Come noto le assicurazioni proteggono da perdite significative ma incerte attraverso la condivisione del rischio tra gli assicurati. La frode assicurativa, sia essa organizzata o opportunistica, mina questo sistema di pooling perché esaurisce i fondi pagati da clienti onesti, portando a premi più elevati per colpa dei frodatori.
Si stima che le frodi rilevate e non rilevate costino agli assicuratori europei e ai loro clienti onesti 13 miliardi di euro all'anno.
I progressi tecnologici offrono opportunità sia per gli autori delle frodi assicurative che per coloro che cercano di fermarli. Man mano che i criminali trovano nuovi modi per sfruttare la tecnologia per mettere in atto i loro schemi e prendere di mira nuove potenziali vittime, i professionisti della lotta antifrode devono garantire allo stesso modo l’adozione di nuove tecnologie che siano le più efficaci per affrontare il panorama delle minacce del mercato, soprattutto in quello assicurativo.
Ma quali sono le tecnologie più efficaci per aiutare le organizzazioni a gestire il rischio di frode? Quali strumenti offrono vantaggi che superano i costi? In che modo le organizzazioni stanno sfruttando con successo la potenza dei dati, supportati dalla tecnologia come parte integrante nei loro programmi antifrode?
Data Analytics alla guida delle iniziative antifrode
L'analisi dei dati si riferisce in genere all'uso di software di analisi per identificare tendenze, modelli, anomalie ed eccezioni dei clienti. Negli ultimi anni, le compagnie assicurative hanno adottato sempre più tecniche e approcci di analisi dei dati per profilare meglio lato marketing, ottimizzare il servizio clienti, affinare la gestione finanziaria e numerose altre aree, tra cui prevenzione e rilevamento delle frodi assicurative.
Per quanto riguarda la lotta alle frodi, è possibile utilizzare una varietà di tecniche e tecnologie per analizzare i dati al fine di trovare segnali di allarme e controllare le lacune che potrebbero indicare potenzialmente la cattiva condotta dei propri assicurati o delle controparti coinvolte nei sinistri, ma anche in fase assuntiva per prevenire il rischio su cluster sospetti.
Machine Learning: il grande amico nella lotta delle frodi
I sistemi informatici tradizionali cercavano anni fa le cosiddette bandiere rosse, altrimenti note come indicatori fraudolenti. Questi erano programmati preventivamente, il che significava che i sinistri fraudolenti dovevano rientrare in un modello particolare, altrimenti non sarebbero stati riconosciuti. Da allora sono state sviluppate tecnologie più avanzate che consentono un'analisi più dinamica dei dati sui sinistri assicurativi poiché gli stessi sono mutati.
I frodatori testano continuamente i sistemi delle compagnie, per comprendere la difficoltà di eludere i controlli, ma fortunatamente la tecnologia riesce a supportarci per il contrasto alle frodi.
Questo grazie al Machine Learning che è un sottoinsieme di tecniche dell'intelligenza artificiale (AI) che si sono diffuse soprattutto in ambito assicurato negli ultimi 10 anni.
L'idea alla base dell'Intelligenza Artificiale è quella di creare un sistema computerizzato che possa impegnarsi in analisi complesse e non solo sostituire l'input umano, ma migliorarlo. Per fare ciò, i sistemi analizzano grandi set di dati già validati riuscendo a comprendere l’input umano. L'intelligenza artificiale inoltre può supportare in maniera ottimale quei task definiti ripetitivi, lasciando tempo all’analista antifrode di dedicarsi ai casi cosiddetti complessi.
I vantaggi che si racchiudono in questo processo sono innumerevoli, ma spiccano tra tutti i seguenti:
• Tutti i sinistri o le polizze sospette vengono analizzate in modo più accurato, controllandoli tutti.
• I dati dei soggetti verranno elaborati in tempi molto brevi, ottimizzando i costi di gestione interna e riducendo al minimo la possibilità di validare dei falsi positivi.
• Il sistema può dimostrare possibili connessioni tra vari soggetti che possono essere impercettibili agli occhi umani.
• La continua revisione di questo tipo di schemi e l'applicazione di variazioni nell'analisi dei dati consentirà di anticipare la scoperta di nuovi schemi di frode ancor prima di essere colpiti.
Conclusioni
L’obiettivo dell'intelligenza artificiale nel campo delle frodi assicurative è rendere efficace la lotta alle frodi tramite la tecnologia I profitti previsti dall'implementazione di tecnologie di machine learning permetteranno senza dubbio a qualsiasi organizzazione di crescere.
L'uso di tecnologie avanzate aumenterà la credibilità della compagnia e, di conseguenza, sarà in grado di stabilire migliori rapporti di fidelizzazione con i propri clienti virtuosi.
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