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ANALIZZARE IL SINISTRO CON INTELLIGENZA

“Individuare le frodi – spiega Andrea Guerra, managing director di Kube Partners Italia – è un processo complesso e, come tale, richiede sia una profonda conoscenza delle dinamiche dei sinistri sia il ricorso a una tecnologia all’avanguardia. Detector nasce proprio dall’unione di questi due principi ispiratori: l’esperienza liquidativa e investigativa di Msa Multi Serass e la tecnologia di analisi dati di Kube Partners”. 

È un approccio, quest’ultimo, che si differenzia dal resto del mercato. “Normalmente – conferma Giovanni Campus, direttore generale di Msa Multi Serass – le soluzioni antifrode sono di due tipi: quelle che riproducono l’expertise del liquidatore e dell’unità anti frode nell’identificazione massiva dei sinistri potenzialmente fraudolenti ma utilizzano sistemi informatici poco avanzati e quelle che, a loro volta, ricorrono a tecnologie moderne ma presentano una ridotta capacità di replicare le conoscenze di business o non sono personalizzate per il mercato italiano. Coniugare contemporaneamente le due esigenze in un unico prodotto software è stato il nostro obiettivo, che siamo convinti di aver colto in pieno”.

L’approccio all’individuazione automatica di sinistri fraudolenti presenta un paradosso di difficile soluzione. “In tutti i motori antifrode, o in buona parte di loro, – spiega Campus – c’è un problema di fondo: più lo strumento è severo e determinato nella ricerca delle frodi (con un gran numero di ricerche e analisi nelle banche dati), ovvero maggiore è la sua granularità di analisi, più tende a generare segnalazioni di potenziali frodi che poi, alla luce di ulteriori indagini, si rivelano non esserlo. Ovvero si generano falsi positivi”.

Un falso allarmismo che non aiuta. Quando il sistema antifrode genera molti falsi positivi, il liquidatore o l’unità anti frode tende a concentrarsi sui sinistri che presentano un danno economico maggiore, non considerando quelli che si trovano al di sotto di un certo valore. In questo modo, inavvertitamente, il liquidatore introduce una soglia di detezione nel valore del sinistro, sotto la quale la potenziale frode non viene considerata. Purtroppo, i sinistri sotto soglia costituiscono la maggioranza dei sinistri fraudolenti: spesso il frodatore professionista preferisce fare, non un sinistro da 3.000 euro, che potrebbe attirare maggiormente l’attenzione della compagnia, ma due da 1.500 euro o tre sinistri da 1.000 euro, che, per le ragioni di cui sopra, potrebbero essere meno considerati. Un ulteriore problema consiste invece nel non identificare un sinistro fraudolento e ciò in quanto il frodatore in certi casi è a conoscenza di alcune delle regole automatiche di identificazione delle frodi utilizzate dalle compagnie e non infrequentemente le testa per verificarne la loro attualità. 

Il problema si risolve in due modi: con l’esperienza e con la sofisticazione dell’analisi. “Detector – conferma Campus – analizza il sinistro in modo automatico non da un singolo punto di vista, ma da molteplici punti di osservazione, e un sinistro è considerato fraudolento non soltanto quando un indicatore si palesa come manifestamente anomalo ma anche quando diversi indicatori (divisi in quattro famiglie: euristici, geografici, relazionali e predittivi) segnalano una potenziale anomalia. In sostanza, Detector fa sua la celebre filosofia di Hercule Poirot: un indizio è un indizio, due indizi sono una coincidenza, ma tre indizi fanno una prova”. 

Entrando più nello specifico delle quattro famiglie di indicatori, gli euristici hanno l’obiettivo di replicare il know how dell’esperto anti frode ricorrendo a tre sotto-indici: un indice basato sulle risultanze (score) di una cinquantina di query automatiche sui data base interni di compagnia (sinistri, portafoglio, anagrafe); un indice che dà un peso alle segnalazioni manuali dei liquidatori proponendo una check list strutturata; infine un indice che analizza e pesa i parametri di significatività derivanti dall’interrogazione della banca dati Ivass.

Le analisi euristiche sono un importante punto di partenza, ma la novità di Detector consiste nelle altre tre famiglie di indicatori, che permettono di individuare dei sospetti di frode anche per quei sinistri che sotto il profilo dell’indice euristico risulterebbero perfettamente normali.

“L’indice geografico – spiega Guerra – localizza tutte le parti coinvolte nel sinistro, traducendole in latitudine e longitudine e collocandole territorialmente in una mappa (Detector incorpora le tecnologie Google Geolocalisation Api e Google Maps Image Api); il sinistro è quindi analizzato in modo sofisticato, deducendo il suo profilo di rischio ambientale (quanto pericolosa è la zona in cui gli eventi hanno avuto luogo e dove le parti risiedono) e di rischio collusivo (ad esempio abitare sufficientemente vicino al mio testimone per un sinistro avvenuto a qualche chilometro di distanza può essere una situazione da approfondire). 

L’indice relazionale invece analizza i rapporti o le relazioni fra le parti (chi conosce chi, chi usa recapiti uguali o simili, chi è associato ad altri sinistri segnalati come potenzialmente fraudolenti), costruendo delle reti di connessioni e calcolando la propagazione della potenziale fraudolenza (ad esempio: se sono testimone in un sinistro e attore in un altro sinistro identificato come potenzialmente fraudolento, metto sotto osservazione anche il sinistro di cui sono testimone). Questo approccio consente di individuare con accuratezza concentrazioni anomale di sinistri in gruppi di persone; un buon segnale della presenza di frodi organizzate. 

Infine, l’indice predittivo è la combinazione di algoritmi di auto-apprendimento (per i matematici in ascolto classificatori non lineari – algoritmi che imparano e migliorano nel tempo la loro precisione di indagine); tali algoritmi cercano similitudini del sinistro in esame con la storia pregressa delle frodi. In virtù della loro sofisticazione, Reti Neurali e Google Prediction Analytics – che compongono l’indice predittivo – richiedono hardware molto potenti e particolarmente veloci. Un accordo commerciale con Google mette a disposizione dei nostri sviluppatori la griglia di calcolo di Google. Indubbiamente l’incorporazione di una tale tecnologia offre ai nostri clienti risultati e benefici che difficilmente si potrebbe ottenere in altro modo”.

“Poiché l’efficacia della lotta alle frodi non dipende soltanto dall’efficacia degli strumenti informatici ma anche dall’integrazione di questi strumenti con metodologie di lavoro, processi e unità organizzative specializzate, è importante segnalare – prosegue Campus – come Detector incorpori un modello organizzativo innovativo, che prevede l’interazione di tre unità organizzative: il liquidatore, l’unità di Triage e l’unità anti frode. In particolare l’unità di Triage è un ufficio a cui sono segnalate le pratiche che superano determinati valori di rischiosità e ha il compito di esaminarle rapidamente (massimo 48 ore) e di decidere se restituirli al liquidatore nel normale circuito gestionale – nel caso non si ritenga utile proseguire nell’investigazione – oppure  se trasferirle all’unità anti frode specializzata per l’approfondimento, l’investigazione o la proposizione alla compagnia dell’azione penale.”

“Lo sviluppo di Detector è cominciato appena dopo l’emanazione del Regolamento 44, quindi da circa un anno e mezzo. Contrariamente ad altri sistemi – conclude Guerra – nel Detector è stata data molta importanza anche alla veste grafica e alla usability, che si traduce in poche maschere molto pulite e strutturate, contenenti le informazioni di interesse nei punti giusti della schermata; tutto ciò al fine di favorire l’erogazione delle informazioni importanti in modo immediato e comprensibile dall’utente, evitando il più possibile inutili click. Il tutto in una cornice grafica che rende più gradevole, e quindi meno faticoso, il lavorare sul sistema”.

Detector potrà indifferentemente essere integrato con i sistemi di compagnia oppure vivere come sistema stand alone, elaborando i flussi dati recuperati dai data base della compagnia.