Dan Donovan is Shift's VP Customer Success & Solution Consulting, Americas
No mundo acelerado dos seguros, o combate à fraude continua sendo um desafio em constante evolução. Ao lidar com essa questão, as seguradoras enfrentam uma decisão crítica: devem desenvolver um sistema interno de detecção de fraudes ou optar por uma solução pré-construída de um fornecedor confiável?
Ao avaliar as soluções para detecção de fraudes, as seguradoras consideram o custo total de propriedade (TCO), a alocação de recursos, a facilidade de integração e a estratégia de longo prazo. Esses critérios servem como a lente crítica por meio da qual as seguradoras estimam o custo para criar, integrar, treinar e manter uma solução viável.
Em cada uma dessas categorias, há considerações comuns, mas também uma abundância de considerações frequentemente negligenciadas.
O custo para criar e manter uma solução de detecção de fraude com IA
A criação de um sistema interno pode parecer atraente e simples para as seguradoras. Ele oferece a oportunidade de personalização significativa da solução final. Tudo o que é necessário são os recursos técnicos alocados e um plano de escopo, treinamento e implementação. Ou é o que parece. A realidade é que as equipes de TI das seguradoras são recursos valiosos, portanto, o tempo e o esforço para criar um sistema eficaz competem com outros projetos essenciais. Conquistar os recursos uma única vez é uma verdadeira façanha, mas podem surgir novas prioridades inesperadas que realocam os serviços compartilhados de uma organização. Isso significa cronogramas de implementação atrasados, recursos sacrificados e custo total de propriedade mais alto, à medida que o benefício fica cada vez mais distante.
Além disso, a manutenção do sistema construído torna-se um desafio. Um plano inicial pode imaginar recursos reduzidos para manutenção depois de construído. No entanto, a realidade da detecção de fraude é que as tendências e a investigação da fraude exigem adaptação contínua. Isso pode levar a uma degradação do desempenho ao longo do tempo, sem melhorias e aprimoramentos com recursos. Comparativamente, um fornecedor oferece a vantagem de recursos dedicados de TI e ciência de dados que aprimoram continuamente o produto, garantindo que ele permaneça atualizado com as últimas tendências e inovações em fraude.
Alinhando as expectativas e as realidades da construção
A tecnologia subjacente às soluções de detecção de fraudes continua a crescer em sofisticação, aprendendo e se desenvolvendo ainda mais a partir de seus resultados; isso resulta em um valor continuamente crescente para uma organização. Como os fornecedores especializados em IA se concentram exclusivamente em melhorar seu desempenho e seus resultados para as seguradoras, é importante entender as capacidades e limitações das equipes internas sobre o que realmente pode ser criado e mantido internamente.
Os fornecedores podem tirar a carga técnica e de ciência de dados dos ombros das seguradoras - criando e gerenciando modelos de IA poderosos e treinados em seguros para capturar esquemas de fraude em evolução e acelerar as investigações.
Integrações
A integração de uma solução de detecção de fraudes aos sistemas centrais da seguradora é imprescindível, seja ela desenvolvida internamente ou por meio de um fornecedor. E as equipes de TI agora costumam ter abordagens de integração de software padrão que fazem com que essa etapa pareça fácil. No entanto, o problema é quando se trata do próximo conjunto de integrações, ou seja, conjuntos de dados internos e externos que desempenham um papel fundamental na detecção de fraudes. Com cada integração, vêm os testes, a formatação, a limpeza, a eliminação de ruídos e a unificação com os dados de sinistros, seguidos de novas técnicas e modelos de detecção. As soluções dos fornecedores são capazes de integrar conjuntos de dados externos aos modelos de detecção, o que comprovadamente aumenta a precisão e a eficiência da detecção.
Além das integrações de dados, a parceria com um fornecedor oferece a oportunidade de obter percepções e conhecimento de suas experiências em várias seguradoras e mercados, de certa forma, integrando os aprendizados do mercado. Os fornecedores podem oferecer uma perspectiva mais ampla sobre tendências de fraude, técnicas de detecção e as fontes de dados mais relevantes, além de oferecer orientações valiosas aos seus clientes. Trabalhar com uma solução interna bloqueia esses aprendizados, deixando as seguradoras em uma desvantagem crítica.
Alinhando as expectativas e as realidades da integração
Os fornecedores estão regularmente pesquisando, testando, preparando e integrando conjuntos de dados externos e, ao mesmo tempo, criando integrações padrão com os sistemas principais. Sem recursos planejados para integrações de dados e sistemas, as soluções internas de detecção de fraudes ficarão em desvantagem em relação aos fraudadores.
Treinamento e integração
As implicações da decisão de construir ou comprar não se limitam à avaliação da tecnologia. Ao implementar soluções de detecção de fraudes, é fundamental treinar e capacitar as equipes de forma eficaz para prepará-las para o sucesso. Com as soluções de IA, em particular, isso significa mais do que apenas um tutorial rápido ou um passo a passo. No caso de soluções criadas internamente, isso pode significar a obtenção de recursos compartilhados adicionais para treinamento ou deixar as responsabilidades de treinamento nas mãos erradas.
Com uma verdadeira parceria com o fornecedor, os especialistas em tecnologia e em seguros estão presentes para criar defensores do produto, apoiar uma implementação tranquila e um processo de integração, além de fornecer insights contínuos orientados por IA com base em descobertas da plataforma, tendências do setor ou aprendizados derivados da experiência anterior do cliente. Contar com um suporte dedicado e contínuo de Sucesso do Cliente pode fazer a diferença na operacionalização eficaz da tecnologia e na percepção total do valor da solução.
Conclusão
Está claro que a decisão de criar ou comprar um sistema de detecção de fraudes é crucial para as seguradoras. Ao tomar essa decisão, há fatores essenciais a serem considerados, como o custo total de propriedade, o custo de oportunidade, o medo da mudança, os ganhos de eficiência e as vantagens dos insights compartilhados. Ao avaliar cuidadosamente esses fatores e alinhá-los com suas necessidades específicas, as seguradoras podem tomar uma decisão informada que maximize seus recursos de detecção de fraudes, otimizando os recursos e mantendo uma vantagem competitiva para seus clientes.
