Страхование

Santéclair сократила количество случаев страхового мошенничества вместе с Dataiku

~ 3 мин

Компания разработала собственную уникальную систему обнаружения мошенничества, которая справлялась с растущим объемом счетов и контролировала расходы. Используя платформу, команда специалистов Santéclair отточила свои навыки работы с данными и реализовала дополнительные аналитические проекты

Страховая индустрия должна быть в авангарде технологий, чтобы опередить мошенников и сократить потери, независимо от того, имеет ли компания дело с ложными требованиями, фальшивыми счетами, ненужными процедурами, инсценированными инцидентами, утаиванием информации и многим другим. При ограниченных ресурсах групп по расследованию случаев мошенничества каждое расследование по делу, в конечном итоге идентифицированному как дело с низкой степенью риска, является пустой тратой времени страховой компании.

Принятие на работу в компанию большего количества персонала для проведения ручных проверок подлинности страховых случаев является дорогостоящим и неэффективным вариантом. Вместо этого для оптимизации работы компании используются большие данные. Работа с ними помогает быстрее определить мошеннические действия, причем, с максимально высокой точностью. Это означает использование данных из нескольких источников (от пациентов и поставщиков), а их совместный анализ нужен для того, чтобы аудиторские группы рассматривали только случаи самого высокого риска с целью обнаружения истинного мошенничества, а не подозрений на него.

Компания

Santéclair является дочерней компанией таких предприятий медицинского страхования как Allianz, Maaf-MMA, Ipeca Prévoyance и Mutuelle Générale de la Police. Они предоставляют услуги медицинского обслуживания 10 миллионам клиентов, помогая покрыть расходы на офтальмологию, стоматологию и проблемы со слухом, а также услуги диетолога и ортопеда. Более 13 лет Santéclair показывает высокий уровень компетенции в управлении рисками, сотрудничая с 50 страховыми компаниями.

Проблема

В Santéclair обнаружили случаи мошеннического возмещения ущерба, связанные с оптиками и пациентами. У компании не было системы, которая могла бы извлекать и анализировать необходимые данные, чтобы адаптироваться к уловкам мошенников, которые становятся всё более изощрёнными. Вместо этого Santéclair использовала 

бизнес-алгоритм «если – то» для идентификации вероятных случаев мошенничества и, как следствие, команда аудиторов тратила большое количество времени на случаи с низким уровнем риска. Вследствие увеличения объемов средств на возмещение ущерба (более 1,5 млн. долл. в год) Santéclair необходимо было повысить эффективность и производительность работы.

Результаты применения Dataiku

Менее чем за год, используя аналитическую платформу Dataiku, Santéclair разработала уникальную собственную систему обнаружения мошенничества, которая справлялась с растущим объемом счетов и контролировала расходы. Начав применять Dataiku, команда специалистов Santéclair отточила свои навыки работы с данными и реализовала дополнительные аналитические проекты.

Santéclair применила Dataiku следующим образом:

  • применение продвинутых алгоритмов машинного обучения, которые постоянно обновляются и автоматически обучаются или проходят переподготовку с использованием самых последних данных, что позволяет немедленно выявлять и проверять любые новые схемы мошенничества. Платформа Dataiku охватывает весь рабочий процесс, от необработанных данных до представления прогнозирующей модели операционным приложениям;
  • автоматическое объединение сотен переменных из разных наборов данных, включая историю болезни пациента, фамилию врача, графики взаимодействия, характеристики рецепта и другие контекстные данные;
  • развитие у аналитиков компании навыков в области науки о данных с помощью удобного интерфейса Dataiku.

Без Dataiku маркетинговой команде пришлось бы полагаться на специалистов IT, и это было бы неэффективно для обоих отделов. Благодаря комплексному решению, разработанному с помощью Dataiku, компания смогла:

  • определить в три раза больше случаев мошенничества, чем ранее;
  • сократить время выхода на рынок за счет создания POC в течение нескольких недель и добилась последующей индустриализации проекта в течение нескольких месяцев без нагрузки на IT-отдел;
  • сэкономить средства клиентов, сократив проявления мошеннического поведения в сети здравоохранения;
  • сэкономить время на автоматическом обновлении и контроле моделей ML, предотвратить снижение производительности (и всё это при минимальном участии персонала).
Обращайтесь к нам, чтобы внедрить такое решение в своей компании
Департамент корпоративных решений
;