilizada tecnologia de aprendizagem automática (ML) que ajuda a avaliar potenciais riscos de fraude — e determina se o risco é viável — muito mais cedo. 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 margem para erros — os investigadores podem concluir e passar para o caso seguinte mais cedo, em vez de gastar horas adicionais na resolução da 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 os fraudadores de forma mais eficiente também ajuda a proteger a reputação de uma marca, tanto dentro da indústria quanto na perspectiva do cliente.
Máquinas versus humanos?
Todos estamos familiarizados com a questão moral e económica omnipresente que paira sobre o debate sobre a IA: Será que as máquinas acabarão por tornar os humanos obsoletos? Para esse fim, não deveria ser temido, e não abraçado?
Uma verdade universal ajuda a reforçar um argumento válido em contrário: as máquinas não podem sentir. Experimentar emoções é exclusivo dos humanos e impossível de aprender. Emoções e raciocínios complexos são essenciais para os negócios: Empatia. Entendimento mútuo. Um senso de dever de fazer a coisa certa. Comunicação interpessoal. Negociação. Confiar.
Por outro lado, a tecnologia pode completar certos processos e tarefas, como a identificação de um documento falsificado, mais rapidamente do que qualquer cérebro humano. Combinar qualidades humanas e de máquina pode combater a fraude de forma mais eficaz. A tecnologia pode se destacar na identificação, enquanto a última parte que envolve as legalidades, as complexidades, as nuances, a interpretação – pode permanecer na casa do leme dos profissionais de reivindicações humanas. Para certos aspectos do combate à fraude, provavelmente sempre estarão envolvidos seres humanos.
Dobrando
As seguradoras estão constantemente examinando os dados de sinistros. Ainda assim, os dados que indicam fraude passam despercebidos. Quando uma seguradora passa o testemunho para uma empresa como a Sedgwick , a triagem contínua pode continuar, e a partir de um conjunto de dados significativamente maior.
Na área de propriedades comerciais, por exemplo, existe um conjunto de dados extremamente limitado para análise. Menos dados são desvantajosos para identificar padrões de reclamantes 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 freqüentam os livros de uma seguradora.
Desvantagens potenciais
À medida que a tecnologia avança, os clientes e reclamantes adoptam cada vez mais o pressuposto de que os avanços tecnológicos equivalem a processos mais rápidos e eficientes e, portanto, os sinistros devem resultar numa liquidação mais rápida. Os profissionais devem ter isto em mente: a expectativa generalizada de uma resolução mais rápida — independentemente das complexidades de um caso — está agora integrada na base do processo de reclamações baseado na tecnologia.
Os manipuladores de sinistros devem aplicar diligência adicional com verificações pontuais para atender a essas demandas crescentes e aproveitar intencionalmente o software que pode ajudá-los.
Saiba mais > leia o folheto para saber mais sobre nosso serviço de reclamações de fraude e fique por dentro de nossos blogs mais recentes sobre fraudes .
Tags: IA, Tecnologia de IA, Inteligência Artificial, Sinistros, Tecnologia de sinistros, Fraude, Sinistros de fraude, Estratégia de fraude, Seguradoras, Preservar marcas, Risco, Avanços tecnológicos, Tecnologia