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Análise preditiva pode auxiliar na detecção de fraude da sua empresa

O Big Data definitivamente tomou conta do ambiente corporativo como meio de análise em áreas diversas. Investigação em redes sociais, pesquisas de marketing, hospedagem de ferramentas financeiras, dentre muitas outras alternativas surgem a partir da consistência do mecanismo de exploração em massa.

Nesse caminho, novas abordagens específicas permitiram que as seguradoras não ficassem de fora. A análise preditiva — que incrementa a identificação de fenômenos comportamentais — tem se demonstrado como uma forte aliada na detecção de fraudes no segmento.

Isso ocorre porque o Data Analytics pode ser adaptado para circunstâncias específicas. As vantagens são consideráveis. Nos anos de 2009 e 2010, órgãos governamentais e representantes da iniciativa privada identificaram tanto nos EUA quanto na Europa que a quantidade de queixas fraudatórias — em vários segmentos — é muito alta.

E, ainda mais grave, os índices de detecção são muito baixos. De acordo com estimativa da Associação Britânica de Seguradoras, quando empresas do segmento são alvos de requisições fraudulentas, de cada cinco investidas, conseguem detectar apenas uma. Assim, entenda como pode prevenir a sua empresa desses ataques no post de hoje que preparamos para você.

As desvantagens do modelo tradicional

Antes de entender as vantagens funcionais da análise preditiva, é fundamental conceber as falhas do modelo que tem sido praticado pelo mercado. São três etapas, basicamente:

• Identificar a queixa suspeita;

• Analisar a suposta fraude;

• Fazer os apontamentos conforme o que foi averiguado.

Fazendo-se esses procedimentos, há perdas de insights significativos nas análises. Primeiro, porque as amostras não contemplam todos os dados. Segundo, esse modelo é embasado em casos de fraude preexistentes. Ou seja, nessa perspectiva um primeiro caso prejudicial é inevitável.

Terceiro, o método tradicional tem implicâncias que impedem a abrangência analítica em todos os aspectos. Em suma, as garantias de retorno são bem pequenas em relação às novas abordagens.

A forma de detecção de fraude pela análise preditiva

A forma de diagnóstico de falseamento dos dados funda-se na análise de textos e de sentimento. Os relatórios das queixas, que costumam conter várias páginas, são submetidos à avaliação do sistema computacional.

Nesse contexto, a vantagem é ampla: para detectar um perfil duvidoso, basta apenas uma pequena quantidade de texto. Isso garante a eficácia do processo. Acompanhe a linha operacional:

• Primeiro, os avaliadores recebem as queixas, escrevendo longos relatórios, fazendo uma primeira investigação;

• Nem sempre o avaliador consegue captar todas as informações necessárias, deixando por vezes dados relevantes ocultos;

• Inserem-se os dados integrados no sistema, o qual os analisará conforme as regras do negócio — as configurações implementadas;

• As histórias contadas por fraudadores costumam ter várias lacunas — elas são detectadas o tempo todo pela análise preditiva.

Vantagens do modelo preditivo

As formas de se obter vantagens com utilização de modelos de Big Data são muitas e com possibilidades diversas. No caso de análise preditiva para detecção de fraudes, pode-se citar:

• Identificação de eventos de baixa incidência. A precisão é tão alta, que chega a rastrear comportamentos com 0,001% de frequência;

• Integração de dados. Informações com atributos depreciativos — incluindo as de fontes públicas, como registros de históricos criminais e falências — podem ser integrados ao sistema;

• Aproveitamento de dados NoSql. Isso é chave no sucesso no processo da análise. O data mining permite que a amplitude das buscas seja adequada à magnitude das demandas.

Como se percebe, a análise preditiva é o método mais eficaz para reduzir drasticamente as perdas com fraudes. Dessa forma, a atualização nos processos de prevenção é fundamental para redução de custos e garantir a solidez corporativa.

Caso tenha mais interesse em Big data e sobre questões financeiras, aproveite para ler mais artigos e conheça mais sobre o assunto. Ainda tem alguma dúvida? Então deixe o seu comentário e venha participar da conversa.

análise de dados e big data

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