GFT ITALIA: LO SCENARIO E LA SOLUZIONE BIG DATA FRAUD MANAGEMENT

Assicurazioni - Big Data ImcGFT Italia, parte del Gruppo GFT, uno dei maggiori fornitori mondiali di soluzioni IT per il settore finanziario, ha illustrato ieri all’Insurance Forum 2014 di Milano – l’evento organizzato dall’Istituto Internazionale di Ricerca – la propria proposta per intervenire direttamente a livello di compagnia nell’affrontare un tema nodale come quello delle frodi assicurative.

Durante la sessione “Come ridurre il costo medio nella Liquidazione del Sinistro”, Umberto Zanchi, Director Mercato Insurance GFT Italia, ha presentato le potenzialità della Tecnologia Big Data nell’individuazione delle frodi assicurative, gli impatti del fenomeno e la complessità della lotta alle frodi.

In seguito ad un’analisi a cura di GFT Italia e CeTIF (Centro di ricerca su Tecnologie Innovazione e servizi Finanziari dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano) – si legge in una nota – emerge che analizzando i dati IVASS (Istituto per la Vigilanza sulle Assicurazioni) relativi al 2011 e rielaborati dal CETIF, i sinistri riconducibili a fenomeni fraudolenti a danno delle imprese sono stati 54.502, con un’incidenza del 2,04% sulla globalità dei sinistri del ramo RC Auto. Si registra un importo totale di 281,9 milioni di euro, pari al 2,42% dell’ammontare complessivo dei risarcimenti e all’1,59% dei premi del ramo. Ed è, inoltre, opinione comune che queste statistiche probabilmente non riflettano la reale portata del fenomeno italiano, non riportando alcuna traccia delle frodi sommerse, cioè quelle attuate, ma non accertate dal sistema assicurativo”.

In Europa la media dei sinistri fraudolenti nel ramo RC Auto si attesta intorno al 10%. Parliamo di un fenomeno che ha impatti sul sistema assicurativo nel suo complesso e che richiede investimenti in tre aree essenziali per l’efficace funzionamento di un sistema di fraud management – sottolinea Zanchi –. La natura multiforme dei fenomeni fraudolenti richiede l’adozione di nuovi strumenti a supporto dei processi organizzativi e degli attuali sistemi antifrode così da contrastare in maniera più efficace tale rischio”.

Tali sistemi IT – prosegue la nota – devono poter sfruttare le potenzialità “insite nella mole di informazioni provenienti da molte fonti eterogenee, in particolare, da fonti esterne alla Compagnia ad oggi disponibili, estraendone il “valore aggiunto” e fornendo, alle strutture antifrode aziendali, un’arma sofisticata per combattere le frodi già poste in essere e prevenire, al contempo, i reati fraudolenti che ancora non sono stati realizzati”.

Gli esperti di GFT hanno sviluppato una soluzione basata su tecnologie Big Data – “in grado di ridurre al minimo i costi delle infrastrutture necessarie, grazie ai diversi componenti Open Source utilizzati” – che può esaminare, in pochi secondi, milioni di record di dati eseguendo complesse regole real time per identificare se vi sono legami sospetti tra i soggetti coinvolti nel sinistro e se è necessario avviare ulteriori indagini di verifica.

In sintesi, segnala l’azienda, attraverso la disamina di milioni di record di dati estratti dai diversi sistemi esistenti quali, ad esempio, CRM, portafoglio sinistri, database applicativi, ecc., “la soluzione è in grado di identificare questi legami attingendo da fonti eterogenee. In questo modo è possibile, non solo, affinare le regole di scoring, che si gioverebbero di una base dati molto più ampia, ma di includere anche una efficace analisi delle relazioni. In concreto, viene quindi “scandagliata” la rete di relazioni alla ricerca di eventuali reti di relazioni “nascoste” che comprendano i soggetti indicati dall’operatore ed i risultati ottenuti vengono processati in tempo reale dal motore di scoring. La classificazione in base alle regole predefinite ne determina quindi lo score, ossia qualifica il profilo di rischio del sinistro: più è alto, più probabilità ci sono che si tratti di un fenomeno fraudolento”.

I Big Data a servizio del Fraud Management assicurativo: analisi a cura di GFT Italia e CeTIF

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