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1 Confidential. This presentation is provided for the recipient only and cannot be reproduced or shared without Fair Isaac Corporation's express consent. © 2009 Fair Isaac Corporation. 1 Panorama das Seguradoras Brasileiras 2011 Soluções com uso de analíticos para seguradoras 1 º de Fevereiro, 2011 Soluções utilizando analíticos para Seguradoras
2 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 2 Metas de Negócios – Seguradoras »Maior produtividade, menores despesas com mão-de-obra »Maiores receita ou participação de mercado »Ciclos de tempo mais rápidos e processos mais consistentes »Decisões mais corretas, preços mais exatos, prejuízos menores »Menores tempos de saída ao mercado »Menos fraudes »Melhor posição das reservas »Mais satisfação do agente/cliente e adoção »Conformidade e diminuição de punições por conduta inadequada
3 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 3 Automatize Decisões complexas em tempo real » Aumento da consistência » Redução das revisões manuais » Maior agilidade na saída ao mercado Melhore Qualidade das decisões com analíticos »Redução das fraudes e prejuízos com indenizações »Otimização das subscrições e das reservas Conecte Decisões em toda a empresa »Gerencie toda a linha de produtos e de unidades de negócios »Execute estratégias coordenadas ao nível do cliente Nós adotamos um enfoque sistemático das decisões… FICO é a empresa líder em Gerenciamento de Decisões – Transformando negócios para que cada decisão conte
4 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 4 Gerenciamento de Decisões para Seguradoras ANALÍTICOS FERRAMENTAS APLICAÇÕES Gerenciamento de Decisões Pontuações Modelos Expert Modelos Empíricos Fraude no seguro Reserva de indenização Marketing Desenvolvimento de Analíticos Sistema de Gerenciamento de Regras de Negócios Simulação Otimização
5 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 5 Visão de Gerenciamento de Decisões – Com o uso de Analíticos
6 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 6 Evolução da Tecnologia de Analíticos – Ao Encontro das Necessidades das Seguradoras
7 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 7 *Fonte: TowerGroup Preenchimento e exatidão das regras Estação de Trabalho de Subscrição Regras de Exclusão Portal Web Dados Regras de Acesso Regras de Programa e Preço Regras de Consulta Modelos Analíticos Rating Dados MVR Histórico de Indenizações Gerente de Fluxo de Trabalho de Transações Regras de Aceitação Regras de preenchimento UI Gerente de fluxo de trabalho Pontuação de Crédito Produção de Apólice Cobrança Reporte de Stat Sistema de Administração Back End Regras Re Re Ferramentas de Trabalho de Subscrição Analíticos Workflow Rating Analíticos no Processo de Subscrição Distribuidor Telefone Papel
8 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 8 Analíticos para Fluxo de Trabalho de Indenizações P P Verificar cobertura Obter informações Valor/Negociar Iniciar serviços FAST TRACK Pagar Indenização Avaliar Encerrar Pedido Operações de Pedidos da seguradora Valor/Negociar Iniciar serviços Estabelecer Indenização SIU Litígio Resgate/ Subro Contatar carrier Processamento direto Exemplos: Reposição de vidros, guincho Seguradora Fonte: TowerGroup P P P
9 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 9 Detecção de Fraudes em Seguros Saúde – Visão Operacional Módulo 1 - DetecçãoMódulo 2 - Revisão Módulo 3 - Investigação Módulo 1 - Detecção Módulo 2 - Revisão Módulo 3 - Investigação Recebimento do pedido de Indenizaçáo Médico Farmacêutico Odontológico LOB Seguro saúde Cliente Atualização de Adjudicação Triagem Score Data Center Dados de Indenizações Fraudulentas Detecção Efetiva Revisão Eficiente Sistema do Cliente Estação de Trabalho de Revisões Gerenciamento de Caso Relatórios Quais ações são adotadas depois da detecção? Analíticos Preditivos Ambiente de Operações de Indenização Atualização de Adjudicação
10 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 10 Criando Modelos/Pontuações para a Integridade dos Pagamentos de Seguro Saúde e Detecção de Fraudes Estes modelos combinam e misturam simultanemaente diversos perfis/características para produzir uma pontuação de fraude Dynamic Profile Fornecedores Membros Odontológico Farmacêutico Relação de raios X - exames $ cobrado x similares Variedade de processos x similares Atividade máx. por dia Perfil - Variável N Derivar Poderosas Variáveis Pontuações e Motivos Modelos preditivos Indenizações
11 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 11 Resolvendo Questões Complexas de Seguradoras Desafios do Negócio Automação e Integração Melhorando a Precisão dos Preços Prevenindo Perdas com Fraudes Melhorando os tempos de saída ao Mercado
12 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 12 Fixação Adequada e Subscrição Decisiva Cliente: Kemper Auto and Home, empresa líder em seguros de imóveis e de acidentes Desafio: Substituir o sistema baseado em papéis e subscrições manuais por um processo de subscrição consistente, alinhado e eficiente Solução: Sistema de gerenciamento de regras de negócios FICO TM Blaze Advisor ® Modelos analíticos FICO Resultados: Subscrição de novos negócios em tempo real Redução em 8 pontos do ratio combinado Elevação dos preços de lista de 6 para 24 para identificar riscos lucrativos e oferecer a esses clientes os produtos adequados antes que a concorrência o faça. Usuários de regras de negócios: não disputem os recursos de TI
13 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 13 Melhoria dos Tempos de Saída ao Mercado Cliente: Uma das maiores seguradoras dos Estados Unidos; negocia seguros pessoais e comerciais por meio de canais diversos Desafio: Alterar o desenvolvimento de produtos de um processo reativo para um processo pro-ativo de forma a suportar o crescimento da operação Solução: Sistema de gerenciamento de regras de negócios FICO TM Blaze Advisor ® Resultados: 30.000 horas economizadas anualmente com elevação da eficiência nos preços e nas taxas Economia de 1.000 horas durante a recalibragem anual do modelo de subscrição 9.000 horas economizadas anualmente para a introdução de novos produtos Duplicação das tarifas de produtos
14 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 14 Transformando um Negócio Cliente: Aviva, o quinto maior grupo segurador do mundo, o maior do Reino Unido, com 50 milhões de clientes em todo o mundo Desafio: Dobrar o volume de negócios sem elevar os custos operacionais Solução: Sistema de gerenciamento de regras de negócios FICO TM Blaze Advisor ® Resultados: Custos com TI reduzidos em 20%, com impacto cultural sobre a organização, pois deu poder à equipe de negócios Prazo de registro de apólices reduzido de 22 dias para 6 minutos Melhoria do serviço ao cliente com mudanças em tempo real nas apólices e nos serviços de indenizações
15 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 15 Proteção Contra Fraude, Abuso e Desperdício Highmark é uma das maiores empresas de seguro saúde dos Estados Unidos, com 28 milhões de filiados, e processa mais de 200 milhões de pedidos em saúde, odontologia, oftalmologia, Medicare e farmácia. Highmark precisava atacar mais agressivamente as fraudes de forma a combinar pontuações de pedidos de pre-pagamento com análise retrospectiva. Resultados: Highmark identificou economias substanciais já no primeiro mês de revisão e validação dos níveis de pontuação de pedidos: »$1.8M economizado e identificado após rever <0.01% dos pedidos »$21.7M projetados em economia anual »Mais de $2M de economia adicional estimada para cada revisão de pedido FTE adicionado à força de trabalho. »Também foram economizados outros $2M nos primeiros meses por meio da identificação de erros nos sistemas, que também foram detectados pelo sistema anti-fraude
16 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 16 Detecção de Fraudes Cliente: Admiral, seguradora de veículos líder em vendas no Reino Unido Desafio: Melhorar a identificação de pedidos de indenização fraudulentos dada a escala e a complexidade crescente das fraudes em seguros Resultados: Encontrados 65% mais fraudes Taxa de falsos positivos abaixo de 1.0, ou para cada dois pedidos de indenização de alta pontuação, um foi encaminhado para investigação mais detalhada Solução: Sistema de gerenciamento de regras de negócios FICO TM Blaze Advisor ® Modelos analíticos FICO Análises FICO
17 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 17 Utilizando Analíticos como Vantagem de Negócio »Habilidade de os usuários de negócios realizarem rapida e facilmente alterações e implementarem políticas de negócios em toda a empresa »Habilidade de os usuários de negócios avaliarem o impacto dessas alterações » Habilidade de continuamente melhorar as decisões utilizando analíticos avançados »Habilidade de entender e incorporar mudanças no comportamento do cliente ao processo de decisão »Habilidade de incorporar fontes externas de dados às decisões
18 © 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential. 18 Seguros – O Papel dos Analíticos Provavelmente a tecnologia mais importante para seguros é a de analíticos e modelos. TowerGroup, 2011
19 Confidential. This presentation is provided for the recipient only and cannot be reproduced or shared without Fair Isaac Corporation's express consent. © 2009 Fair Isaac Corporation. 19 Obrigado! 1º de Fevereiro, 2011
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