De acordo com seguradoras e prestadores de serviços, as seguradoras utilizam cada vez mais a IA para detectar fraudes em sinistros ou alegações de sinistro feitas de má-fé.
Além de fraudes mais simples, envolvendo imagens falsas que retratam danos a um carro ou propriedade para fins de sinistro, a tecnologia de IA está sendo implantada para detectar discrepâncias em documentos de sinistros e até mesmo relações entre médicos e advogados envolvidos em sinistros de acidentes de trabalho ou em ações judiciais relacionadas a sinistros de seguros.
“Temos redes de fraude organizadas [que] operam em grande escala. Elas tentam identificar brechas para explorar nas regras e nos processos comerciais da sua empresa”, disse Kristyna Schusterova, gerente de produto da Resistant AI, uma empresa de detecção de fraudes. “Elas, por exemplo, identificam que você não verifica sinistros abaixo de um determinado valor e, pronto, estão prontas para agir em grande estilo.”
Os fraudadores que usam IA podem criar documentos que parecem perfeitos, acrescentou ela, enquanto alteram detalhes pessoais, fundos e texturas de uma maneira que é difícil para os processos manuais das seguradoras detectarem. As fazendas de modelos oferecem documentos falsificados de alta qualidade, de acordo com Schusterova, que acrescentou que recentemente encontrou descontos fraudulentos por ausência de sinistros e certificados de seguro automóvel que usavam a marca de uma seguradora líder global.
“Existem centenas de fazendas por aí oferecendo de tudo, desde faturas de produtos de luxo a relatórios médicos, extratos bancários e descontos por ausência de sinistros”, disse ela. “O conteúdo pode parecer válido, mas quando você analisa a estrutura, os metadados e outros aspectos técnicos desses documentos, eles podem contar uma história completamente diferente.”
A detecção de documentos fraudulentos relacionados a sinistros só pode ocorrer se a seguradora já suspeitar de irregularidades, de acordo com Taskin Ismet, chefe de contenção de custos de viagem e diretor de prevenção de fraudes da AXA. “Estamos vendo isso com despesas médicas falsificadas e formulários de reserva de viagens”, disse ele. “Antes, levaria muito tempo para vasculhar e tentar encontrar discrepâncias.”
Em sinistros de acidentes de trabalho, a IA pode detectar abusos dos sistemas de sinistros das seguradoras na forma de padrões, como os mesmos médicos e advogados frequentemente envolvidos em sinistros juntos, de acordo com Heather Wilson, CEO da CLARA Analytics, uma plataforma de inteligência e gestão de sinistros.
“Nossos modelos estão detectando, seja no nível do tratamento ou da medicação, que existe uma relação, talvez entre médicos e advogados ou até mesmo com um avaliador”, disse ela. “Nossos modelos em cada uma dessas dimensões podem detectar abusos e fornecer um mapa de calor para permitir que os avaliadores vejam que há um potencial abuso. Isso pode ser enviado aos investigadores para detectar e confirmar que realmente se trata de uma fraude.”
Em um caso, a CLARA tinha uma seguradora cujos avaliadores achavam fácil e eficiente trabalhar com uma determinada clínica médica, mas os modelos da CLARA para medicação em casos de acidentes de trabalho detectaram uma quantidade excessiva de prescrições de opioides. A seguradora então pôde parar de trabalhar com essa clínica médica e economizar o custo de prescrições desnecessárias.
À medida que o volume de documentação de sinistros prolifera, encontrar fraudes pode ser como encontrar uma agulha em um palheiro em constante crescimento, como Wilson descreveu.
A IA pode ser um meio de encontrar itens suspeitos, de acordo com Vit Stachovsky, diretor de AML da Kooperativa, uma unidade do Vienna Insurance Group. “A parte crucial do ser humano no ciclo, nesta área específica, é verificar os resultados e estar presente para criticar os resultados e refletir sobre os resultados que obtemos da IA e dos nossos dados”, afirmou.
De qualquer forma, as seguradoras precisarão da ajuda de terceiros para aplicar a IA para detectar fraudes, de acordo com Ismet da AXA. “De vez em quando, conseguimos encontrar o ponto ideal para detectar fraudes onde elas existem, mas isso é apenas uma questão de tempo”, disse ele. “Muitas vezes tentamos desenvolver tecnologia interna, mas há certas coisas em que você simplesmente precisa procurar especialistas externos que se especializam nisso e é do interesse deles permanecerem no topo.”
