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Resource anuncia solução antifraude desenvolvida em parceria com o SAS

Tecnologia analisa histórico dos clientes para indicar possíveis fraudes no setor de Seguros

Da Redação

02/07/2018 às 17h19

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A Resource IT anunciou nesta segunda-feira (2/7) o lançamento do SAS Fraud Framework for Insurance, para prevenção e combate a eventuais fraudes no segmento de Seguros. A ferramenta, desenvolvida em parceria com o SAS, visa apoiar seguradoras na identificação e combate a golpes de todas as espécies envolvendo sinistros.

A plataforma usa recursos analíticos para agilizar o trabalho das seguradoras e melhorar o atendimento aos clientes que desejam ter seus carros consertados com agilidade, além de detectar mais rapidamente possíveis situações irregulares ou golpes.

Paulo Watanave, Gerente Operacional da Resource IT, explica que a empresa escolheu uma solução inteligente que auxilia as seguradoras a identificarem supostas fraudes, com veracidade e agilidade. Segundo o executivo, a análise pode ser feita em tempo real para validar se o caso pode ou não ser considerado um golpe. “A nova ferramenta é única no mercado porque reúne expertises da Resource e do SAS em um único produto”, destaca.

A solução deve ainda impulsionar as vendas, uma vez que o índice de fraudes cometidas nesse tipo de mercado ainda é significativo. De acordo com uma pesquisa realizada pela Confederação Nacional das Empresas de Seguros Gerais (CNSeg), os sinistros registrados por companhias de seguros somam mais de R$ 28 bilhões ao ano. Desse total, R$ 3,5 bilhões (11,8%) corresponderam a sinistros suspeitos e são classificados como tentativas de fraude.

Segurança em tempo real

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Baseada no formato score model que calcula a possibilidade de golpe, a oferta chega ao mercado para alertar, em instantes, os riscos aos quais as seguradoras estão expostas. A plataforma oferece, portanto, respostas on-line e permite análises mais detalhadas das possíveis regras que podem ter sido violadas. Outras técnicas de avaliação também são utilizadas, como análise de perfil e histórico do cliente, verificação de regras de negociação, detecção de anomalias, modelagem preditiva, pesquisas em bancos de dados, análise de links e o cruzamento de informações.

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