Serviços
apoiados na inteligência artificial da Neurotech podem aumentar em até 230%
detecções de falsos pedidos
A Neurotech, empresa
especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial,
Machine Learning e Big Data, desenvolveu soluções com grande potencial para
combater anormalidades em diferentes segmentos. Uma das práticas já utilizadas
têm a possibilidade
de aumentar em até 230% as detecções de fraudes em reembolsos quando comparada
à uma análise puramente manual dos casos, como é realizada atualmente em grande
parte das operadoras. “Antes mesmo do início da pandemia de Covid-19, em 2020,
o setor avançava digitalmente, principalmente com o advento da telemedicina”,
avalia Rodrigo Cunha, diretor de Novos Negócios da Neurotech.
De acordo com ele, esse fenômeno foi acelerado
durante o período da pandemia, o que causou impacto em toda a estrutura e
operação das seguradoras, clínicas e hospitais que passaram a receber uma
demanda diferente de atendimentos e autorizações de procedimentos médicos. E um dos procedimentos que
passou por grandes transformações foi o reembolso. “O que antes exigia uma gama
de burocracias e documentações, hoje, pode ser realizado de forma online e ser
acompanhado em tempo real”, diz.
Com isso, o processo foi
acelerado e melhor viabilizado tanto pela seguradora quanto pelo beneficiário,
mas trouxe, juntamente com a sua facilidade, uma crescente onda de tentativas e
execuções de fraudes. Para reduzir os impactos, interessados na detecção
de fraudes de reembolso investiram na utilização da Inteligência Artificial
para tornar o processo mais rápido e preciso. “A importância da
agilidade na detecção de fraudes torna-se ainda mais visível quando analisamos
dados do mercado”, destaca.
Reembolsos somam R$ 20
bilhões
Segundo a Agência Nacional
de Saúde (ANS), foram gastos R$ 160 bilhões com sinistros em 2021. Desse total,
cerca de R$ 20 bilhões foram direcionados para reembolsos, e, em média, 4% do
total de pedidos é sinalizado com algum tipo de fraude (e, em até 20% nos casos
de solicitações criticadas). Além disso, estudos do Instituto de Estudos de
Saúde Suplementar (IESS) apontam que, por conta das fraudes, os procedimentos
médicos acabam tendo um custo de um terço a mais do valor real, o que contribui
como fator de pedido de reajustes por parte das seguradoras. Em 2022, o
reajuste de Planos Individuais terá aumento de 15,5%.
As fraudes em reembolso
são realizadas de diversas formas: cópias de pedidos anteriores com adulteração
de data, aumento do valor do recibo, emissão de dois ou mais recibos para ter
reembolso total, entre outros. Em geral, tratam-se de descaracterizações das
imagens originais de recibos e notas fiscais que comprovam os procedimentos
realizados.
Mas como a
Inteligência Artificial atua na resolução dessa problemática?
Score com precisão elevada
A tecnologia de Deep
Learning é constituída de redes neurais mais complexas, o que assegura que, por
meio de algoritmos, possam ser reconhecidos padrões em um determinado grupo de
dados e, assim, viabilizar o desempenho de atividades de decisão e predição
como o reconhecimento de modificações em imagens, entre outros. O processo
para detecção automatizada de fraudes e abusos em imagens, pela Neurotech, pode
ser seccionado em algumas etapas.
O Deep Learning realiza um estudo das imagens enviadas e identifica recibos duplicados ou similares. Podendo também identificar, em trechos dos recibos ou notas fiscais, possíveis adulterações no documento enviado, alertando para a existência de fraude.
A tecnologia de OCR (Optical Character Recognition) é capaz de extrair dados de formulários, notas fiscais e recibos enviados em formato de imagem ou mapa de bits, sendo eles escaneados, escritos à mão, datilografados ou impressos e transformá-los em texto.
As variáveis disponíveis
no modelo de análise de dados são capazes de calcular a probabilidade de fraude
(gerando scores) com uma precisão elevada. Quanto maior o score, maior a chance
daquele beneficiário estar relacionado a uma fraude.
