Rola nowoczesnych systemów likwidacji szkód w ograniczaniu wyłudzeń ubezpieczeniowych

Nowa era w likwidacji szkód: technologie, które wykrywają oszustwa ubezpieczeniowe

Branża ubezpieczeniowa jest głęboko zakorzeniona w polskiej gospodarce, co potwierdzają dane Polskiej Izby Ubezpieczeń, wskazujące, że udział ubezpieczycieli w polskim PKB wyniósł 2,25% w 2021 roku. Niestety inne dane pokazują, że w 2023 roku w Polsce wykryto ponad 37 tysięcy przypadków wyłudzeń odszkodowań, z czego przeważająca liczba – ponad 27 tysięcy – dotyczyła ubezpieczeń majątkowych, a niemal 10 tysięcy ubezpieczeń na życie. Liczby te obrazują, jak istotnym wyzwaniem stała się walka z nieuczciwymi działaniami w sektorze.  

Wykorzystanie nowoczesnych technologii w procesie likwidacji szkód wprowadza nową jakość w przeciwdziałaniu nadużyciom. Systemy modułowe, oparte na analizie danych i wykrywaniu anomalii, błyskawicznie identyfikują nietypowe schematy i zgłoszenia, pomagając ubezpieczycielom skutecznie eliminować próby wyłudzeń. W połączeniu ze sztuczną inteligencją, automatyzacją oraz integracją z zewnętrznymi bazami danych, technologia pozwala ograniczyć oszustwa na niespotykaną dotąd skalę, wspierając tym samym bezpieczeństwo zarówno firm ubezpieczeniowych, jak i ich klientów.  

W praktyce zastosowanie może mieć także implementacja odpowiedniego modelu uczenia maszynowego, którego algorytm oparty o cechy zdarzeń (ang. event features), podpowiadać będzie prawdopodobieństwo wystąpienia fraudu. Na podstawie zgromadzonych danych i historii wcześniejszych przypadków, algorytm oceni, czy dane roszczenie odbiega od normy (każde odstępstwo zwiększa prawdopodobieństwo oszustwa). Przykładowo, jeśli model zauważy, że klient zgłasza szkody o wysokiej wartości bezpośrednio po wykupieniu nowej polisy, może przypisać temu zgłoszeniu wyższe ryzyko oszustwa i skierować do dokładniejszej weryfikacji. 

Niezależnie od podejścia wybranego przez zakład ubezpieczeń, jedno jest pewne: wdrożenie jakiegokolwiek rozwiązania nie tylko zapobiega niepożądanym wypływom środków finansowych, ale także chroni firmę przed utratą zaufania klientów i uszczerbkiem na reputacji. 

Likwidacja szkód a preferencje klientów

Ubezpieczyciele odnotowują wzrost wypłat w ramach odszkodowań — w pierwszym półroczu 2024 roku wypłacili niemal 24 miliardy złotych odszkodowań i świadczeń. Klarują się również preferencje klientów, wskazując na rosnące zainteresowanie zdalnymi i intuicyjnymi formami zgłaszania szkód. 

Te, choć wygodne, niosą także pewne ryzyko, szczególnie jeśli w procesie likwidacji szkód towarzystwo ubezpieczeniowe posługuje się linkami wysyłanymi do klientów za pomocą e-maili czy wiadomości SMS. KNF odradza tego typu działania ze względu na wykorzystywanie podobnych praktyk przez cyberprzestępców.

Skuteczność ubezpieczycieli w walce z nadużyciami

PIU wskazuje, że zwiększona wykrywalność przestępstw to efekt wdrażania nowoczesnych narzędzi i systemów, które pozwalają ubezpieczycielom skuteczniej przeciwdziałać nadużyciom. Wzrost liczby wykrytych przypadków przestępstw ubezpieczeniowych jest odzwierciedleniem rozwoju technologii oraz bardziej rygorystycznych procedur kontrolnych.  

Co nowoczesne systemy likwidacji szkód wnoszą do walki z wyłudzeniami?

Nowoczesny system likwidacji szkód może oferować szereg funkcji, które znacząco wzmacniają zdolność ubezpieczycieli do predykcji, wykrywania i ograniczania fraudów. Dzięki zaawansowanej technologii i automatyzacji systemy pomagają w identyfikacji podejrzanych działań, ochronie interesów finansowych i usprawnieniu całego procesu obsługi roszczeń. Uszczelnienie luk systemowych i zastosowanie dyscypliny technologicznej w konsekwencji stawia organizację w oczach klientów jako stabilną, godną zaufania i bezpieczną. 

Modułowa architektura i elastyczność

Modułowa architektura systemów ubezpieczeniowych polega na podziale oprogramowania na samodzielne moduły, które można konfigurować, dodawać lub modyfikować zgodnie z potrzebami zakładu ubezpieczeń. W ten sposób system staje się bardziej elastyczny i dopasowany do indywidualnych wymagań firmy. W praktyce każdy moduł realizuje określoną funkcję, np. obsługę zgłoszeń szkód, analizę ryzyka, komunikację z klientem czy zarządzanie dokumentacją. 

Zakład ubezpieczeń może łatwo dodawać nowe moduły lub modyfikować istniejące, aby dostosować je do zmieniających się potrzeb rynkowych, wymagań prawnych czy specyficznych potrzeb firmy. Na przykład, jeśli w odpowiedzi na rosnącą liczbę fraudów istnieje potrzeba wdrożenia dodatkowego modułu do zaawansowanej analizy ryzyka, można go łatwo zintegrować z istniejącym systemem bez konieczności zmiany całej struktury.

Skuteczniejsze wykrywanie oszustw

Modułowa architektura pozwala na dodanie wyspecjalizowanego modułu do analizy fraudów, który wykorzystuje dane z innych modułów (np. obsługi zgłoszeń czy historii klienta). Taki moduł analizuje dane w czasie rzeczywistym, identyfikując podejrzane wzorce. Jeśli na przykład zgłoszenie szkody pochodzi od klienta z historią wcześniejszych nietypowych roszczeń, system generuje alert i przekazuje sprawę do dokładniejszej weryfikacji. 

Monitorowanie ryzyka na różnych etapach procesu

Każdy moduł może niezależnie monitorować ryzyko związane z oszustwami, co oznacza, że proces likwidacji szkód jest chroniony na każdym kroku – od momentu, kiedy klient zgłasza szkodę, przez weryfikację, aż po wypłatę odszkodowania. 

Automatyczne blokowanie i eskalacja podejrzanych zgłoszeń

W module odpowiedzialnym za obsługę zgłoszeń mogą zostać wbudowane funkcje automatycznej identyfikacji zgłoszeń, które wykazują cechy typowe dla oszustw (np. wiele zgłoszeń w krótkim czasie od tego samego klienta). W takiej sytuacji system automatycznie wykrywa potencjalne oszustwo ubezpieczeniowe i przekazuje podejrzane zgłoszenia do dodatkowej weryfikacji np. likwidatorów szkód złożonych.

Integracja z zewnętrznymi bazami danych

Modułowa budowa systemu pozwala tworzyć dedykowane moduły integracyjne, które komunikują się z zewnętrznymi bazami, takimi jak UFG, CEPiK czy bazy danych medycznych. W miarę wzrostu liczby systemów zewnętrznych, z którymi zakład ubezpieczeń chce się integrować, kolejne moduły mogą być dodawane lub rozbudowywane bez zakłócania działania istniejących funkcji.

W ten sposób każdy moduł, np. odpowiedzialny za analizę zgłoszeń lub ocenę ryzyka, może błyskawicznie sprawdzić historię zgłoszeń klienta, identyfikując potencjalne wyłudzenia, gdy przykładowo ten sam pojazd lub przedmiot był wcześniej zgłoszony jako uszkodzony w innych towarzystwach ubezpieczeniowych.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

To jedne z najważniejszych narzędzi w nowoczesnych systemach likwidacji szkód, które skutecznie identyfikują oszustwa ubezpieczeniowe. Algorytmy AI i uczenia maszynowego działają na podstawie dużych zbiorów danych, umożliwiając systemom wykrywanie nietypowych wzorców i schematów wyłudzeń, często trudnych do dostrzeżenia przez człowieka.  

Identyfikowanie anomalii i wzorców oszustw

Algorytmy uczenia maszynowego są przeszkolone do rozpoznawania nieprawidłowości w danych i porównywania ich ze wzorcami, które mogą wskazywać na oszustwo. Na przykład, jeśli w krótkim czasie zgłaszane są podobne szkody dla różnych polis przez tego samego klienta lub grupę klientów, system identyfikuje takie przypadki jako anomalię i oznacza je do dalszej analizy. Algorytmy uczą się także na historii fraudów, dzięki czemu mogą rozpoznawać nowe schematy wyłudzeń na podstawie wcześniejszych prób oszustw.  

Analiza predykcyjna

Dzięki analizie predykcyjnej AI jest w stanie przewidzieć, które zgłoszenia są bardziej narażone na próby wyłudzeń, jeszcze zanim zostaną szczegółowo zweryfikowane. Modele predykcyjne oceniają zgłoszenia pod kątem ryzyka na podstawie takich czynników jak historia szkód klienta, profil demograficzny czy nietypowe zachowania (np. nagła zmiana lokalizacji ubezpieczonego mienia). Takie podejście pozwala likwidatorom na priorytetyzację zgłoszeń i dokładniejsze przyjrzenie się podejrzanym przypadkom. 

Automatyczna weryfikacja dokumentów

Sztuczna inteligencja w połączeniu z technologią OCR umożliwia szybką weryfikację dokumentów dostarczanych przez klienta, takich jak faktury, zdjęcia czy raporty policyjne. Systemy wyposażone w możliwość analizy obrazu i przetwarzania języka naturalnego (NLP) mogą sprawdzać, czy dokumenty są autentyczne, i wychwytywać ewentualne niespójności, co znacznie przyspiesza cały proces i redukuje ryzyko wyłudzeń. 

Więcej o praktycznym wykorzystaniu AI w detekcji oszustw ubezpieczeniowych przeczytasz w artykule: Automatyzacja w ubezpieczeniach. Workflow, AI, ML i LLM w praktyce (na przykładzie naszych wdrożeń). Pokazujemy tam, jak bez wymiany core’owego systemu poprawić współczynnik wykrywalności fraudów o 60% już po pierwszym kwartale od wdrożenia rozwiązania.

Podsumowanie  

Zakłady ubezpieczeń stają przed ogromnym wyzwaniem, jakim jest realizacja cyfrowych inicjatyw związanych z zapobieganiem oszustwom. Gartner w swoim badaniu CIO Survey 2025 podkreśla, że presja na udane wdrożenia rośnie, a budżety są ograniczone. To wymaga optymalizacji zasobów oraz jeszcze większego nacisku na technologie wykrywające fraudy.   

Najlepsze wyniki osiągają firmy, które wdrożyły dedykowane systemy, zoptymalizowane pod specyficzne potrzeby danego zakładu ubezpieczeń. 

Źródła: 

• PIU, Liczba wykrytych fraudów rośnie, gdyż ubezpieczyciele coraz skuteczniej z nimi walczą, 2024 
• PIU, Analiza danych dotyczących przestępstw ubezpieczeniowych ujawnionych w 2023 roku, 2024 
• PIU, Ubezpieczyciele wypłacili poszkodowanym prawie 24 mld zł w pierwszym półroczu, 2024 
• Gartner, Priorities CIOs Must Address in 2025, According to Gartner’s CIO Survey, 2024