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Unimed Nacional usa inteligência artificial para identificar recibos fraudulentos

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ecossistema de inovação, Inovação de processo, transformação digital
Inovação de processo
Em parceria com startup, a cooperativa usa tecnologia de análise de imagens por IA. Procurando se tornar mais tecnológica e diminuir a quantidade de fraudes em pedidos de reembolso, a Unimed Nacional implementou, em abril de 2023, um sistema de Inteligência Artificial. A tecnologia de análise de imagens por IA foi desenvolvida em parceria com a Neurotech. O objetivo da solução é avaliar e identificar recibos e notas de reembolso fraudulentos, evitando gastos indevidos.

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Contexto

Segundo a Associação Brasileira de Planos de Saúde (Abramge), fraudar pedidos de reembolso é uma prática comum no setor de saúde. A Abramge estimou que de 2014 a 2022, R$ 7 milhões de reais foram gastos por operadoras de plano de saúde com notas fraudulentas.

Preocupada com a sustentabilidade do setor e focada em eliminar fraudes, a Unimed Nacional decidiu buscar uma solução tecnológica e inovadora. Dante Lopes, superintendente de Inovação da cooperativa, conta que a organização, cada vez mais orientada por dados, já digitaliza todo o processo de pedido de reembolso.

No entanto, o profissional frisa a falta de agilidade e precisão no momento de verificar se os documentos são fraudulentos ou não. “Precisávamos de uma solução para tornar mais célere e eficiente a verificação de possibilidade de fraude nesses pedidos”, conta.

Para isso, a Unimed Nacional foi em busca de uma startup especializada em inteligência artificial. Durante a procura, a cooperativa conheceu a Neurotech, que ofereceu uma tecnologia de análises de imagens digitais por inteligência artificial. Com a parceria firmada, a Unimed iniciou o desenvolvimento do sistema de inteligência artificial e o implementou em abril de 2023.

Desafios

No entanto, até o momento de inauguração do sistema, a Unimed Nacional passou por alguns desafios. Apesar da tecnologia de análises de imagens digitais por inteligência artificial já ser muito usada, ela não estava presente no meio da saúde, e nunca foi utilizada para identificar fraudes em recibos de reembolso.

Diante desse obstáculo, Lopes revela que o algoritmo precisou ser treinado para lidar com a abundância e a diversidade de documentos. “Este foi um dos momentos mais desafiadores, pois cada prestador de serviço tem o seu formato de recibo, era preciso inclusive que a IA reconhecesse a diferença entre as letras dos médicos”, explica.

Desenvolvimento

Os clientes da Unimed Nacional enviam uma foto ou um arquivo PDF do recibo de reembolso para a cooperativa. Em um primeiro momento, a IA recebe a imagem e os algoritmos criam uma espécie de DNA dela, excluindo a possibilidade do cliente de reutilizar o documento.

Em seguida, a inteligência artificial busca tentativas de adulteração ou de reuso e, caso identifique, cria um mapa de calor. Ao identificar as tentativas, a IA define o percentual de probabilidade da fraude.

Mas, antes do sistema entrar em ação, ele passou por um projeto-piloto de cinco meses. Durante esse período, a IA foi testada com notas de reembolso reutilizadas. Esse teste evidenciou o sucesso e a possibilidade de crescimento da iniciativa dentro da cooperativa.

Resultados

Com o sistema inteligente e seus algoritmos trabalhando, os profissionais da área se dedicam a problemas maiores, como identificar padrões de fraude. Além disso, os colaboradores responsáveis também analisam com mais atenção casos inconclusivos.

Implementado há menos de um ano, o sistema de inteligência artificial já analisou inúmeros recibos de reembolso e evitou um gasto de quase R$ 9 milhões. “Foi por meio dela que a gente identificou, por exemplo, um beneficiário que usou nove vezes a mesma nota fiscal para solicitar reembolso”, conta.

Mesmo precisando passar por melhorias, a iniciativa da Unimed Nacional já está sendo divulgada no Sistema Unimed. Sendo assim, outras cooperativas Unimed podem adotar a iniciativa.

Próximos Passos

Lopes conta que o foco principal da Unimed Nacional é ampliar o banco de dados do sistema para que toda a base de avaliação de recibos seja contemplada na análise. O profissional também explica que os algoritmos ainda precisam de treinamento.

Segundo ele, apenas reembolsos que apontam entre 95% a 100% de chance de fraude pela IA são negados. “Precisamos melhorar a assertividade dessa análise, para confirmar com um número maior de documentos. Isso nos vai permitir identificar casos em que a fraude é menos aparente.”

Outra melhoria que está sendo implementada é o projeto de reconhecimento facial dos clientes. A ideia é confirmar a identidade dos beneficiários que solicitam o reembolso por meio da biometria facial.

Já para quem não tem câmera no computador, a autenticação por QR Code está sendo desenvolvida. “Isso vai permitir que se faça a solicitação de reembolso, mesmo se a pessoa não puder realizar a biometria”, finaliza.



Contato do responsável:


Dante Lopes

Superintendente de Inovação


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