Como evitar a fraude de reembolso com inteligência analítica e os impactos no setor de seguros

Índice

• Impacto das fraudes no setor de saúde e seguros no Brasil
• Tipos de fraudes de reembolso mais comuns no setor de saúde e seguros
• Inteligência analítica e o combate às fraudes no setor de seguros
• 4 práticas para o combater a fraude de reembolso
• Conheça as soluções de inteligência analítica da Neoway para o setor de seguros
• Case de Sucesso: como a Claro Brasil utiliza as soluções de Prevenção a fraude da Neoway
• Conclusão

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A fraude de reembolso representa um desafio crescente não apenas para o setor de saúde suplementar, mas também para o setor de seguros como um todo no Brasil.

Com o aumento da digitalização e a crescente interconexão entre os setores de saúde e seguros, as tentativas de fraude se tornaram mais sofisticadas e frequentes, causando prejuízos significativos para as operadoras e seguradoras.

Impacto das fraudes no setor de saúde e seguros no Brasil

Quando fraudes comprometem os recursos do fundo mutual, elas prejudicam aos beneficiários indistintamente. O prejuízo é dividido por todos, afinal, a recomposição dos recursos é feita por meio do reajuste das mensalidades.

De acordo com dados da Associação Brasileira de Planos de Saúde (Abramge), a operação conhecida como “reembolso com fraude”, custou aos planos R$ 6 milhões em 2019 e, três anos mais tarde, quase R$ 11 bilhões.

Leia mais: Como tornar a análise de stakeholders mais eficiente e evitar fraudes em seguradoras

Além disso, o crescimento nas tentativas de fraude em seguros pode ser atribuído a diferentes fatores, como o aumento da busca por consultas e exames pós-pandemia, dentre outros fatores.

Casos recentes, como o de um usuário que fraudou 123 pedidos de reembolso e teve R$ 82 mil bloqueados pela Justiça, demonstram como essa prática está cada vez mais comum e exige um reforço nas estratégias de detecção e mitigação de fraudes.

Além do impacto financeiro direto, as fraudes de reembolso também geram outros problemas para o setor de saúde e seguros no Brasil:

Perda de confiança

As fraudes de reembolso minam a confiança dos consumidores nos planos de saúde e seguros, prejudicando a imagem do setor e dificultando a atração e retenção de clientes.

Aumento da burocracia

A necessidade de implementar controles mais rigorosos para combater as fraudes aumenta a burocracia e a complexidade dos processos de reembolso, gerando insatisfação dos clientes e aumentando os custos operacionais das empresas.

Desvio de recursos

Os recursos destinados ao pagamento de reembolsos legítimos são desviados para o pagamento de fraudes, prejudicando os beneficiários que realmente necessitam dos serviços de saúde e seguros.

Concorrência desleal

As operadoras e seguradoras que não investem em medidas eficazes de combate às fraudes ficam em desvantagem competitiva em relação às empresas que adotam práticas mais rigorosas, o que pode levar à concentração de mercado e à redução da oferta de produtos e serviços.

Tipos de fraudes de reembolso mais comuns no setor de saúde e seguros

As fraudes de reembolso no setor de saúde e seguros podem assumir diversas formas, cada uma com suas próprias características e desafios para a detecção e prevenção.

Alguns dos tipos mais comuns incluem:

Contas laranjas e roubo de identidade

Utilização de identidades falsas ou de terceiros para solicitar reembolsos indevidos, tanto em planos de saúde quanto em seguros de vida, saúde e outros.

Leia mais: Conta laranja: como identificar indícios de fraudes e mitigar riscos

Essa modalidade de fraude se aproveita da vulnerabilidade dos sistemas de identificação e autenticação, muitas vezes utilizando dados obtidos em vazamentos ou por meio de engenharia social.

Reembolso assistido

Profissionais de saúde ou clínicas parceiras inflam valores de notas fiscais ou solicitam reembolsos por serviços não prestados, tanto em planos de saúde quanto em seguros de saúde.

Leia mais: Roubo de identidade: como prevenir e detectar fraudes

Essa prática envolve a conivência de prestadores de serviços e beneficiários, o que dificulta a detecção e exige a colaboração entre operadoras, seguradoras e órgãos reguladores.

Vazamento de dados

Fraudadores utilizam dados de beneficiários e segurados obtidos em vazamentos para forjar pedidos de reembolso em planos de saúde e seguros. 

Essa modalidade de fraude se beneficia da crescente digitalização dos dados pessoais e da falta de segurança em sistemas de armazenamento e compartilhamento de informações.

Falsificação de documentos

Criação de documentos falsos, como carteirinhas de planos de saúde, laudos médicos e outros, para solicitar atendimentos e reembolsos fraudulentos.

Leia mais: Como proteger sua empresa contra falsidade ideológica

Essa prática exige habilidades específicas de falsificação e pode envolver a participação de profissionais especializados, o que torna a detecção mais complexa.

Alteração no procedimento realizado

Mudança na descrição do procedimento médico para aumentar o valor do reembolso em planos de saúde e seguros de saúde.

Essa modalidade de fraude se aproveita da complexidade dos códigos de procedimentos médicos e da falta de padronização na descrição dos serviços, o que exige conhecimento especializado para a detecção.

Quebra de recibo

Divisão de recibos de um mesmo atendimento para maximizar o valor reembolsado em planos de saúde. 

Essa prática se aproveita da falta de integração entre os sistemas de informação das operadoras e da dificuldade em identificar recibos duplicados, o que exige a adoção de ferramentas de análise de dados e cruzamento de informações.

Superfaturamento

Cobrança de valores acima do permitido por tabelas de preços ou acordos contratuais, tanto por prestadores de serviços quanto por fornecedores de materiais e medicamentos.

Essa prática pode ser difícil de detectar, especialmente em casos de procedimentos complexos ou de materiais e medicamentos de alto custo, o que exige a adoção de mecanismos de controle e auditoria.

Fraude na contratação

Utilização de informações falsas ou enganosas para contratar planos de saúde ou seguros, como omissão de doenças pré-existentes ou declaração de renda incorreta.

Essa prática pode gerar prejuízos futuros para as operadoras e seguradoras, além de dificultar a gestão de riscos e o cálculo de prêmios.

Fraude no sinistro

Comunicação de sinistros falsos ou exagerados, como simulação de acidentes ou doenças, para obter indenizações indevidas.

Essa prática pode envolver a participação de peritos e outros profissionais, o que exige a adoção de medidas de controle e investigação.

Fraude na subscrição

Aceitação de riscos sem a devida avaliação ou com base em informações falsas ou incompletas, o que pode levar a sinistralidade elevada e prejuízos para as seguradoras

Essa prática exige conhecimento especializado e pode envolver a conivência de corretores e outros intermediários, o que torna a detecção mais complexa.

Inteligência analítica e o combate às fraudes no setor de seguros

A inteligência analítica, combinada com o uso de dados e tecnologias como machine learning e automação, é uma ferramenta essencial para a detecção e prevenção de fraudes de reembolso no setor de seguros no Brasil. 

Soluções baseadas em dados podem ser aplicadas em diferentes etapas do processo, como:

Análise de dados

Identificação de padrões suspeitos e anomalias em dados de reembolsos e sinistros. Através da coleta e análise de grandes volumes de dados, é possível identificar comportamentos atípicos, como frequência excessiva de reembolsos, valores discrepantes ou prestadores de serviços com histórico de fraudes.

Validação de documentos

Verificação da autenticidade de documentos e identificação de falsificações. Com o uso de tecnologias como reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e comparação de assinaturas, é possível identificar documentos falsos ou adulterados, evitando o pagamento de reembolsos indevidos.

Monitoramento de redes sociais e outras fontes

Detecção de indícios de fraudes em redes sociais e outras fontes de dados. A análise de informações públicas em redes sociais e outras plataformas pode revelar indícios de fraudes, como relatos de experiências negativas com prestadores de serviços ou denúncias de práticas fraudulentas.

Modelagem preditiva

Desenvolvimento de modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para prever a probabilidade de fraudes, permitindo a adoção de medidas preventivas e a identificação de casos suspeitos antes do pagamento do reembolso.

Automação de processos

Utilização de ferramentas de automação para agilizar a análise de dados, a validação de documentos e a tomada de decisão, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a eficiência do processo de reembolso.

Cruzamento de dados

Comparação de informações de diferentes fontes, como bancos de dados de beneficiários, prestadores de serviços e órgãos reguladores, para identificar inconsistências e indícios de fraudes.

Análise de redes

Identificação de relações suspeitas entre beneficiários, prestadores de serviços e outros atores envolvidos no processo de reembolso, como corretores, peritos e advogados.

Investigação e auditoria

Realização de investigações e auditorias em casos suspeitos, com o objetivo de coletar evidências e identificar os responsáveis pelas fraudes.

Treinamento e conscientização

Capacitação de colaboradores e parceiros para identificar e denunciar fraudes, além de conscientização dos beneficiários sobre os riscos e as consequências das práticas fraudulentas.

4 práticas para o combater a fraude de reembolso

Além da inteligência analítica, outras práticas podem ser adotadas para combater as fraudes de reembolso no setor de saúde e seguros, como:

1. Fortalecimento da segurança da informação

Adoção de medidas para proteger os dados pessoais dos beneficiários e segurados, como criptografia, controle de acesso e monitoramento de sistemas.

2. Padronização de procedimentos e documentos

Estabelecimento de padrões para a descrição de procedimentos médicos e a emissão de documentos, facilitando a comparação e a identificação de inconsistências.

3. Criação de canais de denúncia

Implementação de canais de denúncia anônimos e seguros para que colaboradores, parceiros e beneficiários possam relatar suspeitas de fraudes.

4. Cooperação entre operadoras, seguradoras e órgãos reguladores

Compartilhamento de informações e colaboração na investigação e punição de fraudes, além da adoção de políticas públicas.

Conheça as soluções de inteligência analítica da Neoway para o setor de seguros

Ao lado da B3 e da Neurotech, a Neoway oferece as melhores soluções de inteligência analítica e dados para o setor de serviços. Como uma marca do grupo B3, atendemos as 20 maiores seguradoras do Brasil – sendo que 85% das apólices do mercado são registradas na B3.

Leia mais: Como o Open Insurance impacta as seguradoras

Esse conhecimento de mercado permite que nossos times ofereçam soluções personalizadas com dados únicos e modelados, específicos para cada setor.

Para mitigar a fraude em seguros e reduzir prejuízos, seguradoras podem adotar soluções baseadas em dados e automação de decisão que envolvem os vários momentos de suas esteiras de serviços, como é o caso de:

Cotação, Pricing e Cadastro

Com dados confiáveis, é possível enriquecer a base com dados seguros e únicos, reduzir a fricção com clientes e validar informações cadastrais, de localização, dentre outras. Assim, obter mais precisão na etapa de precificação dos serviços.

Análise de Risco e Emissão

Com ajuda da inteligência analítica é possível automatizar análises para que novas apólices estejam alinhadas ao perfil de sinistralidade desejado.

Além disso, com base no apetite de risco de cada empresa, nossos parceiros podem criar regras ou utilizar políticas prontas para aprovar, derivar para análise de mesa ou reprovar segurados de forma automática e rápida.

Compliance e PLD

Para estar alinhado à Susep 612 do onboarding até o monitoramento, as empresas precisam de dados precisos. 

Leia mais: Susep 445: como se adequar à circular do setor de seguros

Assim, são capazes de identificar e monitorar conflitos de interesses de empresas, corretores, segurados e prestadores, bem como indícios de envolvimento com atividades ilícitas.

Análise de Sinistro

Com dados B3, as seguradoras podem validar a identidade dos segurados e automatizar a decisão de pagamento de sinistros, direcionando somente casos específicos para sindicância. Além disso, com dados certeiros, elas podem sinalizar conflitos de interesse, vínculos ocultos e abusos, evitando pagamentos indevidos.

Case de Sucesso: como a Claro Brasil utiliza as soluções de prevenção à fraude da Neoway

Adriano Martins, da Claro Brasil, conta como as ferramentas da Neoway ajudam a companhia na área de compliance e fraudes para mitigar riscos com terceiros e fornecedores da empresa.

Seja no uso de um motor de decisão para análises de perfil de risco ou com um indicador de empresas laranjas, os dados únicos da B3 e a tecnologia de dados da Neoway podem fazer a diferença no combate aos riscos e prevenção de fraudes.

Conclusão

A fraude de reembolso em planos de saúde representa um risco crescente para seguradoras e operadoras, exigindo a adoção de ferramentas inteligentes para detecção e mitigação de riscos. 

Com o uso de inteligência analítica, machine learning e automação de decisão, é possível reduzir prejuízos, otimizar processos e garantir mais segurança no pagamento de reembolsos.

Com o aumento das tentativas de fraude no Brasil, seguradoras que investirem em tecnologia para prevenção de perdas não apenas protegerão seus recursos, mas também garantirão mais transparência e eficiência operacional.

Se sua empresa busca uma solução robusta para combater fraudes e aprimorar a gestão de sinistros e reembolsos, investir em inteligência analítica e validação de identidade é o caminho para um setor mais seguro e sustentável para todos os envolvidos.

Fale com um de nossos especialistas e conheça as soluções de Prevenção de Perdas da Neoway para o setor de seguros.