Veja como as seguradoras desvendam fraudes

Um dos grandes desafios das seguradoras é comprovar a veracidade dos sinistros. Para ajudar nessa tarefa, algumas empresas já vêm usando ferramentas de big data com o intuito de cruzar informações e, assim, rastrear fraudes. “Em um acidente de carro, já é possível identificar se o motorista tem algum nível de relacionamento não declarado com os demais envolvidos ou se ele costuma apresentar comportamento imprudente”, diz Marco Santos, diretor-geral da consultoria GFT no Brasil.

O big data ajuda as seguradoras a cruzar e analisar informações, como o perfil do segurado em redes sociais e seus hábitos de consumo, em poucos segundos. Com isso, elas descobrem, por exemplo, se o cliente já se envolveu em acidentes parecidos no passado ou se os padrões de reivindicação são repetidos. “Se o segurado postar uma imagem ingerindo bebidas alcoólicas momentos antes do acidente, isso será detectado e levado em conta pela seguradora”, diz Santos.

Esse exame faz sentido?

Com mais milhões de acessos mensais em suas redes, as seguradoras de automóveis e planos de saúde costumam usar o big data para fazer correlações e entender, por exemplo, se determinada conta médica faz sentido. As empresas também usam ferramentas de análise de dados para monitorar os hábitos de saúde dos segurados e, assim, ajustar o preço das apólices com base no risco de intervenções médicas. O mesmo padrão vem sendo adotado no segmento de autos.

Seu cartão foi bloqueado

Entre os bancos, o big data costuma ser usado para monitorar pagamentos feitos com cartões de débito e crédito. “Com base no volume do saque ou em compras que fogem do padrão do cliente, os bancos podem bloquear a operação em tempo real”, diz Luciano Ramos, coordenador da consultoria IDC para a área de software. “Eles se sentem incomodados num primeiro momento, mas, rapidamente, entendem que se trata de uma ação antifraude.”

As análises incluem perfil de compra, local e frequência, mas também hábitos de consumo. “Os bancos têm como saber, com um bom grau de acerto, o que o cliente gosta de consumir, quanto e onde gasta com mais frequência”, diz Ramos.