Il paradigma dei Big Data e Predictive Analysis, un valido supporto al contrasto delle frodi...

INNOVATE. TRANSFORM. DELIVER.

Rome, 24 Febbraio 2017 Data Driven Innovation

N14 #Fintech #Fraud #Banking

Il paradigma dei Big Data e Predictive Analysis, un valido supporto al contrasto delle frodi assicurative

2CONFIDENTIALGFT GROUP

Svolgiamo attività di consulenza a livello internazionale per i cambiamenti del business e l’evoluzione tecnologica. A noi si affidano le primarie istituzioni di servizifinanziari a livello mondiale

Servizi IT e innovazione

10/02/17


1.300

2.016

3.131

4.050

4.800

2012 2013 2014 2015 2016e

26%

10%

64%

ULRICH DIETZ MARIA DIETZ FREE FLOAT

Dati e cifre

10/02/17

PREVISIONI BASATE SUI RISULTATI DELL’ULTIMO TRIMESTRE

STRUTTURA

AZIONARIA

Azioni quotate al Tec-DAX,

Frankfurt Stock Exchange

4.800dipendenti ad oggi

MODELLO DI DELIVERY GLOBALE

€ 420milioni nel 2016

PREVISIONE DEI RICAVI

€ 33milioni nel 2016

EBT PREVISTO

Numero di dipendenti (FTE)


Istituzioni finanziarie leader a livellomondiale si affidano a noi

10/02/17

Capital

Markets

Private

WealthRetail

Banking

Insurance


4.800 esperti in 12 paesi

10/02/17

Canada (10)

Toronto

USA (80)

Boston

New York

Costa Rica (110)

Messico (120)

Heredia

Mexico City

Brasile (800)

Alphaville

Curitiba

São Paulo

Sorocaba

Perù

Lima

(founded 2016)

UK (250)

Londra

Spagna (2.100)

Alicante

Barcellona

Lleida

Madrid

Valencia

Zaragoza

Polania (600)

Lodz

Poznan

Varsavia

Germania (300)

Bonn

Eschborn/Frankfurt

St. Georgen

Stoccarda

Italia (600)

Firenze

Genova

Milano

Montecatini Terme

Padova

Piacenza

Siena

Torino

Svizzera (50)

Basel

ZurigoIMPORTANTI CLIENTI A

LIVELLO MONDIALE

(Numeri) = FTE sulla base dei risultati dell’ultimo trimestre


Uniamo capacità consulenziali, creative e tecnologiche alla competenza nel settorefinanziario

Smart minds fordigital transformation

10/02/17

7CONFIDENTIALGFT GROUP 10/02/17

Startups

Establishedcorporations

Creative minds

Investors

Politics

Media

Piattaforma per l’innovazioneglobale

All’interno del Gruppo GFT, CODE_n è una fonte trasversale di

innovazione.

Identifica le tendenze e i nuovi modelli di business per

accelerare la trasformazione digitale e, allo stesso tempo,

connette GFT al mondo delle start-up e dei pionieri digitali.


Febbraio 2017

Il sistema Antifrode di GFT


Le frodi nel mercato assicurativo

Le frodi diventano sia più numerose che sofisticate e di conseguenza stanno anche cambiando la modalità di gestirle nelle compagnie

Frodi Individuali1

Frodi Organizzate

Frodi da Terze Parti

Circa il 64% delle frodi assicurative.Un fenomeno in aumento anche a causa della crisi finanziaria e del fatto che sia un comportamento percepito come «normale» dall’opinione pubblica

Una frode pianificata a partire dalla sottoscrizione della polizza. Tipicamente l’organizzazione criminale, individuato il

bersaglio, sottoscrive più polizze per poter colpire sistematicamente

Un fenomeno in rapido aumento, dal momento che i clienti generalmente preferiscono riparare subito i danni piuttosto che ricevere un pagamento

Migliorare la capacità di individuazione e la reattività

2

3

La media italiana

dei sinistri

fraudolenti si attesta

al 2,5% (10% in

Europa): denota la

difficoltà che ha il

mercato nazionale

ad individuare i

fenomeni

fraudolenti nel

mondo assicurativo


Sistema Antifrode di GFT: introduzione

GFT ha sviluppato una soluzione Antifrode che permette ad una compagnia di

effettuare una efficace azione preventiva delle frodi (real time), oltre a permettere

una più tradizionale azione reattiva (batch) a partire dai sinistri creati o modificati

per individuare quelli sospetti

Approccio Reattivo – La gestione «tradizionale» delle frodi

La gestione dell’Antifrode avviene dopo l’apertura del sinistro e si basa sul know-how e sulla sensibilità del

liquidatore. Nel momento in cui viene individuato un possibile tentativo di frode, spesso l’unica opzione disponibile è

quella di intraprendere azioni legali

Approccio Preventivo – Una nuova modalità di intercettare e valutare il rischio

Consiste in una serie di procedure, strumenti e regole che sono applicate durante l’apertura del sinistro, nel momento

in cui si contatta l’assicurato ed è possibile incalzarlo con domande mirate. Richiede una stretta integrazione tra

sistemi durante tutto il processo di gestione del sinistro ed in particolare in fase di aperture del sinistro.


Più Prevenzione, non solo analisi a posteriori

Più Banche Dati: arricchimento dati con fonti esterne e

fonti non strutturate (note, documenti, immagini, voce)

Miglior efficacia delle regole (riduzione falsi positivi,

emersione falsi negativi, gestione regole)

Semplicità della risposta a mascherare la

complessità dell’intelligenza sottostante

Punti qualificanti del sistema Antifrode di GFT


Sistema Antifrode di GFT: la roadmap

Nel 2013 e 2014 partecipazione al gruppo

di lavoro antifrode e ricerca congiunta con

; presentazione prototipo al

CeBit di Hannover

Nel 2015 viene installata la prima versione

a scopi di investigazione presso l’ufficio

antifrode di una compagnia italiana di un

gruppo assicurativo internazionale

Nel 2016 la soluzione è presentata al

mercato ed arricchita con le componenti di

Scoring e Cognitive Machine Learning

Evoluzione: allargamento delle capacità

di controllo: immagini, semantica, vocale;

accordo per distribuzione internazionale


Sistema Antifrode di GFT: caratteristiche della soluzione

Ampia base dati antifrode per analisi e investigazioni

Modalità di scoring sia real time sia batch con possibilità di

integrazione via servizi o dati con i sistemi di compagnia

Scoring con regole di varia natura: deterministica, rassegna

stampa, network, georeferenziata, cognitiva, testuale, con

evoluzioni pianificate per veridicità immagini, false dichiarazioni

vocali, semantica

Tracciatura della pratica in evidenza e degli esiti di scoring

Architettura tecnologica “leggera”, basata su tecnologie open

source, integrata da prodotti di specializzati di terze parti e front-

end a widget, responsive

Integrazione nativa con Guidewire ClaimCenter


Sistema Antifrode di GFT: funzionalità principali

Configuratore regole

Scheda scoring

Evidenza regole scattate, follow-ups, network e georeferenziazione dei

soggetti coinvolti

Log degli scoring

Lista degli scoring da esaminare

Strumenti di investigazione

Ricerca parametrica nella base dati antifrode

Scheda di sintesi dell’elemento in esame con evidenza di situazioni

anomale

Georeferenziazione delle informazioni collegate all’elemento in esame

Network delle relazioni collegate all’elemento in esame e possibilità di

aggiunta nodo con evidenza dei cammini di collegamento

Social scan (sperimentale)

Reportistica dei controlli antifrode

Motore di Cognitive Machine Learning

Creazione modello predittivo

Analisi variabili del modello predittivo

Inserimento manuale di regole e loro verifica di efficacia

Apprendimento e tuning del modello predittivo

Funzionalità disponibili come servizi accessibili dai sistemi

Aziendali


Sistema Antifrode di GFT: Le fonti dati attualmente gestite

La soluzione utilizza dati strutturati e non strutturati provenienti dai sistemi di compagnia o da sorgenti esterne

Dati strutturati Anagrafiche

Nominativo, indirizzi, email, cellulari, segnalato, …

Fiduciari e terze parti

Carrozzerie, legali, medici, …

Polizze

Data effetto e scadenza, premio, agenzia, …

Sinistri

Luogo e data di accadimento, stato del sinistro, …

Veicoli

Marca, modello, data immatricolazione, …

Database istituzionali

Es. BDS IVASS (codici fiscali e targhe), CERVED,CCI

Relazioni tra le entità sopra indicate

Coinvolti in sinistri, nucleo familiare, titolari di polizza, …

Antifrode

Risultati investigazione antifrode su singolo sinistro

Open data

Secondo le fonti disponibili

Dati non strutturati Note testuali dai sistemi di Compagnia Documenti digitali in formato PDF Documenti in formato Microsoft Word® File Excel Mail di Newsletter


Casi d’Uso


Ricerca «real time»

Ricerca «real time»

Consente all’utente di eseguire query complesse

ed accedere a tutta l’informazione memorizzata

nei dataset Big Data

Scheda documento

Visualizza tutte le informazioni relative

all’entità selezionata (persona, sinistro,

polizza o veicolo) presenti nei database di

Compagnia ed esterni.

Consente l’accesso ai documenti correllati.

Lista dei risultati

Evidenza match, sorgenti ed highlight.

Può essere arricchita integrando, ad

esempio, l’evidenza di presenza in un

archivio istituzionale


Analisi della rete di relazioni

Analisi della rete di relazioni

E’ possibile espandere ciascun nodo della rete ed

impostare filtri per visualizzare solo i nodi di interesse.

Di ogni nodo l’utente può richiamare la scheda

documento per avere accesso alle informazioni di

dettaglio.

Ricerca collegamento

La funzione permette di individuare un

cammino nella rete di relazioni tra tutte le entità

presenti nei database applicativi.

E’ possibile impostare la profondità della

ricerca e filtri sulle entità da attraversare


Geo referenziazione

Geo referenziazione

Geo referenziazione di ciascun

riferimento geografico presente

in un documento

ed in quelli collegati.

La funzione integra StreetView®.

Open Data

Il componente standard di

GoogleMaps® è arricchito dai dati

provenienti da un dataset

«Open Data» istituzionale


Caso d’uso : Investigazione

Il nostro operatore

sta esaminando la

situazione di un

sinistro aperto

Il Sig.Rossi, il

contraente della

polizza, afferma che

l’incidente è avvenuto

in una zona trafficata

della città.

1Il nostro operatore ricerca il Sig.Rossi

nel sistema ed accede alla sua scheda..

Il Sig.Rossi è stato coinvolto in due altri

sinistri ed è segnalato in un database

istituzionale.

2

L’operatore prosegue l’indagine ricercando il numero

di cellulare del Sig.Rossi. I risultati ci rivelano che il

numero è associato a tre differenti profili, ognuno

dei quali coinvolto con diversi ruoli in diversi sinistri,

oltre ad essere numero di una carrozzeria e, in una

nota testuale, associato ad un altro sinistro.

Le evidenze suggeriscono che in realtà si tratti

sempre della stessa persona.

3Allertato dai primi risultati l’operatore pone

l’attenzione sul sinistro ed utilizza il tool di analisi

della rete di relazioni al fine di avere una

vista completa del sinistro e dei fatti ad esso

correlati.

4

La geo referenziazione dell’informazione

consente all’operatore di visionare il luogo

di accadimento del sinistro e di verificare

le dichiarazioni del Sig.Rossi.

L’incidente è avvenuto in una zona

periferica della città.

5

Le prove suggeriscono

all’operatore che si tratti di un

possibile tentativo di frode.

Il nostro operatore blocca la

liquidazione e segnala il

sinistro all’uffucio

Antifrode di Compagnia.

Video


Sistema Antifrode di GFT: lo strumento di analisi cognitiva

In molte realtà assicurative il contrasto alle frodi si fonda sulla presenza

di indicatori manuali, sulla diagnosi sul territorio e sull’utilizzo di

complessi algoritmi matematici

Tuttavia persiste la necessità di migliorare le capacità di individuare

situazioni fraudolente Regole che invecchiano nel tempo

Regole non sufficientemente precise

Problemi nel garantire un numero ridotto di falsi positivi (segnalazioni di frodi che non

risultano tali) e al tempo stesso minimizzare i falsi negativi (frodi non intercettate)

I moderni sistemi cognitivi, che analizzano i dati e apprendono da

esempi, si stanno diffondendo come strumento per massimizzare

l’efficacia delle regole predittive

GFT per individuare, eseguire e monitorare le regole più efficaci in

situazione di frode sinistri, utilizza un motore cognitivo di un proprio

partner specializzato, Rulex®


Rulex: caratteristiche principali

Rulex, il prodotto distribuito e utilizzato da GFT, offre una risposta completa ed esauriente alle molteplici necessità di individuazione di modelli predittivi e automazione delle decisioni

Rulex è una piattaforma di “Cognitive Machine Learning” per automatizzare la capacità predittiva e renderla disponibile in modalità real time

Rileva automaticamente i dati e i valori più rilevanti per spiegare un fenomeno

Deduce velocemente le regole predittive per le diverse situazioni di business

Pubblica il suo risultato in maniera comprensibile e modificabile

Fornisce la logica predittiva da eseguire in applicazioni e hardware esterni

Soddisfa alla futura normativa GDPR

Permette di esplicitare modelli «black-box» già in uso

GFT e Rulex mettono a disposizione dei propri clienti dei «template» per accelerare la messa in opera di modelli predittivi


Applicazione su caso reale

Riduzione dei costi per l’analisi dei sinistri fraudolenti individuando

le potenziali frodi in modo efficiente ed automatico

E’ stata svolta una analisi con la piattaforma Rulex a partire da circa 175.000

sinistri (e dati correlati) forniti dalla Compagnia

L’analisi è impostata su 51 indicatori condivisi con gli esperti di dominio,

selezionati tra dati geografici, di rete di vendita, di portafoglio e del sinistro

Il modello di frode generato è composto da 40 regole deterministiche che sono

in grado di spiegare il 95% dei fenomeni nel complesso

Il modello ha individuato il 20%(*) di falsi positivi tra le segnalazioni del sistema

antifrode di Compagnia ed il 5%(**) di falsi negativi

(*) Circa 400 su 2.000 sinistri segnalati dal sistema antifrode

(**) Circa 9.000 su 173.000 sinistri non segnalati da sistema antifrode


Shaping the future

of digital business

10/02/2017

GFT Italy Dante LaudisaMarketing and Communication Director

Via A. Campanini, 620124 Milan (Italy)

T +39 02.58158.1 [email protected]

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