Innovación y Tecnología en los Seguros, para la gestión del riesgo

Transcripción

1 Innovación y Tecnología en los Seguros, para la gestión del riesgo Gestión del riesgo

2 Gestión del riesgo Principales causas de fraude en las industria de seguros Cómo tener una mejor y eficaz gestión del riesgo en las aseguradoras? Ejemplos prácticos América Asia latina Pacifico África

3 Gestión del riesgo Principales causas de fraude en las industria de seguros América Asia latina Pacifico África

4 Cada 2 años se hace una encuesta para detectar las principales causas de fraude en las diferentes industrias. Tamaño, escala y profundidad de la encuesta 2016 a nivel global 243 encuestados 6,337 a nivel nacional encuestados alrededor de 115 países Tipos de delitos económicos Industria química Tecnología Servicios profesionales 64% Malversación de activos Industria farmacéutica Hotelería y turismo Servicios financieros Gobierno / Empresas de propiedad estatal 32% 24% Delitos cibernéticos Corrupción y Soborno Industria automotriz Ingeniería y construcción Tasa global 36% Detallistas Transportación y Logística Industrias manufactureras Comunicaciones Entretenimiento y medios Energía, servicios públicos y minería Seguros Aeroespacial y Defensa América Asia latina Pacifico África

5 Encuesta en la industria 263 encuestados México se posiciona como uno de los países con mas participación en todo el mundo. 50% 70% Altos Ejecutivos de los encuestados pertenecen a organizaciones transnacionales. 59 países 5ta industria con mayor tasa de delitos económicos 40% de los encuestados pertenecen a organizaciones de mas de 1,000 empleados. 50% Cotizan en bolsa

6 Tendencias generales en la industria 40% es la tasa de delitos económicos en México 37% es la tasa global en la industria Últimos 2 años 100% 25% 25% 37% es la tasa general en México El uso indebido de información privilegiada es un factor de riesgo importante, ya que existe un aproximado de 40.5 millones de asegurados* en nuestro país *De acuerdo con la información de primas de EstadisticAMIS al segundo trimestre de 2015 Malversación de activos Uso indebido de información privilegiada Próximos 2 años Lavado de dinero 100% 30% 30%

7 Impacto financiero y perfil del defraudador % $5M a < $100M % Los daños económicos causados por los delitos económicos continúan siendo importantes en En cuanto al perfil del defraudador, la encuesta nos muestra que los delitos económicos, en su mayoría, continúan siendo perpetrados por actores internos. 29% 57% 14% $1M a < $5M $100,000 a < $1M < $100,000 0% 25% 50% México 2014 México 2016 Defraudador Interno 57% 50% Defraudador Externo 29% 25% No Sabe 14% 25% Total 100% 100% Hombre Universitario 31 a 40 años de edad 3 a 5 años en la organización Montos expresados en USD

8 Métodos de detección y plan de respuesta 40% 50% de las organizaciones contactan a un asesor legal cuando existen indicios de un delito económico por otro lado solo el de las organizaciones indica que los delitos económicos fueron descubiertos mediante la línea de emergencia o denuncias por parte de los empleados de la organización. 20% contacta a un especialista forense.

9 Delitos cibernéticos en la industria Los delitos cibernéticos son el tercer delito con más probabilidad de ocurrir en los próximos 2 años Ninguna organización en México sufrió este tipo de delito El 70% de las organizaciones no cuenta con un plan de respuesta a ataques cibernéticos o desconoce si existe sin embargo, 1 de cada 5 creen que serán victimas en el corto plazo El 60% de las organizaciones cree que las amenazas cibernéticas vendrán de procedencia externa

10 Ética y cumplimiento en la industria 60% de los encuestados afirmó contar con un programa de cumplimiento El 90% de las organizaciones cree que la alta administración adopta una postura pública contra la corrupción El 90% de las organizaciones cree que la alta administración considera que el soborno es una práctica ilegitima Por otro lado, solo el 70% afirmó estar de acuerdo con que los procedimientos disciplinarios se aplican sin importar el nivel, la función o el departamento en la organización 100% de las organizaciones mencionan que preferirían perder una oportunidad de negocios antes de incurrir en delitos relacionados con soborno y / o corrupción Los programas de cumplimiento efectivos cobran mayor relevancia en México, en donde el riesgo de corrupción es muy alto.

11 Gestión del riesgo Cómo tener una mejor y eficaz gestión del riesgo en las aseguradoras?... No todo está perdido América Asia latina Pacifico África

12 Tendencias tecnológicas en la industria de seguros La creciente conectividad entre el mundo físico y el digital está transformando la industria de seguros. Los aseguradores deben invertir en herramientas digitales de manera proactiva y constante para mejorar los productos y servicios que ofrecen a sus asegurados, así como incrementar su eficacia operativa y lograr una mejor comunicación entre distribuidores, proveedores y clientes finales Uso de Big Data Internet of Things (IoT) Medios sociales & colaboración Protección más allá de lo convencional Cambio a la movilidad El uso y análisis de big data a lo largo de la cadena de valor para facilitar la toma de decisiones e identificar posibles áreas de mejora. Aprovechar los dispositivos IoT (Autos Conectados, Hogares Inteligentes, Weareables) para mejorar las soluciones ofrecidas a los clientes y reducir los riesgos. Utilizar las redes sociales para crear un entorno colaborativo en el que promover el intercambio de información entre proveedores y solicitar las opiniones de los usuarios. Expandirse más allá de los servicios convencionales y ofrecer productos nuevos como contratos dinámicos, seguros de riesgos cibernéticos o seguros Peer-to-Peer. Desarrollar un plan estratégico que permita mejorar la experiencia del cliente y la contratación de productos través de dispositivos móviles. AMIS

13 Incremento del valor aportado al negocio Análisis de Datos - Madurez y Beneficios Las empresas de seguros se enfrentan a un escenario cada vez más complejo debido al exceso de información disponible para la toma de decisiones. Optimizar la manera en la que se gestiona, utiliza y guarda la información resulta crítico para facilitar labores de planificación estratégica y gestión operativa. Análisis Prescriptivo Evaluar lo que debe suceder y hacer que suceda Simulación y visualización Análisis Predictivo Qué sucederá? Análisis Diagnóstico Por qué sucedió? Redes Sociales Modelos predictivos basados en información histórica Análisis Descriptivo Qué sucedió? Sensores Base de datos Sitio Web Audio Video Análisis multi-variable Creciente complejidad de los datos y de las capacidades analíticas necesarias AMIS

14 Análisis de datos a lo largo de la Cadena de Valor El Análisis predictivo mediante la combinación de análisis estadístico, aprendizaje automático (machine learning) y ciencia actuarial, está revolucionando la forma en que la información está permitiendo a las aseguradoras cuantificar y afrontar riesgos, mejorar la experiencia de los clientes e identificar fraude. El análisis predictivo ha transformado radicalmente el negocio de los seguros y generado grandes avances en el diseño de productos, la emisión de pólizas, la gestión de las reclamaciones, el control de pérdidas y más. Identificar las categorías de riesgos emergentes o las necesidades no satisfechas de los clientes para definir y diseñar nuevas ofertas de seguros Identificar patrones de fraude, estafas y falsedad documental a través del análisis de redes sociales y otras fuentes de información de terceros. Gestionar el sentir del cliente durante la interacción del servicio o identificar las experiencias de los clientes que están afectando la percepción de la marca Diseño del producto Venta Emisión de la póliza Reclamaciones Servicio Control de pérdidas Evaluar los intereses de los clientes para identificar oportunidades para ofrecer productos que se adapten mejor a sus necesidades Disminuir los pagos de reclamaciones fraudulentas mediante la identificación y análisis de anomalías como acumulaciones o incremento de pagos y/o reclamaciones y mejora del servicio al cliente analizando las opiniones de los consumidores en las redes sociales Utilizar los datos de las redes sociales, el monitoreo de transacciones y datos de los proveedores para identificar patrones de fraude o validar casos de fraude detectados AMIS

15 El uso de Internet of Things (IoT) La digitalización ha supuesto un cambio drástico para la industria de seguros. Desde automóviles conectados con dispositivos telemáticos, a sistemas de seguridad y alarma para el hogar que pueden dar instrucciones remotas desde el teléfono y wearables que monitorean y registran los hábitos de salud, toda esa información puede ser aprovechada para cuantificar y mitigar el riesgo de manera más precisa. Automóvil conectado Patrones de uso y Usage and Driving Pattern conducción Location Rastreo Tracking de ubicación Collison Detección Detection de colisiones Preventive Hogar maintenance inteligente Energy Consumption Mantenimiento preventivo Security Monitoring Consumo de energía Monitoreo de seguridad Wearables Food Intake Exercise Perfil Pattern de salud Wearables Consumo de alimentos Patrones de ejercicio Social Behaviour Brand engagement Feedback Medios Sociales Comportamiento social Entertainment Relación tracking con la marca Location Opinión and History del consumidor tracking Análisis descriptivo Análisis predictivo Análisis prescriptivo Perspectivas Administración de reclamaciones y riesgos La información de IoT permite a los aseguradores construir perfiles de riesgo más precisos Conocer el perfil social y de riesgo de los clientes ayuda a informar y automatizar el proceso de administración de reclamaciones e identificar las reclamaciones fraudulentas Reingeniería de la emisión de pólizas Un mejor conocimiento de los clientes ayuda a actualizar los procedimientos y los costos de la emisión de pólizas de una manera más eficiente Mejorar la experiencia del cliente IoT genera un conocimiento más profundo del cliente para mejorar su experiencia estableciendo expectativas y respondiendo a sus necesidades de manera más eficiente AMIS

16 Mejorar la Experiencia del Cliente mediante Big Data Las aseguradoras están recopilando información muy específica de fuentes internas y externas y utilizando técnicas avanzadas de análisis para enriquecer la experiencia del cliente y reducir los riesgos para la organización. 1 Cliente 5 El cliente utiliza dispositivo móvil/en línea para registrar actividades y datos 4 El cliente selecciona la opción deseada y establece relación de negocios con el asegurador 2 El cliente solicita un producto de seguros y autoriza el acceso a la información a través del canal adecuado El asegurador ofrece opciones de los productos solicitados 3 Asegurador El asegurador utiliza los datos autorizados para crear un producto con un precio personalizado respondiendo a las necesidades del cliente y considerando el perfil de riesgo Big Data Internet of Things (IoT) Información sobre el cuidado de la salud Medios sociales Información financiera Perfil de salud y registro de actividad del cliente Consumo de alimentos y riesgos de salud Monitoreo de seguridad del hogar Historial de manejo y uso del automóvil Patrón de desplazamiento diario y vacaciones Frecuencia de visitas al médico Historial clínico Prescripciones actuales Frecuencia de enfermedades Historia familiar del cliente El cliente pretende comprar una casa o un auto? Actividad social del cliente Afinidad del cliente y la marca Cuándo se retira? Historial de cuentas bancarias Historial de seguros Perfil de inversiones Historial de reclamaciones Perfil crediticio Perfil de riesgos AMIS

17 La tecnología habilita nuevos modelos de negocio en el sector asegurador Tecnología semántica Soluciones de tecnología semántica en el sector asegurador Inf. no estructurada Búsqueda de patrones en información no estructurada, principalmente partes de quirófano, informes médicos y detalle de las facturas Datos Datos Diseño y pilotos de soluciones de detección del fraude para el sector médico y asegurador. Agente AMIS

18 El detalle de la arquitectura genérica de Sistemas es el siguiente 1 2 Documentos e información necesaria de la corporación extraída de sus repositorios independientemente de la naturaleza del origen de datos. Descarga masiva de documentos e información. Para aquellos documentos que estén en formato digital es posible realizar un OCR para el reconocimiento del texto. Carga desde Base de Datos. Captura en sistema. 2 4 Documento Final File System El sistema aplica reglas de negocio para la definición de casos de posible fraude. Informe final con listado de eventos a revisar OCR Documentos Digitales Captura en BD Documentos Carga Bases de datos Origen de datos 1 AMIS

19 Gestión del riesgo Ejemplos prácticos América Asia latina Pacifico África

20 Gestión del riesgo Gastos Médicos En el caso de Gastos Médicos existen muchas fuentes de información (estructuradas y no estructuradas) que nos dan información de la salud del asegurado en diferentes tiempos: Cuestionario médico Informe médico Formato de Programación de cirugía Notas Post-quirúrgicas Estudios auxiliares y de diagnóstico Reembolsos de medicamentos, consultas, rehabilitaciones. AMIS Al tomar todas las reclamaciones y meterlas al sistema, se aplican reglas de negocio para la detección de posibles fraudes, obteniendo los datos inconsistentes que necesitan mayor revisión.

21 Ejemplo 1 Al emitir toda póliza de gastos médicos mayores, se requiere el llenado de un cuestionario de ingreso. La información declarada en el mismo, es un punto de partida para identificar el estado de salud y el riesgo futuro del asegurado. Al momento en que el asegurado acude al médico y da inicio a un proceso de atención, el médico necesita recabar la información clínica adecuada para otorgar una atención apropiada. La historia clínica es fundamental para ello. Para el llenado de la historia clínica se requiere de una información veraz sobre los antecedentes del paciente. Puede presentarse una discrepancia de información entre el cuestionario de ingreso y la historia clínica otorgada AMIS

22 AMIS En el cuestionario médico de ingreso correspondiente al año 2014, el paciente declara NO padecer de Diabetes

23 Información otorgada en la historia clínica (año 2016): El paciente comenta padecer Diabetes desde hace 7 años Existe una falsa declaración en el cuestionario de ingreso, acto que en automático puede causar una rescisión de contrato AMIS

24 Ejemplo 2 En un evento de cirugía programada, el médico está obligado a informar a la compañía aseguradora acerca del tratamiento y/o procedimiento quirúrgico a realizar. Este procedimiento se debe confirmar en la nota post quirúrgica. AMIS

25 AMIS En el informe médico se especifica cierto tratamiento y/o intervención quirúrgica

26 Información en la Nota post quirúrgica no coincide con la reportada en el informe médico Lo anterior representa una discrepancia de información correspondiente a un potencial fraude AMIS

27 Gracias Esta publicación se elaboró exclusivamente con el propósito de ofrecer orientación general sobre algunos temas de interés, por lo que no debe considerarse una asesoría profesional. No es recomendable actuar con base en la información aquí contenida sin obtener la debida asesoría profesional. No garantizamos, expresa o implícitamente, la precisión o integridad de la información de la presente publicación, y dentro de los límites permitidos por la ley, PricewaterhouseCoopers, S.C., sus miembros, empleados y agentes no aceptan ni asumen ninguna responsabilidad, deber u obligación derivada de las acciones, decisiones u omisiones que usted u otras personas tomen con base en la información contenida en esta publicación PricewaterhouseCoopers. Todos los derechos reservados. se refiere a la red y/o una o más firmas miembro de, cada una de las cuales constituye una entidad legal independiente. Favor de ir a para obtener mayor información al respecto. Elaborado por MPC: gm-pres-gestion-riesgo