27a CONFERENCIA ANUAL DE ICMIF/AMÉRICAS …...La tormenta perfecta está llegando a la industria de...
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27a CONFERENCIA ANUAL DE
ICMIF/AMÉRICAS 2019
Transformación Digital en
San CristóbalAgosto 2019
icmifFederación Internacional de Cooperativas y Mutuales de Seguros
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1- POR QUÉ LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
2- FRAUDE.
4- DESAFÍOS.
5- RESULTADOS.
1- POR QUÉ LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
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INDUSTRIA
DE
SEGUROSNuevas
tecnologías
Cambios en los
comportamientos y
necesidades del consumidor
Entorno regulatorio y
macroeconómico
Presión
competitiva
La tormenta perfecta está llegando a la
industria de seguros
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“Un cambio cultural y estratégico que
afecta a toda la organización”
¿Qué es Transformación Digital?
NO ES
Página WEB, APP, CRM, BIG DATA o Tecnología
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La transformación digital crea un punto de inflexión para capturar nuevas
oportunidades
Atracción de
talento
Expansión
regional
Oportunidades en
las adyacencias
TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN SC
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Digitalización de
Viajes
Oportunidades
generados por
datos
3 Frentes de trabajo
3 Habilitadores
Tecnología de
próxima
generación
Organización y
talento
Principios
Ágiles
Desde transformación digital, nos organizamos en...
Marketing Digital
TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN SC
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FRAUDE
1- POR QUÉ LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
2- FRAUDE.
3- DESAFÍOS.
4- RESULTADOS.
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Ingreso de
siniestros
Detección Triaje Investigación Fraude
1 2 43
Valores según
mejores prácticas 5-7% 50-60% 60-70% 1,5-2.9%
Línea base SC 0,6%53
%
20
%0,07%
SOURCE: Claims management best practices
Total de siniestros – Proceso de fraude
Motivación para cambiar
FRAUDE
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Lanzamos la nueva Área de Prevención de Fraude
PRINCIPALES INICIATIVAS
+Técnicas de
MACHINE
LEARNING
DISEÑO▪ Nueva definición de Fraude
▪ Establecimos estrategia frente al Fraude
PROCESOS
▪ Triaje e investigación
▪ Implementamos mejoras para agilizar los
procesos en nuestro sistema core
ESTRUCTURA
▪ Fijamos objetivos claros
▪ Ampliamos las capacidades del equipo
▪ Involucramos a nuestras sucursales
MEDICIÓN▪ KPIs de desempeño interno y externo
▪ Nuevas herramientas de monitoreo
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Detección Automática con Machine Learning
FRAUDE
DESCRIPCIÓN
Reglas Expertas
Modelos Machine Learning
Supervisados
Modelos Machine
Learning No
Supervisado
▪ Identifica fraudes potenciales según patrones
históricos que no son representables
directamente mediante reglas
▪ Identifica fraude oculto en siniestros que son
atípicos y muy singulares. Abarcamos nuevos
tipos de fraudes que no veíamos.
▪ Reglas automatizadas de mejores prácticas del
mercado y conocimiento experto de negocio
para la detección de casos de fraude
Entrega indicadores
simples de entender.
Alta dimensionalidad.
Patrones complejos.
Puede generar nuevas
casuísticas.
Numerosos falsos positivos.
FUENTE OBJETIVOS
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DESAFÍOS
1- POR QUÉ LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL.
2- FRAUDE.
3- DESAFÍOS.
4- RESULTADOS.
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Pro
medio
Se
manal
3
DESAFÍOS
Cambio cultural
x 50Con mucho esfuerzo
vencimos la resistencia al
cambio del resto de la
organización
● El ejemplo más claro, es el
incremento sustancial de las
derivaciones manuales
150
3
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DESAFÍOS
Mejora de performance contínua
● Modelo de Deep Learning que
determina la existencia de fraude por
daño preexistente o sobrecostos, por la
comparación de imágenes pre y post
siniestro.
● Proyecto de innovación tecnológica
que nos permitirá avanzar sobre distintos
procesos del negocio
Modelo de clasificación de imágenes
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RESULTADOS
1- POR QUÉ LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
2- FRAUDE.
3- DESAFÍOS.
4- RESULTADOS.
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% de incremento según baseline
RESULTADOS EN LA GESTIÓN DE FRAUDE
Datos del último Ejercicio
Gestionados Investigados Evitados
978% 787%1.137
%853%
Ahorro
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MUCHAS GRACIAS!!
icmifFederación Internacional de Cooperativas y Mutuales de Seguros