Groupama, Suistimal Riskini Datamind ile Tespit Ediyor

Sigortacılık pazarının büyük oyuncuları arasında yer alan Groupama Sigorta, kasko ve trafik sigortası suistimal vaka tespitinin daha etkin bir şekilde yönetilebilmesi için Datamind ve lBM ile çalışmayı tercih etti…

2006 yılında Başak Sigorta A.Ş.’nin özelleştirilmesi ile Groupama Sigorta unvanını alan şirket, taşınır ve taşınmaz mülk sigortacılığı, yani elementer sigortacılık grubunda faaliyet göstermektedir.
Hızla büyüyen ve rekabet ortamı artan sigortacılık sektöründe, hasar dosyalarının incelenmesi ve suistimal risklerinin tespit edilip aksiyon alınması, şirket için öncelikli alanlar arasında yer almaktadır.
Suistimal vaka tespitinin daha etkin yönetilmesi ve organizasyon içerisinde sürdürülebilirliği kolay ve aynı zamanda suistimal vakalarının da incelenmesine fırsat veren, makine öğrenmesi algoritmaları ile de kendi kendine öğrenen bir sisteme ihtiyaç duyuldu.
Sistemin kişilerden bağımsız uçtan uca çalışabilmesi ve hasar biriminin suistimal tespitine destek oluşturması hedeflendi.
Projenin birinci aşamasında yakalanan suistimal dosyalarının yüzde 25’lik bölümünün Anti-Fraud çözümü tarafından tespit edilmesi şeklinde bir hedef ile projeye başlandı.
Proje kapsamında gerçekleştirilen suistimal tespiti, geliştirilen ağ analizleriyle görsel olarak desteklenerek riskli dosyaların geçmiş dosyalarla olan ilişkilerinin ortaya çıkarılması ve bu dosyalara karşı hızlı bir şekilde uyarı alınması kurgulandı.
Proje başlangıç aşamasında konusunda uzman dört farklı şirket davet edilerek ihaleye çıkıldı. Bu sürecin ardından kullanılacak yazılımların, beklentileri karşılayıp karşılayamayacağı test edildi. Bunun sonucunda Groupama, gelen teklifleri de göz önünde bulundurarak Datamind ve IBM ile çalışma kararı aldı.
İlkay Aydoğdu Groupama Risk Yönetimi ve iç Kontrol Müdürü:Şirketin hayat dışı portföyünün büyük bir kısmını araç sigortaları oluşturuyor. Rekabetçi ortamda sürekli artan araç onarım ve araç parça maliyetleri, sektördeki birçok şirket gibi bizim de hasar maliyetlerimizin kontrolünü sağlamaya yöneltti.
Bu maliyetlerin içinde önemli bir kısım alan suistimal vakalarını erken tespit edebilmek ve hasar ödemesi öncesinde gerekli tedbirleri almak için mevcut uygulamamızı iyileştirmeye karar verdik. Piyasada mevcut suistimal tespit yazılımları için teklifler topladık. Satın alma sürecinde, sadece yazılım maliyeti değil, yazılımın entegrasyonu sırasında alacağımız destek, entegrasyonu yapacak şirketin deneyimi ve desteği konusu da bizim için önemli kriterlerdi. Bu kriterleri uygulayarak yaptığımız değerlendirmeler sonucunda Datamind ile çalışma kararı aldık.
Soner Ergücan / Groupama Hasar Suistimal ve Raporlama Müdürü:Şirketimizde, suistimal vakalarının tespiti için farklı bir uygulama kullanıyorduk. Ancak bu uygulama gelişen teknoloji ile artık taleplerimize karşılık vermekte zorlanıyordu. Datamind ile yürütülen proje kapsamında amaç hasar ihbarı sonrasında daha çok veriye ulaşmak ve manuel kontrolleri minimum seviyeye çekmekti. Kullanıcılar tarafında operasyon azaldıkça verimin artacağını biliyorduk. Birinci fazda buna ulaştık ve operasyonu en az seviyeye indirdik.
Artık suistimal olasılığını doğru hesaplayabiliyor ve sonuca yakın dosyaları tespit edebiliyoruz. Dolayısıyla araştırmacının dosyayı doğru veriler üzerinden araştırmasını sağlıyoruz. Haziran sonu itibari ile proje yatırımının geri dönüşümü sekiz kata yakın gerçekleşmiş ve sistem bir önceki yapıya göre ortalama yüzde 37 Fraud yakalama oranında artış sağlamıştır.
Hüseyin Keyif Partner:Datamind 2008 yılından bu yana bilişim sektöründe verinin dokunduğu tüm alanlarda hizmet sunan bir yazılım ve danışmanlık firmasıdır. Özellikle Fraud risk analitiği, müşteri analitiği, operasyonel analitikler ve endüstri 4.0 alanlarında çözümler sunmaktayız. Proje dört aşamadan oluşmaktadır. Öncelikle farklı kaynaklarda tutulan kasko ve trafik sigortası verileri Fraud Datamart’ı altında toplanmıştır. Daha sonra iş kuralları ile karar ağaçları, yapay sinir ağları gibi analitik modeller kullanılarak hibrit bir skorlama sistemi kurulmuştur. Üçüncü aşamada riskli olduğu belirlenen hasar dosyaları, IBM i2 programına aktarılarak dosya sorumlularının hasar dosyaları üzerindeki sahtekarlık veya usulsüzlüklerin kolayca tespit edilmesi sağlanmıştır.
Dördüncü aşamada ise bu sistemden elde edilen sonuçlar ve bulgular IBM Cognos raporlama programına aktarılmış ve sistemin tek bir platformda izlenmesine olanak sağlamıştır. Sistem, 1 yıldır Groupama Sigorta Hasar departmanı tarafından kullanılmaktadır. Mevcut Kural ve modeller yaklaşık 6 ayda bir revize edilerek yeni gelişen fraud vakalarına karşı sistemin sürekli güncel tutulması sağlanmaktadır.
Ayrıca Fraud sistemini yapay zeka teknikleriyle geliştirmekteyiz. Özellikle filo firmalarının sisteme mükerrer fotoğraf atarak suistimal yapmasını engelleyecek bir sistem geliştirdik.
Bu sisteme göre veri analizi sistemine yeni bir fotoğraf yüklendiğinde bu fotoğrafın Groupama Sigorta fotoğraf havuzunda olup olmadığını kontrol edip daha önce kullanılmış bir fotoğraf ise dosya sorumlularını uyaracak bir sistem tasarlanmıştır.
Groupama’nın projesi 2017’nin birinci çeyrek döneminin sonunda canlı sisteme alındı. Canlı sisteme alınmasından sonra yakalanan suistimal dosyalarının açılan hasar dosyalarına oranının artarak devam ettiği gözlendi.
A. Özer Dolgun / Tech Data IBM Ekip Lideri:Tech Data, dünya çapında 100’den fazla ülkede, 14.000’den fazla çalışan ile 44 yıldır IT distribütörü olarak hizmet vermektedir. İş ortaklarımızın ihtiyaç duyduğu tüm süreçlerde, uçtan uca katma değerli ve çözüm distribütörlüğü hizmetleri altında destek sağlamaktayız.
Bu kapsamda müşterilerimizin ve iş ortaklarımızın gerçek zamanlı olarak IT çözümlerinin deneyimlemeleri, demo ortamlarına bağlanabilmeleri ve PoC imkanlarından fayda sağlayabilmeleri, ayrıca teknik danışmanlarımız ile tüm bu süreçlerde doğru kurgu ile hareket edebilmeleri için destek sağlamaktayız. Datamind ile Groupama Sigorta’da gerçekleştirilen Fraud projesi Türkiye’de ilk olmakla birlikte çalışmalarımıza güzel bir örnek teşkil etmiştir.”

Genel Bakış
Gereksinim:
* Model ve kuralların IT ve kullanıcılar tarafından değiştirilebilmesi,
* Tahminsel modelleme ve sosyal ağ analizi (acente, tamir servisi, sigortalı, eksper ve karşı taraf arasındaki ilişkiler) gerçekleştirebilmesi,
* Raporlama ve grafik gösterge hazırlama yeteneklerinin iyi olması,
* Modelin ve tüm bileşenlerinin performansının izlenebilmesi,
* Dış veri kaynaklarına bağlantı yapılabilmesi,
* Mevcut operasyonel sisteme kolay entegre edilebilmesi.

Çözüm:
IBM Counter Fraud Management Ailesi
* IBM SPSS Modeler
* IBM i2
* IBM Cognos

Avantaj:
Sistemin devreye alınmasında sonra Fraud sistemi tarafından yakalanan suistimal oranları hızla arttı.
1 yıl içerisinde projenin yatırım getirisi 8 kata yakın (ROI katsayı: 7.92) gerçekleşti. Proje, geri ödemesini 1,7 ayda sağladı.

Proje Ekibi: Groupama Sigorta
* Georgios Vrachnos – Trafik ve Hasar Grup Müdürü, Proje Sponsoru
* Serkan Avcı – IT GMY, Proje Sponsoru
* İlkay Aydoğdu – Risk Yönetimi Müdürü, Proje Lideri
* Soner Ergücan – Hasar Suistimal Yönetimi Müdürü, Proje Ekibi Üyesi
* Murat Okay – IS, Grup Müdürü
* Murat Taş – iş Zekası & CRM Müdürü

Datamind
* Hakan Tarhan – Yönetici Ortak, Proje Sponsoru
* özgür Dolgun – Proje Yöneticisi
* Hüseyin Keyif – Kıdemli Veri Bilimci
* Cenk Balkan – Kıdemli Veri Bilimci
* Ali Aydın Koç – Veri Bilimci, Proje Yöneticisi
* Dilara Tepe – Kıdemli Veri Mühendisi
* Güneş inal – Veri Mühendisi

Yakalanan Fraud Oranındaki Artış
Sistemin devreye girmesi ile geçmiş yıllarda yakalanan ortalama suistimal dosyalarına göre yüzde 11’lik bir artış meydana gelmiştir. Sistem üzerinde yapılan optimizasyon çalışmaları ile bu oran yüzde 37 seviyelerine çıkmıştır.
Sistemin devreye alınmasından sonra Fraud sistemi tarafından yakalanan suistimal oranları hızla artmış, 2018’in birinci dönemi için suistimal dosyalarını tespit eden yapının yüzde 50’ye yakınında suistimal sistemin uyarı vermesi ile sonuçlanmıştır.

#TechData, #Groupama

Yorum Yok
 
 

Popüler Yazılar

Dell EMC Unity Success Story In Turkey