REJESTRACJA ZDARZENIA

W momencie rejestracji zdarzenia następuje spisanie wszelkich jego okoliczności. W punkcie 1. dokonywana jest ocena zebranych informacji i określona złożoność zdarzenia. Dla szkód prostych sprawa może być zamknięta od razu, a odszkodowanie wypłacone. Po ocenie złożoności zaczyna działać model analityczny, którego zadaniem jest ocena prawdopodobieństwa wyłudzenia odszkodowania. Gdy wzorzec rozpatrywanego zdarzenia pasuje do potencjalnego "fraudu", od razu wiadomo, że należy dany przypadek rozpatrzyć dokładniej.

DOKUMENTOWANIE ZDARZENIA

Na tym etapie następuje zebranie wszelkiego rodzaju faktów opisujących zdarzenie. Tutaj mogą pojawić się nowe okoliczności i dodatkowe szczegóły. W punkcie 2. następuje kolejne wnioskowanie analityczne na podstawie szerszych informacji, które mogą zwiększyć prawdopodobieństwo nadużycia lub je wykluczyć.

Zobacz również:

• 9 cech wielkich liderów IT
• CIO "bumerangi": liderzy IT awansują, powracając
• 6 znaków ostrzegawczych, na które CIO powinni zwrócić uwagę w 2024 roku

WYLICZENIE KWOTY ODSZKODOWANIA I WYPŁATA

Po wyliczeniu kwoty odszkodowania wnioskowanie przeprowadzone w punkcie 3. pozwala wykryć sytuacje, gdy kwota zostanie naliczona w sposób błędny. Model analityczny potrafi zweryfikować, czy dla danego opisu zdarzenia kwota mieści się w przyjętych tolerancjach.

ZAMKNIĘCIE SZKODY

Nieraz już po zamknięciu sprawy i zlikwidowaniu szkody klient składa reklamację. Wtedy następuje ponowne rozpatrzenie zdarzenia (punkt 4.). To z kolei może zapoczątkować samo towarzystwo ubezpieczeniowe, gdy zauważy pewne nieprawidłowości w procesie. Za każdym razem w wyniku dokładniejszej wiedzy na temat zdarzenia modyfikowany jest model decyzyjny. W ten sposób model analityczny cały czas nadąża za rzeczywistością, a jego działanie jest coraz bardziej precyzyjne. Korzyści wynikające z wykorzystania modeli analitycznych:

• znacznie mniejsze prawdopodobieństwo wystąpienia "fraudów";
• dokładniejsza estymacja rezerw IBNR w stosunku do rzeczywistej wypłaty - większa ilość wolnego kapitału na inwestycje;
• mniejsze koszty operacyjne - szczegółowe ustalanie odpowiedzialności tylko dla niektórych zgłoszeń;
• konkurowanie na rynku jakością usług - uczciwi klienci nie płacą za "fraudy" innych.

Redukcja kosztów poprzez wdrożenie metodyki Six Sigma przez przedsiębiorstwa przemysłowe

Dla każdej firmy produkcyjnej głównym aspektem jest kontrola jakości. Wykorzystując w tej fazie zaawansowane techniki analityczne, producenci są w stanie identyfikować czynniki powodujące powstawanie braków jakościowych. Dogłębne przeanalizowanie tych czynników pozwala wyeliminować je lub zminimalizować poprzez zmiany w procesie produkcji. Takie przeorganizowanie procesów produkcji pozwala na tańszą produkcję (bez konieczności poprawiania błędów), zmniejszenie kosztów kontroli jakości, zapasów materiałów oraz kosztów serwisu. We wszystkich współczesnych rozwiązaniach zapewniających jakość podstawowym elementem jest zaawansowana analityka - zbieranie danych o procesach produkcyjnych w celu wykrywania (często nieoczywistych) przyczyn problemów jakościowych.

Metodologia Six Sigma

Podstawowe tezy metodologii:

• Kluczem do sukcesu biznesowego jest eliminacja niestabilnych, zmiennych wyników procesów biznesowych.
• Procesy biznesowe i produkcyjne mogą być mierzone, analizowane, ulepszane i kontrolowane (cykl DMAIC - patrz rysunek Cykl DMAIC); cykl DMAIC obejmuje praktyczne wdrożenie wniosków z analiz.
• Dla osiągnięcia stałej poprawy jakości niezbędne jest zaangażowanie całości organizacji, szczególnie wyższych szczebli zarządzania (nie można "zamknąć" zarządzania jakością w komórce zajmują cej się kontrolą jakości).

Prekursorzy wdrożenia metodologii Six Sigma, czyli Motorola, General Electric, Honeywell, raportują roczne oszczędności rzędu 1 - 4% przychodów. W przypadku Motoroli jest to 1 mld USD rocznie, 17 mld od początku wdrożenia Six Sigma. Six Sigma operuje pojęciem "kompetentnego procesu". Taki proces potrafi stale dawać niezmienne wyniki - produkty mieszczące się w zakresie specyfikacji, a więc pozbawione braków. Aby ulepszać procesy, zbiera się wszelkie dane dotyczące ich przebiegu i monitoruje narzędziami analitycznymi ich zmienność, jest to tzw. statystyczna kontrola procesów. Zaawansowane analizy statystyczne na danych z wykonania procesu pozwalają wykryć niewidoczne gołym okiem przyczyny braków.

Artykuł przygotował Zespół Enterprise Decision Support Systems w Infovide-Matrix SA pod kierownictwem Bogumiła Kamińskiego.