A través de modelamiento predictivo, podremos reducir las pérdidas por reclamaciones fraudulentas, decrecer en número de falsos positivos y acelerar la eficiencia de los procesos de investigación. Podemos integrar analítica predictiva en los procesos de detección, prevención y administración del fraude al interior de las aseguradoras.

a. Reclamaciones fraudulentas: El modelamiento predictivo, puede construir reglas corporativas para detectar reclamaciones fraudulentas oportunistas y profesionales.

b. Fraude en la suscripción: Evitemos la filtración de perfiles fraudulentos y riesgos incontrolables de manera ágil para evitar perder negocios por tratarlos como falsos positivos.

c. Evasión de tasa: Controlemos el proceso de manipulación de tasas a la hora de cotizar y renovar las pólizas.

Hemos logrado ensamblar alertas provenientes de múltiples sistemas emisores para construir potentes modelos predictivos y descriptivos de fenómenos asociados a fraude en seguros, de esta forma, nuestros clientes han logrado:

a. Reducir los fasos positivos: Evitar perder negocios al considerarlos fraudulentos sin serlo.

b. Priorizar las investigaciones: Dedicar tiempo y recursos a investigar aquellos casos que tienen mayor probabilidad de ser fraudulentos.

c. Flujos eficientes de investigación: Procesos óptimos de investigación basados en flujos operativos comprensivos, mostrando toda la información necesaria a los indicados sin corromper el proceso.