08/29/2019
By
MJV Team

Como uma estratégia de Big Data pode combater fraudes em seguradoras

Em setores altamente regulamentados, como é o caso do mercado de seguros, o combate à fraude é oxigênio para a operação. Há sempre uma infinidade de conformidade, regulamentações, medidas de gerenciamento de risco e consequências monetárias a serem tratadas.

Ao mesmo tempo, as seguradoras também já entenderam que precisam ter uma estratégia de Big Data para diversos fins. Nem todas, contudo, já utilizam ferramentas esse métodos para a detecção de fraudes.

É justamente sobre isso que queremos ajudá-lo a refletir com esse artigo. Continue lendo e entenda como o Big Data pode evitar dores de cabeça e prejuízos financeiros e de imagem em sua seguradora!

O que é Big Data

Para começar, vamos relembrar o conceito de Big Data e introduzir uma prática bem interessante, a do Real Time Big Data. 

Não existe uma regra rígida sobre a quantidade de dados que precisam ser coletados em uma Estratégia de Big Data.

Na realidade, empresas aquelas que coletam o maior número de dados, mas as que promovem as análises mais avançadas para os seu negócio.

O que normalmente define Big Data é a necessidade de novas técnicas e ferramentas para poder integrar e processar esses dados. 

Para usar Big Data, você precisa de programas que abrangem várias máquinas físicas e/ou virtuais trabalhando juntas para processar todos os dados em um intervalo de tempo curto.

Dentro disso, uma definição do conceito de Big Data bastante segura é fornecida pela Gartner, a mais renomada empresa de pesquisas em TI no mundo:

“um grande volume de informações, alta velocidade e / ou ativos de informações de alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma melhor percepção, tomada de decisões e automação de processos”.

Real Time Big Data

O que as empresas mais inovadoras têm utilizado para lidar com volumes exponenciais de dados atualmente é o Real Time Big Data. Esse conceito refere-se a uma forma de análise de Big Data, concentrada em dados produzidos, consumidos e armazenados a todo instante em um ambiente ativo. Tal como analisar a quantidade massiva de dados, uma vez que é gerado dentro de bolsas de valores, bancos e agências em todo o mundo. 

Os dados de análise são entregues ao administrador geralmente por meio de um dashboard de software analítico, para que os indicadores sejam visualizados, monitorados e analisados in real time. 

Como o Big Data pode combater fraudes em seguradoras

Em um mundo onde as transações e os documentos são gravados digitalmente, evidências estão disponíveis para auxiliar os investigadores — entre eles os cientistas de dados — na batalha contra esquemas fraudulentos prejudiciais. A questão mais difícil é: como encontrar fácil e rapidamente essa evidência?

É aí que uma arquitetura integrada de Big Data e pesquisa surge como uma abordagem bastante viável! 

A seguir, veja um exemplo de como ela pode ser empregada para esse propósito em quatro passos:

  1. Os dados públicos, como informações dos provedores, códigos para procedimentos de assistência médica etc., são agregados e processados ​​por meio da estrutura de Big Data, que executa a desnormalização em grande escala para distribuir dados em várias tabelas e campos.
  2. Os dados processados ​​são então carregados em um mecanismo de pesquisa (uma plataforma especializada).
  3. Aprendizado de máquina e análise preditiva funcionam para identificar sinais de alerta de fraude e detectar proativamente esquemas de fraude.
  4. Uma interface gráfica com base em pesquisa é fornecida aos pesquisadores para análise e documentação de evidências.

Em suma, a arquitetura de Big Data permite que o esforço de detecção de fraudes da seguradora seja mais escalonável, mais rápido e mais preciso. Como o sistema processa e analisa cada registro de dados disponíveis, ele também dá aos pesquisadores mais certezas em suas descobertas.

5 passos para começar sua estratégia de Big Data

Em linhas gerais, aqui estão os passos iniciais que geralmente são dados para uma estratégia de Big Data. 

1. Planejamento

Um projeto de Big Data requer planejamento e orquestração sofisticada. Por quê? Porque interrompe e introduz novos hardwares, softwares, recursos e conjuntos de dados. 

Ele envolverá conjuntos de ferramentas técnicas nunca experimentadas pela seguradora e, possivelmente por sua equipe de TI. E reunirá conjuntos de dados nunca antes integrados. 

Novas políticas, procedimentos, treinamentos e planejamento de projetos precisam ser cuidadosamente provisionados.  

2. Integração

As soluções de Big Data incluem dados de Data Warehouse, dados brutos de transação e dados de log não estruturados. 

Uma solução financeira de Big Data pode ter dados de negociação, de mercado, de posição, feeds de notícias, dados de referência do cliente, web logs e logs do sistema.

Processos repetíveis devem ser estabelecidos para o consumo de cada fonte de dados. As técnicas herdadas do Data Warehousing tradicional, como captura de dados alterados, processamento de micro-lotes e fluxo de dados em tempo real ainda se aplicam. 

3. Otimização

A mudança de paradigma para Big Data introduz um novo papel na seguradora: o cientista de dados. Este papel requer profundo conhecimento de matemática avançada, engenharia de sistemas, engenharia de dados e expertise em negócios. 

Na prática, é comum utilizar uma equipe de ciência de dados (Data Science), onde estatísticos, tecnólogos e especialistas em assuntos de negócios resolvem problemas coletivamente e fornecem soluções.

Além disso, toda estratégia de Big Data deve incluir monitoramento e manutenção contínuos da solução técnica. À medida que o volume de dados e os requisitos analíticos aumentam, a configuração da solução deve evoluir e crescer. 

O sistema distribuído precisará ter os nós adicionados, os dados redistribuídos/balanceados, a replicação ajustada e a configuração de todos esses itens continuamente aperfeiçoados para um ótimo desempenho.

4. Alavancagem

Antes de um projeto de Big Data ser lançado, um teste de prontidão estratégica deve ser realizado para avaliar a adoção do novo paradigma. 

Os analistas de negócios precisarão ser treinados novamente ou reaproveitados. O objetivo de mudar para uma plataforma de Big Data pode incluir a mudança de análise reativa (nosso projeto/nossa investigação funcionou?) para proativa (qual deve ser nosso próximo passo neste projeto/nesta investigação?). 

5. Fechamento do loop

Agora armado com um ecossistema Big Data completo, incluindo recomendações criadas por cientistas de dados, é possível fechar o loop —  alimentar os resultados da análise no mecanismo que cria a experiência do cliente: website, departamento de marketing, força de vendas, desenvolvimento de produto e serviço ao cliente. 

Além disso, a máquina de Big Data agora pode consumir recomendações fornecidas como resultado de sua análise correlacionada a novos padrões de comportamento do cliente e quantificar sua eficácia.

Lembre-se:

qualquer nova iniciativa deve estar inserida em uma estratégia bem planejada de Big Data. Uma ferramenta, uma linguagem ou uma plataforma sozinha não traz uma solução.

Desing Thinking + Big Data

Por fim, é importante saber que não existe  uma receita de estratégia de Big Data. Cada negócio vai desenhar a melhor estratégia, levando em conta seu segmento de atuação e também considerando as suas próprias particularidades.

É por isso que um passo inicial bastante importante é contratar uma consultoria especializada. Esse fornecedor, juntamente com o time interno de TI da seguradora, vai fazer um levantamento das necessidades e das oportunidades reais; e, a partir disso, traçar a melhor estratégia.

O Design Thinking é uma solução bastante interessante para se aprofundar no negócio e pensar a uma estratégia que apresente resultados.

Que tal, nós conseguimos mostrar para você como uma boa estratégia de Big Data pode ajudar a combater fraudes em seguradoras? Aprofunde-se mais neste tema; veja agora nosso webinar Desvendando os mistérios do Data Science!

Data Science - Desvendando os Mistérios do Data Science

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