Caso de estudo
180 000 euros de fraudes evitadas por ano gracas a detecao documental por IA
Perante uma fraude documental em alta de 15% por ano, esta seguradora regional implementou o CheckFile para proteger os seus 2 000 sinistros mensais.
Contexto
Setor
Seguradora regional, ramo multirriscos (automovel, habitacao, profissional)
Volume
2 000 sinistros tratados por mes
Ferramentas
Software de gestao de sinistros, peritagem externa, rede de agentes
Equipa
12 gestores de sinistros
O problema
A fraude documental custava cada vez mais. Os gestores de sinistros, focados no prazo de indemnizacao, nao tinham os meios para controlar tudo.
- Fraude documental em alta de 15% por ano nos sinistros multirriscos
- Documentos alterados (datas, montantes, fotografias) indetetaveis a olho nu
- Verificacao manual impossivel em escala: 2 000 sinistros/mes
- Prazo de indemnizacao demasiado longo, fonte de insatisfacao do segurado
- Custo da fraude estimado em 250 000 euros por ano antes da implementacao
A solução
O CheckFile.ai analisa cada documento de sinistro para detetar anomalias: incoerencias de datas, montantes suspeitos, metadados alterados, documentos retocados.
- Analise automatica dos metadados e da coerencia documental
- Detecao de incoerencias de datas entre participacao e documentos
- Sinalizacao de montantes anormais em relacao ao historico de sinistros
- Pontuacao de risco por processo para priorizar as verificacoes manuais
Os resultados
+23%
de fraudes detetadas
Aumento significativo da taxa de detecao
-45%
de prazo de instrucao de sinistro
Indemnizacao mais rapida para os segurados honestos
180K€
economizados por ano
Fraudes documentais intercetadas antes do pagamento
+12 pts
de satisfacao do segurado
Subida do NPS gracas aos prazos reduzidos
“Sabiamos que a fraude nos custava caro, mas nao tinhamos as ferramentas para a tratar em escala. O CheckFile detetou esquemas de fraude que nenhum gestor poderia ter visto. E os nossos verdadeiros segurados sao indemnizados mais rapidamente.”
Diretor de sinistros
Seguradora regional multirriscos