Sigorta başvuru dolandırıcılığının önünü kapatın!

Müşteriler, sigorta sektörünün çevrimiçi iş süreçlerine doğru ilerlemesini takdir ediyor. Fiyatları araştırmak ve poliçe başvurularını çevrimiçi olarak göndermek hızlı ve kolaydır. Ne yazık ki dolandırıcılar da buna bayılıyor. Dijital başvuru süreçleri, sigorta başvurusu dolandırıcılığını şaşırtıcı derecede yaygın üç şekilde kolaylaştırır:

• Dolandırıcılar hayali lehtarlar için sigorta poliçeleri açmaktadır.
• Acenteler kota ve prim kazanmak için primlerin kaymağını yiyor veya poliçe açıp iptal ediyor.
• Müşteriler, primlerini düşürmek için başvuru bilgilerini değiştirmekte ve tahrif etmektedir.

Ancak, dijital kanallar sigorta başvurusu sahtekarlığı için yeni fırsatlar sunarken, aynı zamanda mücadele etmek için yeni veri noktaları da sağlıyor. Akıllı sigortacılar cihaz parmak izleri, IP adresleri, coğrafi konum ve daha fazlasından elde edilen verilerden yararlanarak sahtekarlığın başvuru noktası kadar erken tespit edilmesine yardımcı olacak. Analitik ve makine öğrenimi ile desteklenen bazı etkili suistimal önleme stratejilerine göz atalım.

Dijital başvuru noktasında kimlik doğrulama

Sigortacılar, bir başvurunun ve arkasındaki kişinin (eğer arkasında gerçek bir kişi varsa) gerçekliğini belirlemeye yardımcı olabilecek iç ve dış veri yığınlarına sahiptir. İşte sigorta başvurusu sahtekarlığıyla mücadele etmek için bazı etkili, veri odaklı yaklaşımlar:

• Uygulama verilerini izleyerek aynı bilgi veya cihazın aksi halde ilgisiz görünen birden fazla kimlikte yeniden kullanılıp kullanılmadığını görün.
• Yeni uygulama ile aynı cihaz kimliği, adres veya SSN gibi bir veri öğesini paylaşan mevcut veya iptal edilmiş poliçeler için geçmiş deneyimleri değerlendirin .
• Ehliyet, seçmen kaydı veya mülk sahipliği gibi gerçek bir kişisel kimlikle ilişkilendireceğiniz ayrıntılar olan "yaşam kanıtı" bulun .
• Uygulamayı çevreleyen ağı analiz edin, başvuranlar, cihazlar, politikalar ve uygulama verileri arasında olağandışı veya şüpheli bağlantılar (veya bunların eksikliği) arayın.

Başvuru noktasında gelecekteki talep dolandırıcılığını önleyin

Peki ya hasar dolandırıcılığını daha başlamadan durdurabilseydiniz? Yeni başvuruları daha iyi anlamak ve doğrudan araştırma ekiplerine göndermek üzere doğru olanları etiketlemek için talep tespit sürecinden elde edilen istihbaratı kullanabilseydiniz ne olurdu?

Yapabilirsiniz. Ağ analitiği, önceki talep uyarıları ile yeni uygulamalar arasındaki bağlantıları tespit ederek noktaları birleştirir. Geçmişte dolandırıcılığa yol açan uygulamalar neye benziyordu ve bu uygulama da benzer görünüyor mu? Bağlantılar sadece kişiler veya araçlar (adresler, telefon numaraları, VIN'ler vb.) üzerinden değil, IP adresleri, cihazlar, banka hesapları, tamir atölyeleri ve tıbbi sağlayıcılar gibi herhangi bir sayıda özellik üzerinden kurulabilir.

Önceki talep işlemlerinden öğrenilen temel senaryoları uygulayarak keşfi zenginleştirebilirsiniz. Bir tür yapay zeka olan makine öğrenimi sayesinde, analiz yoluyla elde edilen yeni bilgiler sürekli iyileştirme için modellere geri beslenebilir.

Temsilci oyunlarını tanımlama

Kötü niyetli acenteler, kişisel çıkarları için sistemde oyun oynamak için çeşitli seçeneklere sahiptir. Örneğin, poliçeleri taşıyıcılara dosyalamadan müşterilerden prim alabilirler veya ekstra komisyon kazanmak için müşterileri gereksiz teminatlar almaya ikna edebilirler.

Çok yönlü bir dolandırıcılık çözümü, sizi daha yakından bakmayı gerektirebilecek aracılara yönlendirmek için birden fazla analitik teknik kullanır. Sektör lideri çözümler aşağıdaki teknikleri kullanarak aracı oyunlarını tespit eder:

• Makine öğrenimi, aracı davranış kalıplarını inceler ve bunları geçmiş deneyimlerin oyunla ilişkili olduğunu gösterdiği senaryolarla eşleştirir.
• Akran gruplaması benzer özelliklere sahip aracıları kümeler - kariyer seviyesi, uzmanlık, bölge vb. - Böylece kendi faaliyetlerini akranlarınınkiyle daha iyi karşılaştırabilirler.
• Anomali tespiti , akranlarından oldukça farklı performans gösteren ya da faaliyetlerinde radikal bir değişim gösteren aracıları bulur.
• Sosyal ağ analizi, bir temsilcinin etrafındaki noktaları birleştirerek uygulamadaki haneler, VIN'ler ve sigortalı mülkler gibi varlıklar arasındaki bağlantıları ve örtüşmeleri ortaya çıkarır.

Bu teknikler birlikte, yanlış pozitif ve gereksiz sorgulama olasılığını azaltırken olağandışı kalıpları ortaya çıkarabilir. Nihayetinde sistem, döngüyü her çalıştırdığınızda analitiği sürekli olarak iyileştirmek için her deneyimden ve sonuçlarından - pozitifler ve yanlış pozitifler - öğrenir.

Başvuru noktasında müşteri oyunlarını belirleme

Esas olarak telefon veya internet üzerinden satış yapan sigortacılar, iyi bilinen ve yeni ortaya çıkan bir dizi tehdide maruz kalmaktadır. Müşteriler, birincil sürücü hakkında ya da aracın nerede garajlanacağına dair bilgileri sahteleyebilir veya çalıntı kartlarla alınan iptal edilmiş poliçeler üzerinden geri ödeme alabilirler.

Analitik, bir başvuru sahibinin mesajlaşma, geri arama veya engelleme gibi eylemleri tetiklemeden önce primi ne kadar manipüle edebileceğini tanımlayan eşikler belirleyerek bu tür oyunları gerçek zamanlı olarak tespit edebilir. Analizler aynı cihaza bağlı birden fazla poliçe iptali gibi olağandışı faaliyet modellerini de tespit edebilir.

Sigorta uygulamalarında dolandırıcılık analizi iş başında

Güçlü dolandırıcılıkla mücadele yeteneklerine yatırım yapan sigorta şirketleri çarpıcı sonuçlar elde etmiştir. Örneğin, SAS büyük bir ABD taşıyıcısı ile ortaklık kurarak acentelerin oyun oynamasını tespit etmek ve saha sigortası, bölge yöneticileri ve iç denetim ekiplerinin verimliliğini ve iş hacmini artırmak için bir sahtekarlık çözümü uyguladı.

Tespiti iyileştirmek için analitiği kullanan çözüm, 10 kat daha fazla kötü performans gösteren temsilci buldu - eski süreçte sadece yüzde 4 olan iç denetime yönlendirilen yüzde 40'a kıyasla. Aynı zamanda, analiz ve soruşturma verimliliği 13 saat, veri toplama verimliliği ise iki saat artmıştır.

Çözüm verileri bir araya getirdiğinden, analizler daha anlamlı uyarılar verdiğinden ve denetim ekibi veri temizliği yerine temel işlere odaklanabildiğinden, şirket artık eskiden bir inceleme için harcadığı sürede beş inceleme yapabiliyor.

Sonuç olarak, sağlam bir başvuru ve talep dolandırıcılığı çözümü, dolandırıcılık içeri girip başlama şansı bulamadan ön kapıyı kapatır.