Reduzindo fraudes e erros: o caso do processamento automatizado de reclamações por IA em seguros de P&C

Fraudes e erros nas reivindicações de seguros são desafios persistentes que custam bilhões ao setor todos os anos. De relatórios de danos exagerados a reivindicações totalmente fabricadas, as seguradoras devem navegar continuamente por atividades fraudulentas que corroem a lucratividade e aumentam os prêmios. Ao mesmo tempo, erros humanos não intencionais, como erros na entrada de dados, erros de cálculo e documentação incompleta, podem levar a pagamentos incorretos, disputas com clientes e questões regulatórias.

Apesar dos avanços na transformação digital, muitas seguradoras ainda dependem do processamento manual de sinistros, o que dificulta a detecção de fraudes e a manutenção da precisão. Os métodos tradicionais envolvem análises demoradas, verificações complexas e tomada de decisão subjetiva, muitas vezes levando a atrasos, inconsistências e perda de sinais de fraude.

É aqui que o processamento automatizado de reclamações baseado em IA está revolucionando o setor. Ao aproveitar o aprendizado de máquina, o reconhecimento de imagem e a verificação com inteligência artificial, as seguradoras podem automatizar a detecção de fraudes, reduzir erros e processar reclamações com maior velocidade e precisão. Neste artigo, exploraremos como a IA está transformando o processamento de sinistros em seguros de P&C, como ela reduz fraudes e erros humanos e por que as seguradoras devem adotar a automação de sinistros com tecnologia de IA para se manterem competitivas.

A evolução do processamento de reclamações: da automação manual à automação baseada em IA

O processamento de reclamações tem sido tradicionalmente um processo trabalhoso e baseado em papel, exigindo que os avaliadores avaliem manualmente as reivindicações, verifiquem a documentação e verifiquem as informações em vários sistemas. Essa abordagem, embora completa, é inerentemente lenta, propensa a erros humanos e altamente suscetível a fraudes.

À medida que a transformação digital ganhou impulso, as seguradoras migraram para fluxos de trabalho automatizados, reduzindo a burocracia e aumentando a eficiência. No entanto, os primeiros esforços de digitalização ainda exigiam uma supervisão manual significativa, limitando sua capacidade de identificar reivindicações fraudulentas ou minimizar erros em grande escala.

Hoje, o processamento de solicitações com inteligência artificial representa o próximo grande avanço. A inteligência artificial, combinada com a análise avançada de dados, permitiu que as seguradoras automatizassem totalmente a entrada, avaliação, detecção de fraudes e pagamentos de sinistros, eliminando ineficiências e reduzindo riscos. Essa mudança do tratamento manual e reativo para a tomada de decisões proativa e orientada por IA permite que as seguradoras processem os sinistros em minutos, em vez de dias, ao mesmo tempo em que melhoram a precisão e as taxas de detecção de fraudes.

Ao aproveitar dados em tempo real de várias fontes, a automação de sinistros com inteligência artificial garante liquidações de sinistros mais rápidas, justas e precisas, beneficiando seguradoras e segurados.

Os custos crescentes de fraudes e erros em reivindicações de P&C

Reivindicações de seguro fraudulentas são um grande dreno financeiro para o setor, com estimativas alegando que as seguradoras dos EUA perdem €40 bilhões devido a fraudes todos os anos. As reivindicações fraudulentas assumem várias formas, incluindo custos de reparo inflacionados, acidentes encenados, documentos manipulados e fraude de identidade. Sem medidas robustas de detecção de fraudes, essas reivindicações passam despercebidas, resultando em maiores pagamentos e prêmios maiores para segurados honestos.

Além da fraude, erros humanos simples no processamento de reclamações também contribuem para perdas desnecessárias. Relatórios arquivados incorretamente, avaliações de danos incorretas e supervisão na verificação dos detalhes do segurado podem resultar em negações indevidas de reclamações ou pagamentos indevidos, causando danos financeiros e de reputação para as seguradoras.

Embora os métodos tradicionais de detecção de fraudes dependam de análises manuais de reclamações, auditorias aleatórias e identificação de padrões suspeitos, essas abordagens carecem de escalabilidade e eficiência. As seguradoras precisam de uma abordagem mais rápida e inteligente para a prevenção de fraudes e redução de erros, uma abordagem que a automação baseada em IA ofereça.

Como a IA está transformando a automação de reclamações

O processamento de reclamações com inteligência artificial introduz automação, precisão e prevenção de fraudes em todas as etapas do fluxo de trabalho de reivindicações. Ao contrário do processamento manual, os sistemas de IA podem analisar instantaneamente os dados das reivindicações, verificar documentos, detectar anomalias e avaliar danos com precisão.

Em vez de depender dos avaliadores para inspecionar manualmente cada solicitação enviada, as soluções baseadas em IA extraem dados automaticamente, validam as informações dos segurados e avaliam os danos ao veículo. Os modelos de IA comparam os detalhes das reivindicações com dados históricos e padrões de fraude do setor, sinalizando instantaneamente as reivindicações de alto risco para análise posterior e, ao mesmo tempo, rastreando as legítimas.

Além disso, as ferramentas de reconhecimento de imagem com inteligência artificial podem analisar fotos de danos enviadas com reclamações, garantindo avaliações de danos objetivas e consistentes. Esses modelos de IA ajudam as seguradoras a evitar fraudes detectando imagens manipuladas, estimativas de reparo alteradas e relatórios falsos de acidentes.

O resultado? Liquidações de sinistros mais rápidas, menos pagamentos fraudulentos e avaliação de risco mais precisa.

Papel da IA na investigação de sinistros e no apoio à SIU (Unidade de Investigações Especiais)

Embora a IA possa automatizar a maioria das tarefas de processamento de reclamações, reivindicações suspeitas ou de alto risco ainda exigem uma investigação mais aprofundada por Unidades de Investigações Especiais (SIU). O desafio que as seguradoras enfrentam é como identificar e priorizar esses casos de forma eficaz e, ao mesmo tempo, evitar que reivindicações legítimas sejam adiadas.

A IA aprimora os recursos da SIU ao fazer a triagem de reivindicações com base no risco de fraude, cruzar fontes de dados e fornecer informações mais profundas sobre atividades suspeitas. Em vez de analisar manualmente milhares de reclamações, as equipes da SIU recebem pontuações de risco de fraude geradas por IA, permitindo que elas se concentrem nos casos mais críticos.

Por exemplo, as ferramentas de detecção de fraudes baseadas em inteligência artificial da Inaza analisam inconsistências de reivindicações, manipulação de metadados e anomalias comportamentais para identificar reivindicações que exigem um exame mais aprofundado. Além disso, a verificação de assinaturas e a análise de documentos orientadas por IA ajudam os SIUs a identificar rapidamente documentos falsificados ou envios de reivindicações alterados.

Ao equipar as equipes da SIU com insights assistidos por IA, as seguradoras podem agilizar as investigações de fraudes, reduzir os falsos positivos e melhorar a precisão da detecção de fraudes, economizando milhões em pagamentos fraudulentos.

Como a automação de sinistros com IA da Inaza ajuda as seguradoras

As soluções de gerenciamento de sinistros orientadas por IA da Inaza fornecem às seguradoras uma plataforma de automação de ponta a ponta que simplifica a detecção de fraudes, minimiza erros e acelera a liquidação de sinistros. Nossa tecnologia integra:

• Extração de dados com tecnologia de IA — Automatiza a captura de dados FNOL de e-mails, formulários da web e transcrições telefônicas.
• IA de avaliação de danos em veículos — Usa reconhecimento de imagem para avaliar os custos de reparo com alta precisão.
• IA de detecção de imagem manipulada — Identifica fotos de reivindicações alteradas ou fraudulentas para evitar fraudes.
• Verificação de assinatura de IA — Detecta assinaturas falsas em documentos de reivindicações.
• Modelos avançados de detecção de fraudes — Analisa padrões históricos de reivindicações para identificar e sinalizar riscos de fraude.

Ao implementar a automação de sinistros baseada em IA da Inaza, as seguradoras podem reduzir as perdas por fraude, aumentar a precisão e melhorar a velocidade de processamento de sinistros, sem aumentar os custos operacionais.

O futuro da IA em reivindicações de seguros de P&C

À medida que a IA continua evoluindo, o processamento automatizado de solicitações se tornará o padrão do setor. Os avanços futuros incluirão:

• Modelos de detecção de fraudes mais sofisticados, treinados com base nas tendências globais de fraude.
• Integração com blockchain para criar registros de reivindicações invioláveis.
• Análise preditiva para previsão de sinistros, permitindo que as seguradoras antecipem os riscos de fraude antes que eles ocorram.

Ao adotar hoje a automação de sinistros baseada em IA, as seguradoras podem preparar suas operações para o futuro, reduzir fraudes, minimizar erros e oferecer soluções de sinistros mais rápidas e precisas.

Para saber mais sobre como a automação baseada em IA está transformando os seguros, explore as soluções de gerenciamento de sinistros da Inaza aqui. Ou confira nosso blog anterior sobre detecção de fraudes aqui.

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