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FRODI: LA CHIAVE PER DIFENDERSI SONO I METADATI

In Italia le frodi assicurative sono purtroppo sempre più sofisticate e in costante crescita, coinvolgendo tutte le linee di business. L’Ivass ha segnalato che, nel ramo Rc auto, un sinistro su quattro è esposto al rischio di frode. “Per contrastare il fenomeno – spiega Filippo Sirotti, senior director offering development insurance market di CRIF – le compagnie devono adottare un approccio olistico, che coniughi le esperienze e le informazioni delle varie funzioni aziendali, utilizzando tecnologie di nuova generazione come proprio alleato. La big data science e l’intelligenza artificiale consentono infatti di valorizzare al meglio i dati disponibili in compagnia, arricchiti da un numero crescente di fonti esterne e analytics”. 

CONTRASTO ALLE FRODI IN OGNI FASE 

CRIF ha sviluppato una suite antifrode, in modalità as-a-service, che consente ai player assicurativi di contrastare con successo le frodi nelle diverse fasi della catena del valore. 

Già in fase assuntiva, la suite CRIF intercetta e previene le situazioni a rischio, grazie alla verifica automatica delle dichiarazioni rese dall’assicurato e all’utilizzo di un sofisticato algoritmo di similarity, che confronta il profilo del cliente con pattern di profili fraudolenti. La suite di CRIF offre un efficace supporto antifrode anche quando avviene il sinistro, evidenziando i casi meritevoli di un approfondimento di secondo livello senza rallentare la liquidazione dei sinistri che non presentano criticità. In questa fase, la disponibilità di tool automatici è particolarmente importante, perché le frodi non si concentrano soltanto sui sinistri di importo elevato, ma interessano spesso anche pratiche di valore più contenuto. “Al momento del sinistro la suite controlla i dati di tutti i soggetti coinvolti e ne calcola lo score di affidabilità. Questi elementi sono forniti in input al motore CRIF di fraud detection sinistri, che combina oltre 200 regole di tipo esperienziale, dettate dalla miglior tecnica liquidativa antifrode, con algoritmi di machine learning che valutano il livello di anomalia del sinistro da un punto di vista statistico”, afferma Sirotti. L’output del motore è un potente score di anomalia che bilancia la valutazione deterministica e quella statistica. La scelta delle regole e la loro pesatura nella composizione degli indici sono completamente personalizzabili da parte della compagnia in linea con le proprie policy aziendali di gestione delle frodi. 

“Anche nel contrasto alle frodi i CRIF Metadati, combinando informazioni, intelligence e tecnologia, generano un valore evidente e riconosciuto, riducendo i prezzi delle coperture a beneficio della collettività degli assicurati. Casi pratici relativi al mercato Uk rilevano che nel 20% di situazioni individuate dalla suite antifrode CRIF come sospette, il 70% si sono rivelate sinistri fraudolenti, con un risparmio stimato in 2,6 milioni di sterline per le compagnie”, conclude Sirotti.

marketingfinanceitaly@crif.com