Solução · Seguros

Sinistralidade e fraude à vista, em tempo real

Analytics e BI de risco para seguradoras: dashboards de sinistralidade, detecção de fraude e performance de carteira num só lugar, para decidir com dado e controlar o resultado antes do prejuízo.

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uma visão em tempo real de sinistralidade, fraude e performance da carteira

O desafio

Em seguros, o dado que chega tarde vira prejuízo

Sinistralidade, fraude e performance de carteira só protegem o resultado se forem vistas na hora certa. Os gargalos que mais vemos:

Sinistralidade vista tarde demais

Quando o índice de sinistralidade aparece no fechamento, o prejuízo já aconteceu. Sem acompanhamento contínuo, a correção de preço e de aceitação sempre chega atrasada.

Fraude que passa despercebida

Sinistros forjados, oficinas conluiadas e padrões suspeitos se escondem no volume. Sem modelo que sinalize o desvio, a fraude só é notada depois que o pagamento saiu.

Performance de carteira no escuro

Quais produtos, canais e perfis dão resultado e quais drenam margem? Sem visão consolidada da carteira, a decisão de crescer ou frear vira aposta, não estratégia.

Relatório manual e atrasado

Planilha exportada na mão, número que não bate entre áreas e relatório que chega dias depois. Quando a informação circula, o momento de agir já passou.

Como implementamos

Do sinistro à decisão, o risco sob controle

Construímos a camada de analytics de risco com os padrões que aprendemos entregando dados e dashboards para o setor de seguros.

Dashboards de sinistralidade em tempo real

Índice de sinistralidade por produto, ramo, canal e safra, atualizado continuamente e com abertura até o sinistro. A gestão vê a curva se formar e reage antes do fechamento, não depois.

Modelos de detecção de fraude

Machine learning que aprende os padrões da sua carteira e destaca sinistros e propostas com sinal de fraude para a equipe investigar primeiro. Fraude achada antes do pagamento é prejuízo que não acontece.

Performance de carteira e subscrição

Rentabilidade por produto, perfil e canal cruzada com indicadores de subscrição e aceitação. Foi o tipo de leitura de performance que entregamos no CRM de uma InsurTech, com dashboard de resultado para os corretores.

Alertas em tempo real

Regras e limites que disparam alerta assim que a sinistralidade sobe, um canal desanda ou um padrão de fraude aparece. O time recebe o aviso no momento certo, não no relatório do mês seguinte.

Casos de uso

Analytics de risco que a Luby colocou no ar

Nova arquitetura de dados e dashboard de performance para o setor de seguros.

Tecnologias

Tecnologias & Parceiros

PythonPython
Machine LearningMachine Learning
Node.jsNode.js
PostgreSQLPostgreSQL
AWSAWS

Dúvidas comuns sobre analytics de risco

Que indicadores de risco vocês colocam nos dashboards?

Sinistralidade por produto, ramo, canal e safra, frequência e severidade de sinistros, rentabilidade de carteira, indicadores de subscrição e aceitação e sinais de fraude. Modelamos os KPIs junto do seu time de risco e atuária, com abertura até o sinistro individual.

Como funciona a detecção de fraude?

Treinamos modelos de machine learning com o histórico da sua carteira para aprender os padrões normais e destacar sinistros e propostas com maior sinal de fraude. A equipe investiga primeiro os casos de maior risco, o que ajuda a barrar o pagamento antes do prejuízo.

Os dados aparecem em tempo real?

Sim. Construímos a base para atualização contínua, com dashboards que refletem a operação ao longo do dia e alertas que disparam assim que um limite de sinistralidade, canal ou fraude é rompido, em vez de esperar o fechamento do mês.

Integra com o core de seguros e o CRM que já uso?

Sim. Conectamos a camada de analytics ao core, ao CRM e às demais fontes para consolidar o dado num só lugar. No CRM que entregamos para uma InsurTech, construímos nova arquitetura de dados e dashboard de performance para os corretores — a mesma base que alimenta a análise de risco.

Como fica a LGPD e a segurança do dado?

Tratamos dado de segurado e sinistro com controle de acesso por perfil, trilha de auditoria, minimização e criptografia, dentro dos princípios da LGPD. A governança do dado é definida com você desde a arquitetura, não como ajuste no fim do projeto.

Vamos colocar o seu risco à vista

Traga o seu desafio de sinistralidade, fraude ou performance de carteira. Você sai da conversa com um caminho técnico claro, do dado ao dashboard que a gestão usa todo dia.