Estratégia de Big Data: como usar para combater fraudes em seguradoras?
Saiba como usar uma estratégia de big data para driblar um dos maiores desafios das seguradoras: a deteção e prevenção de fraudes.
O combate às fraudes é um dos grandes desafios da indústria de seguros, e ter uma estratégia de big data bem formulada pode ajudar nessa questão.
A maior parte das empresas já entendeu a importância dos dados, mas nem todas utilizam esse tipo de ferramenta para a deteção de fraudes.
É justamente sobre isso que falaremos neste artigo. Continue a leitura e entenda como uma estratégia de Big Data pode evitar dores de cabeça e prejuízos financeiros e de imagem nas seguradoras!
O que é Big Data?
Primeiramente, vamos relembrar o conceito de Big Data e introduzir uma prática bem interessante, o Real Time Big Data.
Não existe uma regra fixa em relação a quantidade de dados que precisam ser coletados numa Estratégia de Big Data.
Na realidade, empresas de sucesso não são as que coletam o maior volume de dados, mas as que promovem análises mais avançadas para os seus negócios.
O que normalmente define Big Data é a necessidade de novas técnicas e ferramentas para integrar e processar esses dados.
Nesse sentido, para usar o recurso, vai ser preciso programas que incluam várias máquinas físicas e/ou virtuais trabalhando em conjunto para processar todos os dados num intervalo de tempo curto.
Uma definição do conceito de Big Data bastante precisa é fornecida pela Gartner, confira:
“Um grande volume de informações, alta velocidade e/ou ativos de informações de alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento que permitam uma melhor perceção, tomada de decisões e automação de processos”.
O que as empresas mais inovadoras têm utilizado para lidar com esses volumes exponenciais de dados é o Real Time Big Data.
Esse conceito refere-se a uma forma de análise de Big Data, centrada em dados produzidos, consumidos e armazenados a todo instante em um ambiente ativo.
Os dados de análise são entregues ao administrador, geralmente, por meio de um dashboard de software analítico, para que os indicadores sejam visualizados, monitorados e analisados in real time.
Como o Big Data ajuda a combater fraudes em seguradoras?
Num mundo onde as transações e os documentos são gravados digitalmente, evidências estão disponíveis para auxiliar os investigadores — entre eles os cientistas de dados — na batalha contra esquemas fraudulentos.
A questão mais difícil é: como encontrar rapidamente essas evidências?
É aí que uma arquitetura integrada de Big Data surge como uma abordagem bastante viável!
A seguir, veja um exemplo de como pode ser utilizada para esse propósito em quatro passos:
- Os dados públicos, como informações dos provedores e códigos para procedimentos de assistência são agregados e processados por meio da estrutura de Big Data, que executa a desnormalização em grande escala para distribuir dados em várias tabelas e campos.
- Os dados processados são então carregados num mecanismo de pesquisa (uma plataforma especializada).
- Aprendizado de máquina e análise preditiva funcionam para identificar sinais de alerta e detetar proativamente esquemas de fraude.
- Uma interface gráfica com base em pesquisa é fornecida aos pesquisadores para análise e documentação de evidências.
Em suma, a estratégia de Big Data permite que o esforço na deteção de fraudes das seguradoras seja mais escalonável, mais rápido e mais preciso.
Como o sistema processa e analisa cada registo de dados disponível, ele também dá aos pesquisadores mais certezas em suas descobertas.
Ciclo de prevenção à fraude
Reunir, guardar, estruturar e cruzar informações é o caminho para detectar fraudes com eficiência.
A análise do comportamento da fraude é crucial para a definição de um indicador de propensão, que funcione como um alerta de irregularidade para interromper o processo de pagamento e aprofundar a análise do sinistro.
Como trata-se de um ciclo contínuo, as ações devem ser constantes, organizadas e acompanhadas de perto.
A seguir, listamos o passo a passo para a criação do ciclo de prevenção a fraudes.
- Dados
Para identificar o padrão de comportamento que gera a fraude, é necessário processar um conjunto de dados robusto – às vezes estruturado, muitas vezes não.
A partir do Data Science, é possível fazer a identificação dos comportamentos propensos à fraude. Após o processamento, esse mar de dados é todo organizado para a visualização e compreensão, dando vida a conjuntos de informações visualizados em dashboards.
- Análise
Esse é o momento de descobrir se existem fraudes a ser cometidas e entender o caminho perseguido pelos golpistas, bem como as suas estratégias.
Aqui ocorre a organização e visualização em dashboards somente das informações necessárias para os processos de combate à fraude.
Dessa forma, os sistemas fazem a leitura dessas métricas e, ao encontrar o padrão definido pelo indicador, realiza análise mais acurada em busca de irregularidades que comprovem a fraude.
A palavra de ordem nesta etapa é análise.
- Correção
A terceira etapa do ciclo de prevenção à fraude entra em ação quando as medidas adotadas anteriormente não foram suficientes para evitar os ataques fraudulentos.
Além de fazer a revisão das técnicas de segurança aplicadas para evitar a reincidência de casos, nesta fase é importante revisar todo o processo preventivo, acumular aprendizados e reforçar a necessidade de políticas de combate à fraudes nas instituições.
5 passos para começar a sua estratégia de Big Data
Em linhas gerais, aqui estão os passos iniciais que são dados para colocar uma estratégia de Big Data em prática.
1. Planeamento
Uma estratégia de Big Data requer planeamento e orquestração sofisticada, porque interrompe e introduz novos hardwares, softwares, recursos e conjuntos de dados.
Ou seja, ela envolverá uma série de ferramentas e técnicas nunca experimentadas pela seguradora e, possivelmente, pela sua equipa de TI. E reunirá conjuntos de dados nunca antes integrados.
Novas políticas, procedimentos e formações precisam ser cuidadosamente planeados.
2. Integração
As soluções de Big Data incluem dados de Data Warehouse, dados brutos de transação e dados de log não estruturados.
Uma solução financeira de Big Data pode ter dados de negociação, de mercado, de posição, feeds de notícias, dados de referência do cliente, web logs e logs do sistema.
Processos repetíveis devem ser estabelecidos para o consumo de cada fonte de dados. As técnicas herdadas do Data Warehousing tradicional, como captura de dados alterados, processamento de micro-lotes e fluxo de dados em tempo real ainda aplicam-se.
3. Otimização
A mudança para o Big Data introduz um novo papel na seguradora: o cientista de dados. Essa função requer profundo conhecimento em matemática avançada, engenharia de sistemas, engenharia de dados e expertise em negócios.
Na prática, é comum utilizar uma equipa de ciência de dados (Data Science), em que estatísticos, tecnólogos e especialistas em assuntos de negócios resolvem problemas coletivamente.
Além disso, toda estratégia de Big Data deve incluir monitoramento e manutenção contínuos da solução técnica. À medida que o volume de dados e os requisitos analíticos aumentam, a configuração da solução deve evoluir e crescer.
O sistema distribuído precisará ter os nós adicionados, os dados redistribuídos/balanceados, a replicação ajustada e a configuração de todos esses itens continuamente aperfeiçoados para um ótimo desempenho.
4. Alavancagem
Antes de lançar um projeto de Big Data, é preciso realizar um teste de prontidão estratégica para avaliar a adoção do novo paradigma.
Os analistas de negócios precisarão ser treinados novamente. O objetivo de migrar para uma plataforma de Big Data pode incluir a mudança de uma análise reativa (nosso projeto funcionou?) para uma proativa (qual deve ser o próximo passo neste projeto?).
5. Fechamento do loop
Após implementar um ecossistema Big Data é possível fechar o loop e alimentar os resultados da análise no mecanismo que cria a experiência do cliente: marketing, força de vendas, desenvolvimento de produto e serviço.
Além disso, a máquina de Big Data pode consumir recomendações fornecidas como resultado de sua análise correlacionada aos novos padrões de comportamento do cliente e quantificar a sua eficácia.
Lembre-se: qualquer nova iniciativa deve estar inserida numa estratégia bem planeada de Big Data. Uma ferramenta, uma linguagem ou uma plataforma sozinha não traz uma solução.
Design Thinking + Big Data
Por fim, é importante saber que não existe uma receita pronta para colocar a estratégia de Big Data em prática. Cada negócio vai desenhar a sua, levando em conta o seu segmento de atuação e as suas próprias particularidades.
Assim, um passo inicial bastante importante é contratar uma consultoria especializada.
Esse fornecedor, juntamente com a equipa interna de TI da seguradora, vai fazer um levantamento das necessidades e das oportunidades reais e, a partir disso, traçar a melhor estratégia.
E o Design Thinking é uma solução bastante interessante para aprofundar-se no negócio e pensar numa estratégia que apresente os resultados reais.
A MJV pode ajudar-te nesse processo. Fale connosco clicando aqui e saiba como colocar a estratégia de big data em prática para combater fraudes na sua empresa.
Se quiser aprofundar-se mais, aceda ao nosso guia prático ferramentas e abordagens para melhorar a experiência do segurado
