Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника


Меры предупреждения страхового мошенничества




По данным различных источников, сегодня в России порядка 10% страховых выплат попадают в руки мошенников, при этом до 40% россиян попытку обмануть страховую компанию вообще не относят к числу преступлений. На самом же деле, страхование является не только разновидностью коммерческой деятельности, но и важнейшим инструментом для решения социальных вопросов, в силу чего от действий страховых мошенников страдают, в конечном итоге, и национальный бизнес, и граждане, и государство в целом [5].

Для борьбы со страховым мошенничеством рекомендуется использовать итеративный подход, когда достижение поставленной цели происходит через реализацию последовательных этапов. На первом этапе происходит диагностика страховой компании с целью идентификации присутствующих в ней мошеннических рисков и последующий приблизительный расчет соответствующих финансовых утечек, а на втором –разработка конкретных мероприятий по предупреждению, идентификации и расследованию выявленных и наиболее существенных, исходя из их размера, утечек.

Этап 1. Диагностика.

Диагностика страховой компании по выявлению характерных для нее рисков мошенничества может осуществляться через формирование матрицы с описанием способов мошенничества в разрезе контрагентов и специфики страховых продуктов/линий бизнеса. Данный подход способствует как формированию полного перечня большинства мошеннических рисков, присущих той или иной компании, так и оценке потенциальных утечек, которые она несет по каждому из них.

Этап 2. Разработка мероприятий по борьбе с мошенничеством.

Мероприятия по снижению уровня идентифицированных на первом этапе рисков мошенничества, как правило, должны касаться трех

основных направлений.

1) Предупреждение мошенничества. Например, ужесточение процедур предстраховой экспертизы, а также процедур оценки и выбора партнеров, участвующих в урегулировании убытков.

2) Идентификация (выявление) риска мошенничества. Например, внедрение системы «красных флажков» – автоматических индикаторов на присутствие признаков мошенничества в выплатном деле. При этом данные индикаторы должны быть интегрированы в информационную систему компании, поддерживающую урегулирование убытков в страховой компании. При срабатывании «красных флажков» на наличие признаков страхового мошенничества сотрудники проводят дополнительную оценку данного убытка. При подтверждении факта мошенничества и возможности его доказательства страхователь получает отказ либо (в случае необходимости) проводятся дальнейшие судебные процедуры.

3) Расследование. Например, разработка и стандартизация процедур расследования и урегулирования случаев мошенничества с одновременным пополнение «черного списка» субъектов мошенничества (в лучших практиках участие/ наличие доступа к консолидированной базе данных участников страховых преступлений с другими страховыми компаниями).

Комплексные системы «красных флажков» основаны на применении прогнозного моделирования (predictive modeling). Прогнозное моделирование– это методология анализа данных, базирующаяся на методах искусственного интеллекта (artificial intelligence) и инструментах управления принятиями решений (decision management) [3].

Рис. 3.1. Схема работы «красных флажков» [3]

 

Вводные переменные являются ключевым моментом при использовании прогнозного моделирования. Качество результатов прогнозных моделей зависит от возможности комбинировать данные из внутренних источников страховой компании с общими внешними источниками. Для построения прогнозных моделей на российском страховом рынке рекомендуется использовать следующие источники: 1) информация о страхователях и застрахованных лицах; 2) информация об убытках; 3) внешние общедоступные источники, например, демографические данные, данные по покупательской способности; 4) информация по условиям конкретных страховых продуктов; 5) информация о характеристиках застрахованных транспортных средств.

Прогнозное моделирование позволяет ускорить идентификацию случаев страхового мошенничества, тем самым увеличивая возможный доход компании, который становится тем меньше, чем позже происходит идентификация.

Реалии современного страхового рынка таковы, что использование прогнозных моделей в России сдерживается, во-первых, отсутствием достаточных внешних единых баз данных, а во-вторых – скудной аналитикой внутри самих компаний. Многие страховщики, даже из числа сегодняшних лидеров, в стремлении объять всё и сразу пытаются внедрить в свои аналитические системы огромное количество новых полей для ввода информации. Однако на практике основная часть этих полей так и остается незаполненной.

На самом же деле, внедрение нового поля для ввода данных должно

сопровождаться его последующим корректным заполнением. В реальности, такая очевидная информация, как точный адрес места наступления ДТП, заполняется даже у лидирующих страховщиков далеко не идеальным образом.

Вместо бессмысленных попыток ввести как можно большее количество полей за один день страховой компании следует поэтапно внедрять только те поля, которые действительно могут помочь компаниям в дальнейшем автоматически идентифицировать наиболее материальные случаи потенциального мошенничества.

Полностью устранить мошенничество из страхования, как и из любой иной экономической сферы, невозможно. Однако применяя специальные меры, его можно держать под контролем, минимизировать ущерб, предотвращать значительное число криминальных проявлений.

Специалисты предлагают разные наборы мер, например:

- Лучшее изучение потенциального страхователя – если есть сомнения в желающем получить полис, лучше запросить на него побольше данных.

- Анализ повторяемости страховых обращений – повторные обращения в короткий период времени со схожими признаками должны вызывать подозрения.

- Строгое разделение функций и расположения отделов – те, кто оценивает ущерб и урегулирует страховой случай не должны тесно общаться с теми, кто выплачивает деньги.

- Прием на работу опытных специалистов по выплатам – среди них часть сотрудников должна заниматься только мошенничеством.

- Особо тщательный отбор новых сотрудников – с привлечением специалистов–детективов

- Большая публичность расследования и преследования мошенников.

- Повышение ответственности субъектов страхового дела за нарушение страхового законодательства;

- Законодательное определение понятия страхового мошенничества, четкая классификация видов страхового мошенничества, повышение вероятности наказания за страховое мошенничество, введение наказания уже на стадии покушения на мошенничество, достижение экономической невыгодности страхового мошенничества [6].

Наиболее эффективный путь борьбы со страховым мошенничеством — это включение относящейся к делу информации в централизованные базы данных. С их помощью подобных баз данных можно за короткое время вычленить наиболее сложные случаи страхового мошенничества, конечно, если эти данные можно будет получить повсеместно. Безусловно, требования к защите информации, составляющей коммерческую тайну, должны соблюдаться. Но если страховщики серьезно озабочены проблемой страхового мошенничества, то всегда можно найти удобные и действенные варианты сотрудничества.

По данным анализа экспертов, финансовые ресурсы страховщиков на предупредительные мероприятия и создание системы безопасности, направленные на борьбу со страховым мошенничеством, дают трех-шести кратную прибыль по сравнению с первоначальными затратами.

 


Поделиться:

Дата добавления: 2015-08-05; просмотров: 2134; Мы поможем в написании вашей работы!; Нарушение авторских прав





lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2024 год. (0.011 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты