{"id":13944,"date":"2019-05-03T21:20:03","date_gmt":"2019-05-04T00:20:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/case-studies\/analytics-para-criar-indicador-de-propensao-a-fraude-em-pedidos-de-reembolso-de-saude-de-uma-das-maiores-seguradoras-do-pais\/"},"modified":"2025-05-20T00:15:52","modified_gmt":"2025-05-20T03:15:52","slug":"analytics-para-criar-indicador-de-propensao-a-fraude-em-pedidos-de-reembolso-de-saude-de-uma-das-maiores-seguradoras-do-pais","status":"publish","type":"case-studies","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/cases\/analytics-para-criar-indicador-de-propensao-a-fraude-em-pedidos-de-reembolso-de-saude-de-uma-das-maiores-seguradoras-do-pais\/","title":{"rendered":"Analytics para criar indicador de propens\u00e3o \u00e0 fraude em pedidos de reembolso de sa\u00fade de uma das maiores seguradoras do pa\u00eds"},"content":{"rendered":"

Operadoras de planos de sa\u00fade podem ter desembolsado, indevidamente, em 2017, mais de R$ 27 bilh\u00f5es com despesas hospitalares e pedidos de exame cobrados por meio de fraudes e processos desnecess\u00e1rios, segundo pesquisa realizada pelo Instituto de Estudos de Sa\u00fade Suplementar (IESS). <\/span><\/p>\n

Diante desse cen\u00e1rio, uma das maiores seguradora do pa\u00eds viu a necessidade de ir mais a fundo na an\u00e1lise dos milhares de pedidos di\u00e1rios de reembolso de seguro de sa\u00fade em busca de um padr\u00e3o comportamental para uma fraude bem recorrente no mercado: a quebra de recibo.<\/span><\/p>\n

Mas como reunir, ordenar, estruturar e visualizar dados que crescem a todo momento, como \u00e9 o caso do universo de pedido de reembolso de seguro de sa\u00fade?<\/span><\/p>\n

Com vasta expertise em TI e Analytics, a MJV foi escolhida para transformar dados em valor e agilidade para a Seguradora.<\/span><\/p>\n

Acompanhe como solucionamos esse desafio.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

A fraude<\/span><\/h2>\n

A quebra de recibo gera pagamentos indevidos de pedidos de reembolso de seguro de sa\u00fade.<\/span><\/p>\n

A irregularidade ocorre\u00a0<\/span>quando o usu\u00e1rio pede ao prestador m\u00e9dico que divida o valor da despesa em mais recibos para receber ressarcimento maior do que o devido.<\/p>\n

Por ser uma das fraudes mais reincidentes na Seguradora, a quebra de recibo gera alto impacto nos lucros.<\/span><\/p>\n

Como identificar a irregularidade?<\/span><\/p>\n

Processamento de dados: o cora\u00e7\u00e3o do projeto<\/span><\/h2>\n

Para que a Seguradora identifique pedidos propensos \u00e0 quebra de recibo, utilizamos a estrutura DataBase Oracle.<\/span><\/p>\n

    \n
  • Reunir, armazenar, estruturar e cruzar dados -> N\u00famero de pedidos de reembolso de despesas m\u00e9dicas, grupo familiar, prestador m\u00e9dico e espa\u00e7o de tempo.<\/b><\/li>\n<\/ul>\n

    A an\u00e1lise do comportamento da fraude \u00e9 crucial para a defini\u00e7\u00e3o de um indicador de propens\u00e3o, que funciona como um alerta de irregularidade para interromper o processo de pagamento e aprofundar a an\u00e1lise do sinistro.<\/span><\/p>\n

    A MJV baseou sua atua\u00e7\u00e3o em duas frentes: <\/span><\/p>\n

      \n
    1. Database<\/b>: integra\u00e7\u00e3o dos dados coletados dos sistemas de reembolso entregando capacidade tecnol\u00f3gica de armazenamento e processamento dos dados digitais variados e desestruturados.
      \n<\/span><\/li>\n
    2. Visualiza\u00e7\u00e3o de dados em tempo real<\/b>: organiza\u00e7\u00e3o e visualiza\u00e7\u00e3o em dashboards<\/span> \u00a0somente das informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias \u00a0para os processos de combate \u00e0 fraude.
      \n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Dashboards: Transformando dados em valor<\/span><\/h2>\n

      Processamos aproximadamente 10.000 pedidos de reembolso por dia. <\/span>Sem uma estrutura <\/span>DataBase<\/span><\/i> por tr\u00e1s desse processo seria imposs\u00edvel fazer a identifica\u00e7\u00e3o de sinistros propensos \u00e0 fraude manualmente. <\/span><\/p>\n

      Diariamente, nossa equipe coleta, armazena e processa todos os pedidos de reembolso de seguro de sa\u00fade recebidos no sistema de reembolso da Seguradora.<\/span>
      \n<\/span>
      \n<\/span>Ap\u00f3s o processamento, esse mar de dados \u00e9 todo organizado pela MJV, dando vida \u00e0 conjuntos de informa\u00e7\u00f5es visualizados em dashboards, que s\u00e3o devolvidos ao mesmo sistema para serem alicerces de todo o trabalho de an\u00e1lise da companhia.<\/span>
      \n<\/span>
      \n<\/span>A Seguradora tem acesso, em tempo real, \u00e0 leitura dessas m\u00e9tricas. Ao encontrar o padr\u00e3o definido pelo indicador, realiza an\u00e1lise mais acurada em busca de irregularidades que comprovem a fraude.<\/span><\/p>\n

      \"\"<\/h2>\n

      Garantia de assertividade ao processo de decis\u00e3o<\/span>
      \n<\/span><\/h2>\n

      Diante de uma enorme quantidade de dados, compete sempre \u00e0s pessoas transform\u00e1-los em valor. Essa foi a solu\u00e7\u00e3o criada pela MJV para o projeto.<\/span>
      \n<\/span>
      \n<\/span>A parte mais importante fica a cargo da entrega dessas m\u00e9tricas relevantes, em dashboards para uma visualiza\u00e7\u00e3o mais \u00e1gil, para guiar todas as a\u00e7\u00f5es de combate \u00e0 fraude da Seguradora.<\/span>
      \n<\/span>
      \n<\/span>A integra\u00e7\u00e3o de sistemas \u00e9 pe\u00e7a-chave para dar agilidade ao processo de visualiza\u00e7\u00e3o de dados e identifica\u00e7\u00e3o de irregularidades, proporcionando a redu\u00e7\u00e3o de custos.<\/span>
      \n<\/span>
      \n<\/span>A orienta\u00e7\u00e3o por dados \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o bem interessante para o cen\u00e1rio de r\u00e1pidas mudan\u00e7as em que vivemos. Ter agilidade e assertividade na hora de decidir \u00e9 expertise necess\u00e1ria para gerar resultados, redu\u00e7\u00e3o de custos e aumento dos lucros de qualquer empresa.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Iniciativa aposta no processamento de dados para dar agilidade ao combate \u00e0 fraude","protected":false},"author":6,"featured_media":1805,"parent":0,"template":"","categories":[1633],"tags":[],"class_list":["post-13944","case-studies","type-case-studies","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-data-and-analytics-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"\nAnalytics para criar indicador de propens\u00e3o \u00e0 fraude - MJV<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"analytics para criar indicador de propens\u00e3o a fraude\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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