80% wzrost w wykrywaniu podejrzanych roszczeń dzięki algorytmom ML

Dla jednego z większych ubezpieczycieli w Polsce tworzącego innowacyjne rozwiązania na rynku wykonaliśmy projekt w którym zastosowaliśmy algorytmy uczenia maszynowego.  Zakończył się sporym sukcesem i nagrodami dla Klienta.

Żądanie wypłaty odszkodowania na ogół ma miejsce w sytuacji faktycznego wypadku. Niestety zdarzają się też próby wyłudzeń.W takiej sytuacji w krótkim czasie trzeba zdecydować, czy odmówić wypłaty czy nie. Przed odmową wypłaty odszkodowania w związku z podejrzeniem nieuczciwego roszczenia należy przeprowadzić analizę.

Do tej pory decyzje podejmowali specjaliści, z częściowym wsparciem algorytmów. Pierwszy krok wykonywali przy użyciu reguł eksperckich lub modelu, ale ostatnim krokiem zawsze była ręczna weryfikacja. Jednak słabe algorytmy powodowały, że eksperci musieli zapoznawać się z wieloma sprawami, gdzie odsetek faktycznych wyłudzeń był mały. Trudność w ostatecznym zidentyfikowaniu  złych i dobrych klientów sprawiała, że proces ten był nieefektywny.

Zespół Klienta potrzebował eksperta, który zbudowałby dobre modele algorytmów, takie które dałyby do sprawdzenia tylko sprawy koncentrujące się na dużych odsetkach wyłudzeń. Eksperci koncentrując się na nich, mogliby lepiej się z nimi zapoznać i podjąć lepsze decyzję, czy wstrzymać wypłatę, czy wypłacić odszkodowanie.

W projekt zaangażowało się 9 osób w tym 3 specjalistów z zespołu Klienta. W ramach procesu tworzenia silnego modułu wykorzystaliśmy algorytmy uczenia maszynowego (ML) oparte na danych historycznych i dogłębnej analizie procesów.

Proces tworzenia modelu AI składał się z poniższych etapów:

• Analiza procesu w formie warsztatów produktowych
• Dostarczenie danych i analiza ich jakości / poprawności.
• Budowa, dostarczenie i integracja pierwszych modeli.
• Informacja zwrotna dotycząca dostarczonych wyników.
• Iteracje: dane, modele, integracje z istniejącym systemem

• Oszczędności Klienta wzrosły o 30% (w porównaniu z poprzednimi prostymi modelami). Poprawa wskaźnika wykrywalności w pierwszym kwartale wyniosła +60%.  
• Wskaźnik wyników prawdziwie pozytywnych przekracza 80%.
• ROI wynosi mniej niż 2 miesiące.
• Modele predykcyjne były odpowiedzialne za 30-40% ostatecznych wyników finansowych.