PZU wypowiada wojnę ubezpieczeniowym oszustom

Z rynku

Logo PZU
Fot. Materiały prasowe PZU

Ubezpieczeniowi oszuści nie próżnują. Według badań Insurance Europe, w 2016 roku aż 10 procent wypłaconych w Europie świadczeń to wyłudzenia. Łupem przestępców – wedle ostrożnych szacunków – mogło paść nawet ponad trzy miliardy złotych. Ubezpieczyciele nie chcą czekać z założonymi rękami i wypowiadają oszustom wojnę. PZU wprowadził FMS – najnowocześniejszy na polskim rynku system antyfraudowy.

#PZU wprowadził #FMS – najnowocześniejszy na polskim rynku system antyfraudowy #ubezpieczenia #oszustwa @GrupaPZU

Jego działanie jest bardzo skuteczne – dzięki systemowi zwiększono o 50% wskaźnik ochrony przed nienależną wypłatą.

Rosnące wyzwania

Oszuści coraz chętniej łączą się w grupy, a ich działania są jeszcze bardziej skoordynowane
i pomysłowe. Przestępcy nie starają się oszukać już wyłącznie firm ubezpieczeniowych, ale również samych ubezpieczonych. Przykładem tego typu nadużyć są „ustawione” wypadki samochodowe. Oszust może na przykład pozorować, że ustępuje pierwszeństwa innemu kierowcy, żeby mógł spokojnie zmienić pas ruchu. Gdy ten zaczyna manewr zjazdu, nagle przyspiesza (cały czas jadąc swoim pasem), powodując uderzenie w jego auto. Zdarzają się także przypadki gwałtownego hamowania, tak by kierowca jadący za oszustem nie zdążył zahamować. Tym sposobem nieuczciwy użytkownik drogi może naprawić wcześniejsze uszkodzenia swojego auta z cudzej polisy.

Zaawansowana analityka w służbie klientów i ubezpieczycieli

Wojna z oszustami ubezpieczeniowymi wymaga użycia najnowocześniejszych środków. Grupa PZU zdecydowała się na wdrożenie kompleksowej platformy analitycznej, zapewniającej systemowe zabezpieczenie przed wyłudzeniami i zorganizowanymi praktykami we wszystkich obszarach działania ubezpieczyciela. System FMS, zbudowany w PZU w oparciu o narzędzia SAS, zapewnia ocenę szkód w czasie rzeczywistym zaraz po ich zgłoszeniu oraz kompleksowy monitoring w trakcie całego procesu ich obsługi. Dzięki temu możliwa jest efektywna ochrona przed nienależnymi wypłatami odszkodowań oraz szybsza weryfikacja zgłoszeń i wypłata środków w przypadku roszczeń zasadnych. System pozwala również chronić klientów, którzy mogą stać się ofiarami prób wyłudzenia. Zastosowanie zaawansowanych technik analitycznych, takich jak np. machine learning, text mining oraz wykorzystanie pozyskanej wiedzy do doskonalenia modeli i algorytmów reguł pozwalają na skuteczną prewencję wobec dynamicznie zmieniających się i coraz bardziej wyrafinowanych sposobów działania oszustów.

– W procesie przeciwdziałania nadużyciom kluczowy jest czas. Już w momencie zgłoszenia szkody potrzebna jest wiedza, czy roszczenie nie jest potencjalnym nadużyciem. Nasz system zapewnia taką możliwość. Analityka typuje podejrzane zdarzenia w czasie rzeczywistym, natomiast po stronie pracowników operacyjnych i śledczych leży udowodnienie, że faktycznie mamy do czynienia z nadużyciem. Pracownicy mają do dyspozycji szereg reguł określających podejrzane zjawiska oraz dokładny opis każdego przypadku, co ułatwia podjęcie trafnej decyzji. Warto też podkreślić, że dysponujemy przygotowanymi scenariuszami działania w przypadku spadku efektywności systemu. Modele i reguły wymagają aktualizacji w trakcie użytkowania systemu, co wynika z dynamicznych zmian, jakie zachodzą na rynku i potrzeby weryfikacji zjawisk, które system ma typować – tłumaczy Bartłomiej Litwińczuk, członek zarządu PZU Życie.

Ograniczenie strat i szybsze wypłaty dla uczciwych

Dodatkowe korzyści to optymalizacja i wzrost skuteczności procesu przeciwdziałania nadużyciom w ramach całej organizacji. W przypadku polis komunikacyjnych wyłapywanie i karanie nieuczciwych kierowców pozwala chronić klientów, którzy mogą stać się ofiarami prób wyłudzenia.

– Detekcja nadużyć w branży ubezpieczeniowej jest trudnym zadaniem, ponieważ tego typu działania przybierają różne formy i często zaangażowanych jest w niewiele osób. Kontrole i procedury oparte na manualnej pracy śledczych, którzy analizują podejrzane przypadki to dziś niewystarczające podejście prewencyjne. Niezbędne jest wykorzystanie nowoczesnych metod analitycznych, takich jak np. uczenie maszynowe, które poprzez zastosowanie modeli predykcyjnych pozwala wychwytywać zmieniające się nieustannie zachowania i typy nadużyć – podsumowuje Alicja Wiecka, dyrektor zarządzający SAS Polska.