Прямая речь

Борьба со страховым мошенничеством – потенциал IT-систем Золин Илья Сергеевич Cтарший менеджер страховой практики компании Accenture

Каким образом состояние и качество IT-систем страховой организации влияет на ее способность противостоять страховому мошенничеству? Как при помощи современной IT-системы выявлять подозрительные убытки и предотвращать необоснованные выплаты?

Проблема страхового мошенничества сегодня актуальна для большинства зрелых и развивающихся страховых рынков, и российское страхование не является исключением. Мошенничество может встречаться в различных видах страхования, на всех этапах страхового цикла – от приобретения полиса до расчета с сервисными организациями. Но наиболее актуальным, конечно же, вопрос противодействия мошенничеству становится на этапе урегулирования убытков.

Разработка эффективной стратегии борьбы с мошенничеством - одна из насущных задач, стоящих сегодня перед страховыми компаниями. Первым шагом на пути ее решения является выработка действенных методов выявления мошенничества. Здесь на помощь страховщикам приходят современные информационные технологии. Специализированная IT-система не только поможет своевременно выявить незаконные схемы, но и предоставит специалистам служб безопасности всю информацию, необходимую для расследования и доказательства факта мошенничества. Так, при обнаружении подозрительного случая, система обозначит причины «срабатывания», выдаст полную информацию по страховому случаю, договору страхования, покажет аналогичные случаи в прошлом и даже сможет предложить пошаговый план расследования события.

Современные IT-системы выявления мошенничества строятся на базе мощных аналитических пакетов, которые позволяют проводить регулярный анализ доступных исторических данных (по договорам страхования, убыткам и пр.) и строить на основе этого аналитические модели. Непосредственному внедрению системы выявления мошенничества, предшествует проект, целью которого является комплексный анализ исторических данных. По нашему опыту, длительность подобного проекта составляет около 4 месяцев. В результате страховые компании получают готовые к использованию аналитические модели, а также прототип системы, который вводится в эксплуатацию с минимумом трудозатрат. В ходе проекта подготавливаются репрезентативные выборки исторических данных, осуществляется их очистка, обогащение и трансформация, после чего проводится комплексный анализ. Он включает, как правило, различные методы: проверку экспертных правил, статистический анализ, кластерный анализ, построение моделей социальных сетей.

На наш взгляд, при работе над внедрением систем выявления мошенничества российские страховщики неизбежно столкнутся с проблемой отсутствия качественных исторических данных. Это связано с особенностями российского страхового рынка, в частности, моделью «оф-лайн» продаж (когда полис выписывается агентом на бумажном бланке, а затем вводится в информационную систему операционистом страховой компании), а также слабой информатизацией страхового сектора в целом. Недостаточный объем качественных исторических данных делает задачу построения адекватных аналитических моделей выявления мошенничества труднореализуемой.

Какой способ решения проблемы страхового мошенничества для российского страхового рынка можно найти в таких условиях? Одним из перспективных вариантов могло бы стать создание централизованной информационной системы выявления мошенничества вместо локальных систем внутри каждой страховой компании.

Использование централизованного решения принесет намного больший эффект как для отдельных страховых компаний, так и для страхового сектора в целом. Совокупные инвестиции на внедрение централизованной системы будут меньше, чем при создании разрозненных инструментов внутри страховых компаний. Эффективность же будет выше, во-первых, благодаря большему объему данных; во-вторых, за счет возможности выявлять виды мошенничества, затрагивающие сразу несколько страховых компаний (например, «двойное страхование»); в-третьих, из-за ведения глобальных черных списков недобросовестных страхователей и контрагентов, тем самым предотвращая возможность «перехода» мошенников из одной страховой компании в другую. Такая централизованная система может быть, например, реализована на базе одного из профессиональных объединений страховщиков, которое будет осуществлять ее эксплуатацию и предоставлять соответствующий сервис страховым компаниям-участникам.

Конечно, создание системы выявления мошенничества на уровне всего рынка – задача далеко не простая. Помимо сугубо технологических моментов (выбора оптимальной технологической платформы, ее настройки, разработки интерфейсов обмена данными и пр.) потребуется решить множество организационных вопросов, в частности, разработать бизнес-модель предполагаемого решения:

• подсчитать инвестиции в создание системы, их окупаемость, определить условия и стоимость пользования системой со стороны страховых компаний, инвестировавших в создание системы, и прочих страховщиков;

• рассчитать ожидаемый экономический эффект от реализации данной системы для страховых компаний, соотнеся выгоды за счет снижения необоснованных страховых выплат мошенникам с инвестициями на создание системы и затратами на ее эксплуатацию;

• определить модель операционного взаимодействия всех сторон в ходе эксплуатации системы, описать бизнес-процессы, подготовить регламенты и пр.;

• обеспечить заинтересованность страховых компаний не только в использовании системы, но также и в предоставлении исторических данных для ее наполнения;

• обеспечить конфиденциальность данных – как с точки зрения защиты персональных данных страхователей, так и с точки зрения защиты коммерческих интересов и портфелей страховых компаний;

• проанализировать юридический аспект проекта, его функционирование с точки зрения законодательства и других нормативных актов;

• оценить возможности расширения сферы использования данной системы с ОСАГО (которое является здесь приоритетным видом страхования) на каско и другие массовые виды страхования.

Все перечисленные задачи, несмотря на кажущуюся сложность, могут быть эффективно решены при условии комплексного подхода к выполнению проекта, его четкой организации и грамотного управления. При этом очень важен прагматичный подход: требуется обеспечить достижение «быстрых результатов» («quick wins») в максимально короткие временные сроки, в противном случае, реализация проекта может превратиться в «долгострой».

В ходе внедрения и эксплуатации системы выявления мошенничества у страховщиков может возникнуть потребность в доработке своих транзакционных систем, в которых изначально регистрируются данные по договорам страхования и убыткам, для того чтобы обеспечить ввод необходимых атрибутов и корректность данных. Однако здесь необходимо соблюдать баланс между объемом регистрируемой информации (и, соответственно, временем специалистов, необходимым для ее ввода) и ожидаемым экономическим эффектом. Стоимость увеличения трудозатрат на ввод данных, а также затраты на расследование выявленных случаев потенциального мошенничества должны покрываться будущим снижением размера выплат по доказанным случаям мошенничества.

В конечном итоге, внедрение централизованной системы выявления случаев страхового мошенничества позволит создать условия для планомерного сокращения доли необоснованных выплат, связанных с мошенничеством, которая сейчас, по разным оценкам, составляет более 10% от общего объема выплат страховых компаний.