Seguradora economiza mais de R$ 16 milhões em um ano com análise preditiva
Solução desenvolvida pela act digital evitou prejuízos milionários com pagamentos de sinistros indevidos
Solução desenvolvida pela act digital evitou prejuízos milionários com pagamentos de sinistros indevidos
Uma seguradora brasileira buscava aumentar a precisão nas análises de riscos relacionados a sinistralidade, glosas, desvios ou fraudes. Mesmo com um sistema em uso, a companhia ainda enfrentava perdas financeiras com pagamentos indevidos por falhas na identificação dessas ocorrências.
A equipe da act digital adotou uma solução baseada em Machine Learning (aprendizado de máquinas) e Inteligência Artificial (IA) para melhorar a análise preditiva do sistema em uso pela companhia. Além disso, foram incorporadas novas funcionalidades e recursos ao software, melhorando a gestão dos riscos para o negócio.
No primeiro ano, a partir da implantação da solução, a empresa obteve uma economia de R$ 16,6 milhões. A projeção da companhia, para cinco anos, é economizar R$ 490 milhões, graças à maior capacidade preditiva de seu sistema.
Enfrentar a sinistralidade (acionamentos de seguros) e identificar fraudes são desafios constantes para seguradoras que buscam proteger sua saúde financeira. Nesse mercado, em que cada sinistro gera impacto financeiro e potencializa riscos, a capacidade de prever e prevenir fraudes é indispensável. Com o avanço de novas tecnologias, como a Inteligência Artificial e o Machine Learning, surgem novas possibilidades para enfrentar esse desafio.
Foi com o objetivo de incorporar tecnologias avançadas aos seus processos que uma das mais importantes seguradoras do Brasil contratou a act digital. O projeto consistiu na implementação de um modelo preditivo baseado em IA e Machine Learning, capaz de identificar padrões suspeitos e sinistros indevidos, evitando prejuízos milionários.
A solução garantiu à empresa uma visão abrangente e detalhada das operações, possibilitando ações preventivas mais eficazes. Apenas no primeiro ano após a implementação, a seguradora economizou mais de R$ 16 milhões, o que demonstra o impacto positivo e a importância da análise preditiva na gestão de sinistros e fraudes.
Além disso, a taxa média de efetividade de glosas — métrica que indica a proporção de glosas (rejeições de pagamento por serviços prestados) efetivadas — passou de cerca de 50% para 70%. Esses resultados levaram a empresa à projeção de uma economia de R$ 490 milhões em cinco anos. Confira todos os detalhes do projeto!
Fundada em 1895, a empresa é uma das maiores seguradoras do Brasil. Em 2007, passou a atuar como empresa de capital aberto, fortalecendo a relação com investidores e com o mercado. Atualmente, o grupo atende mais de 7 milhões de clientes, que adquirem seguros de diferentes ramos, como saúde, odontologia, vida e previdência, além de investimentos.
A partir desses produtos, a companhia cumpre sua missão de garantir uma vida melhor às pessoas, fornecendo apoio, segurança e autonomia em todos os momentos. Suas soluções são focadas em assegurar saúde física, emocional e financeira.
Com mais de 4 mil colaboradores, a seguradora tem uma rede abrangente de especialistas, que compreende corretores, médicos, consultores e outros profissionais que atuam nos ramos de seguros e investimentos.
A empresa enfrentava prejuízos financeiros decorrentes de fraudes, sinistros e glosas pagos indevidamente. Por exemplo, as glosas, que são rejeições de pagamentos por serviços prestados, quando não identificadas, geravam um custo que poderia ser evitado. O problema era que o sistema de análise da companhia não fornecia análises com o nível de precisão necessário para reduzir esses prejuízos e otimizar seus processos.
A seguradora já tinha um sistema em uso, mas ele estava defasado e não correspondia às necessidades da operação. Por exemplo, os desvios apurados pela ferramenta eram apenas dois e algumas análises importantes não eram contempladas (como as relacionadas aos materiais e medicamentos que poderiam ser glosados).
Para enfrentar os desafios apresentados, foi desenvolvido um modelo preditivo para identificar e prevenir glosas, estruturando um banco de dados robusto e integrando outros de múltiplas fontes transacionais. A solução incluiu a visualização dos dados e o monitoramento contínuo do desempenho do modelo preditivo, permitindo ações preventivas mais eficientes.
Foram adotadas metodologias como o Design Thinking, Human-Centered Design e DesignOps para embasar o processo de design. Além disso, utilizou-se a ferramenta Duplo Diamante para conduzir a pesquisa UX e desenvolver protótipos.
A implementação da solução trouxe melhorias significativas para a empresa, otimizando processos e reduzindo prejuízos. A análise técnica e administrativa de glosas foi automatizada, permitindo maior velocidade no reconhecimento de fraudes. Sendo assim, a eficiência operacional aumentou, resultando em uma redução significativa de fraudes e glosas, gerando economia para a seguradora.
Os serviços da act digital garantem segurança e precisão, propondo soluções inovadoras com o uso de tecnologias avançadas. A gestão efetiva de dados e processos operacionais eficientes ajudam as seguradoras a se adaptarem ao novo mercado digital.
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