Büyük Veri Analizi Dolandırıcılığı Önleme Şekli

Büyük veri analizlerinden birinin faydası dolandırıcılık önleme olabilir. Birçok tahminlere göre, sigorta şirketinin ödemelerinin en az yüzde 10'u hileli talepler içindir ve bu sahte ödemelerin küresel toplamı milyarlarca ya da muhtemelen trilyonlarca dolar tutarındadır. Sigorta dolandırıcılığı yeni bir sorun değilken, sorunun ciddiyeti artmakta ve sigorta dolandırıcılığı failleri giderek sofistike hale gelmektedir.

Sigorta şirketlerinin dolandırıcılık tespit etme yollarını bulmalarında büyük veri analizinin rolü nedir? Sigorta şirketleri dolandırıcılık işlemlerini erken durdurmak istiyor. Ücretler, tıbbi talepler, avukatlık masrafları, demografik bilgiler, hava durumu verileri, çağrı merkezi notları ve ses kayıtları ile ilgili hem geçmişe hem de gerçek zamanlı verilere dayanan tahmini modeller geliştirerek şirketler, sahtekarlık iddialarının erken safhalarda saptanması için daha iyi bir konumdalar.

Örneğin, bir kişisel yaralanma iddiasında sahte tıbbi iddialar veya aşamalı bir kaza olabilir. Şirketler, otomobil sigortası veya tıbbi dolandırıcılık yapmak için sofistike suç halkalarında artış görmüşlerdir. Bu yüzüklerin, ülkenin farklı bölgelerinde yürürlüğe giren veya talep sahipleri için farklı takma adlar kullanan benzer çalışma yöntemleri olabilir.

Büyük veri analizi, geçmişteki taleplerde kalıpları çabucak arayabilir ve süreç çok ilerlemeden önce yeni bir iddiada benzerlikleri belirleyebilir veya sorular sorabilir.

Sigorta şirketlerinde risk ve dolandırıcılık uzmanları, aktüeryal ve sigorta acenteli yöneticileri ve sigorta işletme yöneticileri, büyük veri analizlerini, dolandırıcılık girişimi tahmin etmeye ve azaltmaya yardımcı olarak büyük bir fayda sağlama potansiyeli taşıdığını görüyorlar. Hedef, kaybın ilk bildiriminde sahte iddiaların belirlenmesidir - bir sigortacıya veya aktüaryeye ihtiyaç duyduğunuz ilk aşamada.

Şu örneği düşünün. Bir sigorta şirketi, yeni bir iddiayı nasıl işleme koyacağınıza karar verirken gerçek zamanlı karar alma yeteneğini artırmak istiyor. Sahte iddialara ilişkin dava ödemeleri de dahil olmak üzere şirketin maliyet giderleri istikrarlı bir şekilde artıyor. Şirket, sigortacının iddiaların meşruluğunu değerlendirmesine yardımcı olmak için geniş politikalar geliştiriyor ancak sigortacılar, çoğu kez, bilgilendirilmiş bir karar vermek için doğru zamanda verilere sahip değiller.

Şirket, çoklu kaynaklardan gelen verilerin entegrasyonunu ve analizini sağlamak için büyük bir veri analiz platformu geliştirdi. Platform, gerçek zamanlı bir görünüm sağlamak için sosyal medya verilerini ve veri akışını kapsamlı bir şekilde kullanıyor.Çağrı merkezi acenteleri, bir çağrı ilk geldiğinde diğer davacılar ve servis sağlayıcılar arasındaki olası davranış biçimlerini ve ilişkilerini daha derin bir şekilde kavrayabilirler.

Örneğin, bir temsilci, Davacı altı ay önceki benzer bir iddiaya ilişkin önceki bir tanıktı. Davranışın diğer olağandışı biçimlerini ortaya çıkardıktan ve bu bilgiyi davacıya sunduktan sonra, talep süreci gerçekten başlamadan durdurulabilir.

Diğer durumlarda, sosyal medya verileri, bir iddiada belirtilen koşulların söz konusu günde gerçekleşmediğini gösterebilir. Örneğin, bir talep sahibi, aracının selde toplandığını belirtti; ancak sosyal medyadan alınan belgeler, aracın selin meydana geldiği günlerde başka bir şehirde olduğunu gösterdi.

Sigorta dolandırıcılığı, yöneticilerin büyük veri analizlerini ve diğer gelişmiş teknolojileri sigorta dolandırıcılığı sorununa yönlendirmek için çabucak ilerlediği şirketler için büyük bir maliyettir. Sigorta şirketleri, yalnızca bu yüksek maliyetlerin etkisini hissetmekle kalmazlar, ancak masraflar, kayıpları hesaplamak için daha yüksek oranlara mahkum olan müşteriler üzerinde olumsuz bir etkisi de vardır.

Büyük miktarda yapılandırılmamış ve yapılandırılmış hak taleplerine ilişkin verilerin dolandırıcılık davranış kalıplarını aramak için büyük veri analizi kullanan şirketler, gerçek zamanlı dolandırıcılık tespit ediyor. Bu şirketlerin yatırım getirisi büyük olabilir. Karmaşık bilgileri ve kaza senaryolarını, büyük bir veri platformu uygulamadan önceki günler veya aylardaki durumlarla karşılaştırarak dakika içinde analiz edebiliyorlar.