Soluções com uso de analíticos para Seguradoras

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Soluções com uso de analíticos para Seguradoras
Panorama das Seguradoras Brasileiras 2011
S l õ com uso d
Soluções
de analíticos
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para seguradoras
d
Soluções utilizando analíticos para Seguradoras
1 º de Fevereiro, 2011
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© 2009 Fair Isaac Corporation.
Metas de Negócios – Seguradoras
» Maior p
produtividade, menores despesas
p
com mão-de-obra
» Maiores receita ou participação de mercado
» Ciclos de tempo
p mais rápidos
p
ep
processos mais consistentes
» Decisões mais corretas, preços mais exatos, prejuízos menores
» Menores tempos de saída ao mercado
» Menos fraudes
» Melhor posição das reservas
» Mais satisfação do agente/cliente e adoção
» Conformidade e diminuição de punições por conduta inadequada
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FICO é a empresa líder em Gerenciamento de Decisões –
Transformando negócios para que cada decisão conte
Nós adotamos um enfoque sistemático das decisões…
Automatize
Melhore
Conecte
Decisões complexas
em tempo real
Qualidade das decisões
com analíticos
Decisões em toda
a empresa
» Redução das fraudes e
prejuízos com indenizações
» Gerencie toda a linha
de produtos e de
unidades de negócios
E
t estratégias
t té i
» Execute
coordenadas ao nível
do cliente
»
»
»
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Aumento da consistência
Redução das revisões
manuais
Maior agilidade na saída
ao mercado
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» Otimização das subscrições e
das reservas
Gerenciamento de Decisões para Seguradoras
Desenvolvimento de
Analíticos
Fraude no seguro
Sistema de Gerenciamento de
Regras de Negócios
Simulação
Reserva de indenização
Gerenciamento
de Decisões
Otimização
ANALÍTICOS
Pontuações
Modelos Expert
Modelos Empíricos
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Marketing
Visão de Gerenciamento de Decisões – Com o uso
de Analíticos
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Evolução da Tecnologia de Analíticos –
Ao Encontro das Necessidades das Seguradoras
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Analíticos no Processo de Subscrição
Papel
Preenchimento
Dados
e exatidão das
Regras
regras
de Acesso
Regras de
Exclusão
Regras de
Programa e
Preço
Regras de
Regras de
Consulta
Aceitação
Regras de
preenchimento
Sistema de
Administração
Gerente de Fluxo de Trabalho de Transações
“Back End”
Portal Web
Histórico de
Dados
Modelos
de Crédito
Indenizações
MVR
Analíticos
Ferramentas de Trabalho de Subscrição
Analíticos
Workflow
Regras
R
e
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fluxo d
de trabalho
Telefone
Pontuação
UI Ge
erente de
Distribuidor
Rating
Produção
de Apólice
C b
Cobrança
Reporte
de Stat
Rating
E t ã de
Estação
d T
Trabalho
b lh
de Subscrição
*Fonte: TowerGroup
Analíticos para Fluxo de Trabalho de Indenizações
Contatar carrier
Processamento direto
Exemplos: Reposição de vidros, guincho
Valor/Negociar
FAST TRACK
P
Pagar
IIndenização
d i
ã
Seguradora
P
P
P
Verificar
Obter
cobertura
informações
Iniciar serviços
Valor/Negociar
Avaliar
Operações
de
Resgate/
Pedidos da
Subro
P
seguradora
Iniciar serviços
SIU
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Litígio
Estabelecer
Indenização
Encerrar
Pedido
Fonte: TowerGroup
Detecção de Fraudes em Seguros Saúde –
Visão Operacional
Módulo 1 - Detecção
Módulo 2 - Revisão
Módulo 3 Investigação
Módulo 2 - Revisão
Módulo 3 - Investigação
Ambiente de Operações de
Indenização
Módulo 1 - Detecção
Atualização de
Adjudicação
Atualização de
Adjudicação
Estação de Trabalho de
Revisões
Cliente
Recebimento
LOB
Score
Seguro saúde
do p
pedido de
Triagem
Médico
Farmacêutico
Indenizaçáo
Odontológico
Analíticos
Preditivos
Detecção
Efetiva
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Sistema do
Cliente
Quais ações são
adotadas depois da
detecção?
Data Center
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Relatórios
Gerenciamento
de Caso
Dados de Indenizações
Fraudulentas
Revisão
Eficiente
Criando Modelos/Pontuações para a Integridade dos
Pagamentos de Seguro Saúde e Detecção de Fraudes
Estes modelos combinam e misturam simultanemaente diversos
perfis/características para produzir uma pontuação de fraude
Dynamic Profile
Fornecedores
Membros
Indenizações
Relação de raios X exames
$ cobrado x
similares
Derivar
Poderosas
Variáveis
Odontológico
Farmacêutico
Variedade de
processos x
similares
Atividade máx
máx. por
dia



Perfil - Variável N
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Modelos
preditivos
Pontuações
e Motivos
Resolvendo Questões Complexas de Seguradoras
Desafios do Negócio
Automação
ç e Integração
g ç
Melhorando a Precisão dos Preços
P
Prevenindo
i d Perdas
P d com Fraudes
F
d
Melhorando os tempos de saída ao
Mercado
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Fixação Adequada e Subscrição Decisiva
Cliente: Kemper Auto and Home, empresa líder em seguros de imóveis e de acidentes
Desafio: Substituir o sistema baseado em papéis e subscrições manuais por um
processo de subscrição consistente, alinhado e eficiente
Solução:
ç
Sistema de gerenciamento de
regras de negócios FICOTM
Blaze Advisor®
Modelos analíticos FICO
Resultados:
Subscrição de novos negócios em tempo real
Redução em 8 pontos do ratio combinado
Elevação
El
ã dos
d preços de
d lista
li t de
d 6 para 24 para
identificar riscos lucrativos— e oferecer a esses
clientes os produtos adequados antes que a
concorrência o faça.
Usuários de regras de negócios: não disputem
os recursos de TI
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Melhoria dos Tempos de Saída ao Mercado
Cliente: Uma das maiores seguradoras dos Estados Unidos; negocia seguros
pessoais e comerciais por meio de canais diversos
Desafio: Alterar o desenvolvimento de produtos de um processo reativo para um
processo pro-ativo de forma a suportar o crescimento da operação
Solução:
Resultados:
Sistema de gerenciamento de
regras de negócios FICOTM
Blaze Advisor®
30.000 horas economizadas anualmente com
elevação da eficiência nos preços e nas taxas
Economia de 1.000 horas durante a
recalibragem anual do modelo de subscrição
9.000 horas economizadas anualmente para
a introdução de novos produtos
Duplicação das tarifas de produtos
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Transformando um Negócio
Cliente: Aviva, o quinto maior grupo segurador do mundo, o maior do Reino Unido, com
50 milhões de clientes em todo o mundo
Desafio: Dobrar o volume de negócios sem elevar os custos operacionais
Solução:
Resultados:
Sistema de gerenciamento de
regras de negócios FICOTM
Blaze Advisor®
Custos com TI reduzidos em 20%, com
impacto cultural sobre a organização, pois deu
poder à equipe
p
q p de negócios
g
Prazo de registro de apólices reduzido de 22
dias para 6 minutos
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Melhoria do serviço ao cliente com mudanças
em tempo real nas apólices e nos serviços
de indenizações
Proteção Contra Fraude, Abuso e Desperdício
Highmark é uma das maiores empresas de seguro saúde dos Estados Unidos
Unidos, com 28
milhões de filiados, e processa mais de 200 milhões de pedidos em saúde,
odontologia, oftalmologia, Medicare e farmácia.
Highmark precisava atacar mais agressivamente as fraudes de forma a combinar
pontuações de pedidos de pre-pagamento com análise retrospectiva.
Resultados:
Highmark identificou economias substanciais já no primeiro mês de revisão e
validação dos níveis de pontuação de pedidos:
» $1.8M
$1 8M economizado e identificado após rever <0
<0.01%
01% dos pedidos
» $21.7M projetados em economia anual
» Mais de $2M de economia adicional estimada para cada revisão de pedido FTE
adicionado à força de trabalho.
» Também foram economizados outros $2M nos primeiros meses por meio da identificação
de erros nos sistemas, que também foram detectados pelo sistema anti-fraude
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Detecção de Fraudes
Cliente: Admiral, seguradora de veículos líder em vendas no Reino Unido
Desafio: Melhorar a identificação de pedidos de indenização fraudulentos dada a
escala e a complexidade crescente das fraudes em seguros
Solução:
Resultados:
Sistema de gerenciamento
de regras de negócios
FICOTM Blaze Advisor®
Modelos analíticos FICO
Encontrados 65% mais fraudes
Análises FICO
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Taxa de falsos positivos abaixo de 1.0, ou
para cada dois pedidos de indenização de alta
pontuação, um foi encaminhado para
i
investigação
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ã mais
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detalhada
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Utilizando Analíticos como Vantagem de Negócio
» Habilidade de os usuários de negócios realizarem rapida e
facilmente alterações
ç
e implementarem
p
p
políticas de
negócios em toda a empresa
» Habilidade de os usuários de negócios avaliarem o impacto
d
dessas
alterações
lt
õ
» Habilidade de continuamente melhorar as decisões
utilizando analíticos avançados
» Habilidade de entender e incorporar mudanças no
comportamento
p
do cliente ao p
processo de decisão
» Habilidade de incorporar fontes externas de dados às
decisões
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Seguros – O Papel dos Analíticos
Provavelmente
a tecnologia mais
importante para
seguros é a de
analíticos
líti
e
modelos.
TowerGroup, 2011
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Obrigado!
1º de Fevereiro, 2011
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