Podvody s auty před lety tvořily tři čtvrtiny všech pojistných podvodů. Loni to bylo už jen 38 procent. zdroj: www.pixabay.com

ANALÝZA: Pojišťovny odhalí podvody za více než miliardu korun ročně

Téměř polovina podvodů loni připadala na pojištění osob, především to pro případ úrazu a nemoci.  Necelých 40 procent tvořily podvody s pojištěním vozidel. Za oběma typy případů stojí často organizované skupiny, ve kterých jsou i lékaři, nebo autoservisy. Na podvodech se podílejí i pojišťovací makléři.

Do ochrany proti podvodům pojišťovny investují miliony. Platí si detektivy a nakupují drahé analytické programy. Nic jiného jim nezbývá, protože v loňském roce připadal v průměru na každých 34 minut jeden podvod. Celkem jich bylo téměř 16 tisíc.

Odhalování pojistných podvodů je často skutečnou detektivní prací, do které pojišťovny zapojují týmy vyšetřovatelů se zkušenostmi z policie či dalších bezpečnostních složek. Ti musí občas řešit i kuriózní případy, jako když poškozený tvrdil, že kvůli zranění nemohl vyrobit pozlacené tenisové rakety s diamanty, za což požadoval milionovou náhradu, nebo když amatérský fotbalista požadující vyplacení pojistky za zlomenou nohu krátce po údajném zranění nastoupil do zápasu a dokonce vstřelil gól.

Sherlockům Holmesům a Nickům Carterům ve službách pojišťoven ještě zdaleka neodzvonilo, podvodníci se ale stávají stále rafinovanějšími a podvody stále obtížněji identifikovatelnými. Proto dnes na začátku každého šetření stojí důmyslné detekční systémy, které na základě složitých algoritmů vybírají podezřelé případy.

Bez programů to nejde

„Původní metody vykazovaly velkou náročnost na lidské zdroje a do značné míry závisely na subjektivním hodnocení a na štěstí být v pravou chvíli na pravém místě. Moderní řešení, jako je třeba SAS Fraud Management System, odhalí na základě vložených datových modelů a detailních informací vše, co nelze najít lidským úsudkem,“ popisuje Jarmila Tomašovičová, Professional Service Director SAS Institute pro Českou a Slovenskou republiku.

„Řešení jako je SAS Fraud Management System zjednodušují vyšetřovatelům identifikaci a šetření podezřelých škod nebo pojistných smluv. Fungují modulárně, takže si je mohou jednotlivé pojišťovny sestavit přesně podle svých potřeb a neustále je přizpůsobovat novým druhům podvodů, se kterými se setkávají. Pojišťovny tak mohou na základě dat efektivněji využívat své zaměstnance a lépe zaměřit jejich pozornost na prověřování sporných případů,“ doplňuje Jarmila Tomašovičová.

Detekce již existujících rizikových případů ale není jediným důvodem, proč pojišťovny investují do softwaru odhalujícího podvody. Přínos jeho zapojení je také v tom, že se firmě, která je jím vybavena, začnou přirozeně vyhýbat organizované podvodné skupiny.

Práce s veřejnými zdroji

Vedle implementace moderních softwarových nástrojů dnes ale pojišťovny při boji s pojistnými podvody investují do samotných dat, procesů a lidí. Svá vlastní data účinně obohacují z řady externích veřejně dostupných nebo placených databází a při nasazování softwaru uvnitř pojišťovny pak nastavují efektivní procesy pro prevenci a detekci pojistných podvodů. Do nich se kromě externích expertů přímo zapojují i odborníci z pojišťovny.

„Je však nutné si také uvědomit, že s tím, jak roste sofistikovanost detekce pojistných podvodů, roste samozřejmě i sofistikovanost pokusů o pojistný podvod. Proto je nutné věnovat pozornost posunu od tradičních detekčních řešení založených na pravidlech (tzv. Rule based detection) k fuzzy a behaviorálním modelům,“ dodává k problematice Jan Balatka, ředitel analytických a forenzních technologií ze společnosti Deloitte.

„Takové modely v kombinaci s expertními pravidly dokáží reagovat i na zcela nové scénáře podvodu tím, že spíš než nepovolenou kombinaci hledají anomální stav (vůči historii a vůči porovnatelným segmentům), který může indikovat podvod,” doplňuje Balatka.

Za pět let nárůst o 100 procent

Pokud se podíváme na křivku vývoje odhalených pojistných podvodů, zjistíme, že se jejich počet oproti roku 2010 ztrojnásobil. Zákonitě to nemusí znamenat, že roste samotný počet pojistných podvodů, tento nárůst lze přičítat právě využití sofistikovanějších nástrojů pro detekci potenciálních rizik.

Zatímco mezi lety 2007 a 2010 se počet odhalených pojistných podvodů pohyboval prakticky konstantně na úrovni pěti tisíc případů ročně, v roce 2011 poprvé přesáhl šest tisíc případů. Razantní skok pak znamenal rok 2013, kdy pojišťovny odhalily přes 10 tisíc pokusů o podvod. Tento nárůst je možné mimo jiné přičítat i katastrofálním povodním, které se prohnaly Českem a na nichž se rozhodla „přiživit” i řada těch, kteří nebyli přímo postiženi.

Podíl pojištění majetku na případech pojistných podvodů vzrostl totiž mezi lety 2012 a 2013 o více než 40 procent. V roce 2015 pak pojišťovny zaznamenaly dosavadní rekord, když odhalily celkem 15 743 případů pojistných podvodů.

Podvody s auty na ústupu

Podíváme-li se detailněji na strukturu pojistných podvodů podle typu pojištění, v ní dlouhodobě dominovaly podvody týkající se pojištění vozidel. V roce 2007 se vozidel týkaly téměř tři čtvrtiny odhalených podvodů, do roku 2013 klesl podíl tohoto typu na dvě třetiny. K výrazné změně pak dochází v posledních dvou letech – v roce 2015 už se podvody týkaly pojištění vozidel jen v 38 procent, téměř polovinu už tvořily případy týkající se pojištění osob.

„V posledních letech silně rostou pojistné podvody u pojištění a připojištění pro případ úrazu a nemoci, například denních dávek. Podobně jako v pojištění motorových vozidel, kde jsou často zapojeny další strany včetně distributorů nebo autoservisů, jde i zde často o organizované skupiny, na kterých se mohou podílet externí makléřské sítě nebo lékaři vystavující potvrzení o nemoci,“ říká Karel Veselý, ředitel poradenských služeb Deloitte pro pojišťovnictví.

„Dotyční si mnohdy neuvědomují, že se dopouštějí pojistného podvodu a vystavují se riziku postihu včetně trestního stíhání,“ připomíná.

Více než miliarda korun

Pro úplnost doplníme ještě hodnotu, o jakou by pojišťovny přišly, nevěnovaly-li by se detekci pojistných podvodů. „I v této statistice můžeme vidět citelný nárůst, prokázaná hodnota ovšem roste pomaleji než samotný počet podvodů. Zatímco v roce 2007 se jednalo o případy v celkové hodnotě 524 milionů korun, v diskutovaném roce 2013 to bylo už téměř 1,1 miliardy korun.

„Také je zajímavé, že mezi lety 2012 a 2014 se prokázaná hodnota pojistných podvodů prakticky nezměnila, což svědčí o tom, že i když to lidé ve zmiňovaném povodňovém roce 2013 na pojišťovny zkoušeli mnohem častěji, jednalo se vesměs o škody v nižší hodnotě,” vysvětluje Petr Brabec, Production Stream Director Unicorn Systems.

Nástroj, který automatizuje potřebné činnosti a vyhodnocuje podezřelé případy, dokáže pojišťovně ušetřit desítky milionů korun ročně za předpokladu, že umí reagovat na nejnovější trendy. Z původního řešení deliktů převážně v oblasti neživotního pojištění se tak dnes moderní nástroje vyvíjejí v úspěšně fungující systémy i na odhalování podvodů v oddělení životního pojištění.

„Silnou stránkou SAS Fraud Management je využívání hybridního přístupu, což znamená, že využíváme nejrůznější metody hybridního modelování nebo třeba analýzy sociálních sítí. Podvodníci jsou stále vynalézavější a je proto důležité, aby jednotlivé pojišťovny měly možnost průběžně měnit způsoby prověřování podezřelých případů,“ doplňuje Jarmila Tomašovičová, Professional Service Director SAS Institute pro Česko a Slovensko.

Zdroj: Česko v datech (redakčně zpracováno)

O projektu Česko v datech

Ambicí projektu Česko v datech je vyhledávat témata, která jsou přitažlivá, zajímavá nebo důležitá pro celou společnost, ale jejichž zpracování vyžaduje pokročilé datové nástroje. Chce objevovat souvislosti, které se v datech skrývají, a potvrdit či vyvrátit tvrzení, která se v české společnosti tradují, ale bez práce s rozsáhlými daty jim chybí důkaz. Partnery projektu jsou společnosti SAS Česká republika,​ Deloitte, Unicorn a DataSpring, ​které poskytly svá řešení pro zpracování a vizualizaci dat. Spolu s nimi se na projektu podílí i agentura DARK SIDE.

Share

Napsat komentář

Vaše emailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *