Страхування

Santéclair скоротила кількість випадків страхового шахрайства разом з Dataiku

~ 3 хв

Компанія розробила власну унікальну систему виявлення шахрайства, яка справлялася зі зростаючим обсягом рахунків і контролювала витрати. Використовуючи платформу, команда фахівців Santéclair відточили свої навички роботи з даними і реалізувала додаткові аналітичні проекти

Страхова індустрія повинна бути в авангарді технологій, щоб випередити шахраїв і скоротити втрати, незалежно від того, чи має компанія справу з помилковими вимогами, фальшивими рахунками, непотрібними процедурами, інсценованими інцидентами, приховуванням інформації та іншим. При обмежених ресурсах груп з розслідування випадків шахрайства кожне розслідування у справі, у кінцевому підсумку ідентифікованій, як справа з низьким ступенем ризику, є марною тратою часу страхової компанії.

Прийняття на роботу в компанію більшої кількості персоналу для проведення ручних перевірок достовірності страхових випадків є дорогим та не ефективним варіантом. Замість цього для оптимізації роботи компанії використовуються великі дані. Робота з ними допомагає швидше визначити шахрайські дії, причому, з максимально високою точністю. Це означає використання даних з декількох джерел (від пацієнтів і постачальників), а їх спільний аналіз потрібен для того, щоб аудиторські групи розглядали тільки випадки найвищого ризику з метою виявлення істинного шахрайства, а не підозр на нього.

Компанія

Santéclair є дочірньою компанією таких підприємств медичного страхування як Allianz, Maaf-MMA, Ipeca Prévoyance та Mutuelle Générale de la Police. Вони надають послуги медичного обслуговування 10 мільйонам клієнтів, допомагаючи покрити витрати на офтальмологію, стоматологію і проблеми зі слухом, а також послуги дієтолога і ортопеда. Понад 13 років Santéclair показує високий рівень компетенції в управлінні ризиками, співпрацюючи з 50 страховими компаніями.

Проблема

У Santéclair виявили випадки шахрайського відшкодування шкоди, пов’язані з оптиками і пацієнтами. У компанії не було системи, яка могла б отримувати і аналізувати необхідні дані, щоб адаптуватися до хитрощів шахраїв, які стають все більш витонченими. Замість цього Santéclair використовувала бізнес-алгоритм «якщо – то» для ідентифікації ймовірних випадків шахрайства і, як наслідок, команда аудиторів витрачала багато часу на випадки з низьким рівнем ризику. Внаслідок збільшення обсягів коштів на відшкодування збитків (більше 1,5 млн. дол. на рік) Santéclair необхідно було підвищити ефективність і продуктивність роботи.

Результати застосування Dataiku

Менш ніж за рік, використовуючи аналітичну платформу Dataiku, Santéclair розробила унікальну власну систему виявлення шахрайства, яка справлялася зі зростаючим обсягом рахунків і контролювала витрати. Почавши застосовувати Dataiku, команда фахівців Santéclair відточили свої навички роботи з даними і реалізувала додаткові аналітичні проекти.

Santéclair застосувала Dataiku наступним чином:

  • застосування просунутих алгоритмів машинного навчання, які постійно оновлюються і автоматично навчаються або проходять перепідготовку з використанням найостанніших даних, що дозволяє негайно виявляти і перевіряти будь-які нові схеми шахрайства. Платформа Dataiku охоплює весь робочий процес, від необроблених даних до подання прогнозуючої моделі операційним додаткам;
  • автоматичне об’єднання сотень змінних з різних наборів даних, включаючи історію хвороби пацієнта, прізвище лікаря, графіки взаємодії, характеристики рецепту та інші контекстні дані;
  • розвиток у аналітиків компанії навичок в галузі науки про дані за допомогою зручного інтерфейсу Dataiku.

Без Dataiku маркетинговій команді довелося б покладатися на фахівців IT, і це було б неефективно для обох відділів. Завдяки комплексному вирішенню, розробленому за допомогою Dataiku, компанія змогла:

  • визначити у три рази більше випадків шахрайства, ніж раніше;
  • скоротити час виходу на ринок за рахунок створення POC протягом декількох тижнів і домоглася подальшої індустріалізації проекту протягом декількох місяців без навантаження на IT-відділ;
  • заощадити кошти клієнтів, скоротивши прояви шахрайської поведінки у мережі охорони здоров’я;
  • заощадити час на автоматичному оновленні та контролі моделей ML, запобігти зниженню продуктивності (і все це при мінімальній участі персоналу).
Звертайтеся до нас, щоб впровадити таке рішення в своїй компанії
Департамент корпоративних рішень
;