A Inteligência Artificial (I.A.) tem sido considerada, nos últimos tempos, como algo mágico, especialmente no que tange a análise de fraude durante o processamento de sinistros. E nós, da FRISS, usamos diferentes aspectos disso; pense em mineração de texto, modelos preditivos, análise de rede ou análise de imagem. No entanto, em geral, o poder dado para a I.A. pode ser exagerado. Muitas vezes são feitas descaradas afirmações sobre suas habilidades, sem que haja evidência para suporta-las, como: “A I.A. pode ser facilmente usada em qualquer lugar sem restrições”. E, em nossa experiência, não é esse o caso. Além da I.A., existem muitos outros fatores necessários para o sucesso, portanto, muito mais “letras” do que simplesmente “I.A.”.
C: CORE SYSTEMS
Primeiro, C é para sistemas centrais. A integração da detecção de fraude em tais sistemas é essencial para o sucesso das seguradoras. A detecção de fraude deve ser facilmente adicionada ao fluxo de trabalho diário dos analistas; então, que maneira melhor do que por meio de seu sistema central?
E os resultados da pontuação de fraude também devem ser claramente visíveis. Insights acionáveis precisam ser oferecidos para apoiar as decisões dos analistas, e eles precisam ser capazes de fornecer feedback sobre esses insights. Este sistema é essencial para estabelecer o processamento direto e outros processos automatizados. Além disso, a capacidade de transferir informações entre os departamentos de sinistros e investigações é crítica. A FRISS percebeu a necessidade desse tipo de tecnologia e agora a oferece por meio de sua solução de investigações.
A integração com os sistemas centrais é fundamental do ponto de vista da eficiência, eficácia e economia geral contra as fraudes. Por isso, a FRISS investiu muito em parcerias com fornecedores de core systems, construindo integrações claras e intuitivas para gerar ferramentas que facilitem o trabalho diário.
L : LIÇÕES APRENDIDAS
Em seguida, L é para as lições aprendidas. A FRISS já completou mais de 200 implementações, e estaria mentindo se dissesse que tudo correu bem durante esses projetos. Muito conhecimento foi adquirido. Por causa disso, podemos pegar essas lições e usá-las como aprendizado para modificar nossos métodos para o futuro.
Por exemplo, agora sabemos que a transição de nossa equipe de produto para nossa equipe de satisfação do cliente é essencial e precisa de atenção extra de nossa parte. Em geral, quanto mais pessoas envolvidas houver, maior será a probabilidade de a detecção de fraude em tempo real ser adotada. Outro conhecimento que adquirimos está relacionado à capacidade de ação (próximas etapas, novos esquemas de fraude) e à necessidade de melhores imagens nas avaliações também.
Pelas medidas que já tomamos, podemos ver os resultados dramáticos no sucesso de nossos clientes e continuamos a aprender com seus comentários. Essas lições nunca param e são realmente o que impulsiona nossa ambição.
M : CONHECIMENTO DE MERCADO / MODUS OPERANDI
Em seguida, M é para conhecimento de mercado. Para quem está de fora, o seguro pode parecer uma indústria bastante mundana, mas verdade seja dita, há muitos fatores em constante mudança que mantêm nossas vidas interessantes. Qual é o apetite de risco de uma seguradora? Quais são seus grupos-alvo e canais de distribuição? Como são suas carteiras? Como os dados são compilados em todos esses diferentes países e regiões? Todas essas e outras questões são temas muito relevantes e responsáveis por influenciar como a I.A. será usada em cada empresa específica.
Portanto, o conhecimento do negócio é um pré-requisito essencial para uma empresa de SaaS. Os analisadores e investigadores não podem ser apoiados se nós, na FRISS, não os compreendermos totalmente e ao seu trabalho. Precisamos de sua visão para decidir quais são as próximas etapas com o resultado dos recursos alimentados por I.A.
S: SUCESSO!
Finalmente, S é para o sucesso! A I.A. é um meio progressivo para detectar fraudes. Modelos de fraude e análises de imagens são ótimos recursos, mas devem permanecer como um meio e não como um fim. Fatores como integração, modus operandi local, conhecimento do domínio e disponibilidade de dados (fontes) são igualmente importantes. Os sinistros ainda requerem a experiência de analistas e investigadores para serem realmente eficazes. Isso emparelhado com a I.A., é o que leva ao verdadeiro sucesso. Como gerente de satisfação, tenho o prazer de inferir com você como sua empresa pode se posicionar para promover uma transformação digital segura e também propiciar a aceleração de seus negócios.
