Page 11 - InsuranceJournal127

วิชาการ IPRB

การตรวจสอบ Insurance Fraud มีเทคนิคที่นิยมใช้วิเคราะห์ ดังนี้
1) เงื่อนไขการตรวจสอบจากการก�าหนดกฎธุรกิจ (Business Rules)

ื่
ึ้
กฎธุรกิจที่กาหนดขนมาจะน�าไปเป็นเงอนไขการตรวจสอบข้อมูลการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่น่าสงสัย เช่น มีการเรียกร้องค่าสินไหม
�
ทดแทนส�าหรับรถยนต์ของผู้เอาประกันภัย แต่ไม่มีพยานหรือรายงานอุบัติเหตุจากตารวจ ไม่มีหลักฐานทางกฎหมาย หรือผู้เอาประกันภัยมีอาการ
�
บาดเจ็บอย่างไม่สมเหตุสมผล หรือผู้เอาประกันภัยเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ในช่วงเวลาที่เพิ่งเริ่มต้นเอาประกันภัย หรือเปลี่ยนแปลงประเภท
กรมธรรม์ ข้อมูลของผู้เอาประกันภัยที่ผ่านเงื่อนไขการตรวจสอบนี้จะถูกน�าไปตรวจสอบเพิ่มเติมโดย Loss Adjuster ที่มีประสบการณ์ต่อไป
การตรวจสอบวิธีนี้ง่ายต่อการด�าเนินการ โดยระบบจะจับคู่ข้อมูลในฐานข้อมูล อย่างไรก็ดี วิธีนี้มีข้อเสีย คือ ถ้าสร้างกฎธุรกิจมากไป
ื่
อาจท�าให้ไม่เจอการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่เป็นการฉ้อฉล หรือผู้ที่กระท�าการฉ้อฉลสามารถเรียนรู้เงอนไขการตรวจสอบจากการกาหนดกฎ
�
ธุรกิจของบริษัทประกันภัย และคิดพัฒนาวิธีการฉ้อฉลใหม่ ๆ เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจสอบ ท�าให้เงื่อนไขการตรวจสอบที่บริษัทใช้ในปัจจุบันไม่
สามารถคัดกรองได้ทุกเหตุการณ์

2) การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection)
Anomaly Detection จะมีชุดค�าสั่งตรวจสอบข้อมูลที่ผิดปกติโดยท�างานอัตโนมัติ ซึ่งชุดค�าสั่งจะมี Key Performance Indicators
(KPIs) เป็นมาตรวัดที่ช่วยระบุลักษณะข้อมูลที่ผิดปกติจะเหตุการณ์ทั่วไป เช่น KPI คือต้นทุนของการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ถ้าต้นทุนค่า
สินไหมทดแทนของเหตุการณ์หนึ่งมีค่าเบี่ยงเบนจากระดับค่าปกติของต้นทุนค่าสินไหมทดแทนของเหตุการณ์ลักษณะเดียวกัน ก็จะนับว่าการ
เรียกร้องค่าสินไหมทดแทนเหตุการณ์นั้นน่าสงสัย เป็นต้น
ข้อดีของวิธีนี้คือ เป็นเครื่องมือตรวจสอบการฉ้อฉลที่ง่ายต่อการน�าไปใช้ ท�าให้ Adjuster สามารถตรวจสอบ และระบุปัญหาได้อย่าง
ั่
ถกต้องและรวดเร็วเนื่องจากฟังก์ชนของระบบเป็นไปอย่างอัตโนมัติ ข้อเสียของวิธีนคือ ยากต่อการตัดสินใจว่าควรใช้ข้อมูลใดเป็น KPI มาตรวัดการ
ู
ี้
ตรวจจับความผิดปกติ และระดับค่าเท่าใดจึงมีความเหมาะสมในการตรวจสอบ เนื่องจากถ้าตั้งค่าระดับสูง อาจท�าให้การเรียกร้องค่าสินไหม
ทดแทนที่เป็นการฉ้อฉลไม่ถูกตรวจพบ ในทางกลับกัน หากตั้งค่าต�่าเกินไป จะท�าให้เสียเวลาในการตรวจสอบการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่
ไม่ใช่การฉ้อฉล และท�าให้การจ่ายค่าสินไหมทดแทนที่ไม่ใช่การฉ้อฉลเกิดความล่าช้า ซึ่งจะท�าให้ผู้เอาประกันภัยไม่พึงพอใจในการบริการ
การตรวจจับความผิดปกติมีเครื่องมือหนึ่งที่นิยมใช้ คือ การสร้างรายงานจากการผสมผสานของ Ad Hoc Query และ Online Ana-

lytical Processing (OLAP) ซึ่งเป็นการจัดหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ Insurance Fraud ทั้งหมด เช่น คุณลักษณะที่เข้าข่ายการฉ้อฉล ทุนประกัน
ค่าสินไหมทดแทน เป็นต้น จากนั้นผู้วิเคราะห์จะสร้างรายงานจากข้อมูลขนาดใหญ่นี้ โดยเลือกตารางข้อมูล เขตข้อมูล (Field) จัดกลุ่ม การเรียง
หรือหาผลรวมข้อมูลต่าง ๆ จากข้อมูลที่จัดเตรียมไว้ เพื่อตรวจสอบค่าสินไหมทดแทน สร้างการเปรียบเทียบ ระบุเงื่อนไขและค้นหาค่าสินไหม
ทดแทนที่มีสถานการณ์ไม่ปกติภายใต้ข้อมูลแวดล้อมที่แตกต่างกันไปตามกรณี ผู้วิเคราะห์ที่มีประสบการณ์สามารถเข้าใช้ข้อมูลและสร้างรายงาน
ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งท�าให้สามารถระบุปัญหาได้ตรงเป้าหมายและถูกน�าไปสืบสวนต่อได้อย่างมีประสิทธิภาพ
นอกจากนี้ ยังมีวิธีการวิเคราะห์แบบ Anomaly Detection ที่ใช้ในการตรวจสอบการฉ้อฉลอีก 2 วิธี ดังนี้
�
(1) Profiling Model น�าประวัติข้อมูลการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนมาสร้างแบบจาลองพฤติกรรม ไม่ว่าจะเป็นแบบกลุ่มหรือ
แบบเดี่ยว
(2) Clustering Identification จัดกลุ่มข้อมูลเพื่อระบุกลุ่มข้อมูลการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่มีความผิดปกติ เช่น รถ Porsche

ของผู้เอาประกันภัย แต่ผู้ขับขี่มีอายุที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะ ซึ่งท�าให้เกิดข้อสงสัยและน�าไปสู่การตรวจสอบเพิ่มเติม ซึ่งการวิเคราะห์แบบจัดกลุ่มนี้
จะท�าให้พบว่ากลุ่มผู้เรียกร้องค่าสินไหมทดแทนอย่างฉ้อฉลนี้จะจับกลุ่มกันและแตกต่างออกมาจากกลุ่มผู้เรียกร้องค่าสินไหมทดแทนทั่วไป หรือ
ข้อมูลที่แปลกแยกก็แสดงถึงความน่าสงสัยเช่นกัน ข้อมูลที่ผิดปกติเหล่านี้อาจแสดงถึงกรณีการฉ้อฉลได้

วารสารประกันภัย เดือนเมษายน-มิถุนายน 2558 11