Česká Pojišťovna, dalla difesa all’attacco

Con SAS Fraud Management, la storica compagnia assicurativa della Repubblica Ceca adotta un approccio più proattivo e in tempo reale nella lotta contro le frodi

Articolo di Michal Čičo Senior Analyst di Česká Pojišťovna e Zdeněk Dragoun Ufficio Frodi

Nella cassetta degli attrezzi di Česká Pojišťovna ci sono un set di 300 regole fisse e di scenari che permettono di intercettare subito singoli comportamenti sospetti

Il vecchio adagio “prevenire è meglio che curare” si addice anche al mondo assicurativo. Le frodi assicurative sono un fenomeno in crescita, come ci spiegano Michal Čičo, Senior Analyst e Zdeněk Dragoun, Ufficio Frodi di Česká Pojišťovna. Nella storica compagnia assicurativa della Repubblica Ceca, prima dell’implementazione di SAS Fraud Management, il compito di“spulciare” i casi sospetti tra un migliaio di eventicorrelati a polizze non vita spettava agli ispettorie ai liquidatori.

La valutazione degli eventi avveniva non solomanualmente, ma si basava su un criterio soggettivoe “random” fondato sull’esperienza dell’operatore. Le sfide del mercato e l’evoluzione del rischio ci imponevano invece un cambiamento di paradigma che ci permettesse di passare da un approccio reattivo a uno più proattivo in grado di prevedere il rischio frode, analizzando e correlando eventi e comportamenti a elevata possibilità di frode”.

Algoritmi dinamici e identificazione automatica

SAS Fraud Management identifica i casi per i quali sussiste un sospetto di comportamento fraudolento. L’identificazione è automatica e avviene su base giornaliera tramite modelli e algoritmi definiti. La soluzione, riconosciuta a livello globale per l’approccio ibrido, utilizza diversi sistemi statistici avanzati che operano parallelamente, incrementando in tal modo l’efficienza del rilevamento. Il rilevamento di base avviene grazie a un insieme di regole combinate, che sono in parte predefinite nel sistema, e in parte aggiunte sulla base dello specifico know-how di un determinato cliente. Non solo. Nel sistema vengono incluse le frodi rilevate nel passato e identificate tramite una segmentazione e un confronto avanzato con un gruppo di soggetti o eventi simili.

ceska-infographic.png

Visualizzazione dei dati, incrociando fonti diverse

Un metodo supplementare utilizzato per investigare i casi sospetti è l’analisi dei social network, che rivela collegamenti tra i diversi soggetti censiti e registrati dalla compagnia assicurativa (individui,veicoli, indirizzi etc.). La modalità di test dell’analisi dei link social non offre soltanto una visualizzazione chiara al team di investigazione composto da 18 collaboratori, ma anche statistiche interessanti nonché le informazioni necessarie per mostrare i collegamenti e per individuare le comunità a rischio in modo più preciso. Pertanto, il team può utilizzare nuovi input per creare modelli predittivi e rating ibridi dei soggetti a rischio per una valutazione immediata delle operazioni fin dall’inizio. Grazie all’analisi dei social link, gli investigatori delle frodi possono individuare connessioni che altrimenti sarebbero di difficile individuazione coni metodi di investigazione standard.

Profili di rischio e verifica in tempo reale

Nella cassetta degli attrezzi di Česká Pojišťovna ci sono un set di 300 regole fisse e di scenari che permettono di intercettare subito singoli comportamenti sospetti che gettano luce su fenomeni fraudolenti più complessi e talvolta legati al crimine organizzato. “I modelli predittivi hanno rappresentato una svolta per Česká Pojišťovna. Ognigiorno sono passati a setaccio fino a 100mila casi. Il datamart contiene 1000 variabili e 40mila osservazioni. Inizialmente, venivano usati sei modelli con un algoritmo decisionale ad albero. Attualmente,il sistema fa uso di modelli che combinano alberi decisionali, regressione lineare, reti neurali e seriestoriche”.

ceska-infographic2.jpg

Ordine fin dal principio

I risultati raggiunti nel rilevamento dei comportamenti fraudolenti sono molto incoraggianti. Oggi Česká Pojišťovna dispone di un sistema aperto che offre un’ampia gamma di scoring sui dati eopzioni di reportistica. Fin dalla fase di definizione contrattuale, può identificare i clienti ad alto rischio. Il beneficio di un sistema di valutazione in tempo reale moltiplica l’efficacia delle operazioni e la produttività. Il volume aggregato dei casi di frode identificati si aggira intorno agli 800 mila euro all’anno. Soltanto nel 2014, il risparmio derivato dai contratti assicurativi rischiosi non sottoscritti è stato stimato in circa 400 mila euro.

Il futuro: l’intelligenza artificiale

Senza SAS Fraud Management, la compagnia assicurativa non avrebbe potuto scoprire casi che sarebbero rimasti nascosti e isolati nel flusso generale delle operazioni e avrebbero finito per incidere negativamente sulle performance finali di business e sulla capacità competitiva della compagnia stessa. Sebbene sia più difficile da quantificare, un altro beneficio si è avuto sul valore informativo complessivo del sistema che ha reso il lavoro degli investigatori molto più efficace. Anche se la soluzione viene utilizzata soprattutto nel ramo danni, alcuni moduli sono stati messi alla prova anche in quello vita per il quale è già stato attivato il progetto di implementazione. Nei prossimi anni, Česká Pojišťovna prevede di utilizzare tutte le tecnologie di elaborazione dati disponibili dal text mining ai big data analytics con l’estensione delle risorse XML esterne (registri etc.), l’analisi georeferenziata, il riconoscimento vocale e fotografico.

 

Il Partner

Tradizione e futuro

Con oltre 185 anni di attività, Česká Pojišťovna (Gruppo Generali) è la più grande compagnia di assicurazioni della Repubblica Ceca, vanta una ricca tradizione nel ramo vita e danni orientata alle piccole e medie imprese. Con quasi otto milioni di contratti e una quota di mercato di oltre il 25%. I suoi clienti possono fare affidamentosu circa 3.900 dipendenti e 5.600 agenti assicurativi presenti inoltre 4.500 filiali. La trasformazione digitale ha avuto inizio nel 2008, combinando know-how ed esperienza.

Blank space for email
Zurich

Gruppo Generali

Michal Čičo, Senior Analyst di Česká Pojišťovna

Michal Čičo, Senior Analyst di Česká Pojišťovna

Zdeněk Dragoun Ufficio Frodi

Zdeněk Dragoun, Ufficio Frodi

I risultati

  • Ritorno dell’investimento già nel primo anno di progetto
  • Automatizzazione delle attività di monitoraggio
  • Maggiore efficienza nelle operazioni di verifica dei danni
  • 50% di cost saving sui casi di frode identificati
  • Correlazione in tempo reale con le informazioni storiche e i profili di rischio
  • Analisi dei dati dei social network per i soggetti a rischio
  • Nuovi input per la creazione di modelli predittivi e rating ibridi dei soggetti a rischio

Intervista pubblicata su

itasascom

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies. Per questo articolo: © Copyright dell'editore. L'articolo non è riproducibile senza il suo consenso.

Back to Top