Div�ibare 2014.

XIII

Sim

pozi

jum

“V

ešta

čenj

e sa

obra

ćajn

ih n

ezgo

da

i pre

vare

u o

sigu

ranj

u”

Aleksandar Đoković1; Živorad Ristić2

1 Aleksandar Đoković, Direktor IC UOS Beograd2 dr Živorad Ristić, dipl.ing.saob. UOS Beograd

NOVE TENDENCIJE U SPREČAVANJU PREVARA NASTALIH U OSIGURANJU MOTORNIH VOZILA

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

336 XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

1. Uvod

Prevareuosiguranjudatirajujošodprvihpočetakaosiguranjau17.veku,alitomproblemusenijeposvećivalavećapažnjasvedokasnihosamdesetihipočetkadevedesetihgodina20.veka.Najčešćeprevareseodnosenaosiguranjeautoodgovornostiizdravstvenoosiguranje.USADjeu2002.godinibrojlažnihodštetnihzahtevaiznosioizmeđu11i15%svihodštetnihzahtevadokjetou1992.godinibiloizmeđu17i20%.3

Opasnostikojedovodedonastankaštetnogdogađajamogubitisubjektivneiobjektivne.Usubjektivneopasnosti,kojeproizilazeisključivoizljudskogfaktoramoguseubrojati:nemar­nostosiguranika,neopreznost,nezainteresovanost.Poredtogasubjektivnaopasnostpostojiiukolikoosiguraniknemailimujesmanjenintereszaodržanjeosiguranogpredmeta,apo­sebnoakopostojeokolnostikojemogunavestiosiguranikanazlonamerno iskorišćavanje,odnosnoprevaruosiguranja.Objektivneopasnostinastajuuglavnomvišomsilom,bezvoljevlasnika i bez njegove mogućnosti da predvidi štetni događaj, a tu se mogu svrstati rizici:požara,manipulacijerobomutransportu,saobraćajnihnezgoda,oboljenjastoke,poplavaisl.Morasenaglasitidanajznačajnijaopasnostfondovimaosiguranjapretiodzlonamernogiskorišćavanjaosiguranja,odnosnoodprevarauosiguranju.Ciljsvakogosiguranjatrebadabudedasepreventivnimdelovanjemštetesvedunamogućiminimumidaseočuvatehničkapremija.Stranaosiguravajućadruštvaposebnupažnjupoklanjajupreventiviinaosnovusvo­jihdugogodišnjihzapažanjadošlisudozaključkadajepotrebnooformitiorganizacijekojećeimgarantovatisprovođenjepreventivnih,aliirepresivnihmera.

Pojedinezemljesudonelezakonskeipodzakonskeakteuciljusprečavanjaprevarauosigu­ranju.Takojejula1962.godineuFloridistupionasnaguZakonzaborbuprotivprevarauosi­guranju,zatimaprila1992.godineuEngleskojjestupionasnagupodzakonskiaktootežanjukrađemotornihvozila.Ujedinjenenacije,kojeseinačebaveproblemimaodvitalnogznačajazasvet,počelesudasebavepitanjemkrađeautomobilainjihovimsuzbijanjem.UjednomizveštajuUNsekažedajekrađaautomobila,kaoitrgovinaukradenimautomobilimausvetudostiglatakverazmeredasesvetjednostavnomoramnogoozbiljnijenegodosadapozaba­vititimproblemom.NameđunarodnojkonferencijiuorganizacijiUN1996.godineuVarša­vi,posvećenojborbiprotivorganizovanogkriminalakrađevozila,prisustvovalisuekspertiizpreko40zemaljaEvropeiSeverneAmerike.

Unašojzemljiozbiljnijipristupovojproblematicipočeojepočetkomovogvekatakoštosupojedineorganizacijezaosiguranjeodredilepojedinceilioformilesvojetimovesaciljemdasmanjebrojiotkrijulažneodštetnezahteve,alirazlozimakojidovodedoprevaraosiguranju,kao i njihovim izučavanjem i dalje se ne bavimo. Osiguravajuće kompanije na zapadu većduževremeovomproblemupridajuizuzetnuvažnost.Takokrozsvojestručnetimoveilikrozangažovanjeodgovarajućihinstitucijaproučavajuproblem,dolazedoodređenihsaznanjaipronalazeoptimalnenačinedelovanjauciljusprečavanjaprevara.Onesukrozodgovarajućaispitivanja istudijeoovimpojavamadošledofascinantnihpodatakaorazlozimazbogko­jihsedešavajuprevare,načinimakakoseonesprovodeimetodamazanjihovosuzbijanjeiliublažavanje.

Prevareosiguranjasusvakakoikodnasaktuelne,akoneiizraženije.Stranaistraživanjauka­zujunastalniporastspremnostiosiguranikanaprevaru.Konkretnipodacioprocentuprevarateškosemoguutvrditi,poštouoblastištetaizrazumljivihrazlogateškojeodvojitištetuodprevara.

UdruženjeosiguravačaSrbijesasvojimčlanicamajedoneloodlukuipočelosasprovođenjemisteimplementacijomprogramazaotkrivanjeprevarauosiguranjuodautoodgovornostisatendencijomdasetoproširiprvenstvenoautokaskoosiguranjeapotominadrugegraneosiguranja.3 InsuranceRescearchCouncilReport,2005.

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

337

Si stem za de tek ci ju pre va ra u osi gu ra nju Udru že nja osi gu ra va ča Sr bi je

Kaojednuodmeraprevencijezaotkrivanjeprevara,UdruženjeosiguravačaSrbijejepotpisa­loSporazumosaradnjisaMinistarstvomunutrašnjihposlova(MUP)premakojemserazme­njujupodaciizmešuInformacionihsistema.Podacikojisedostavlјajuuskladusazakonomozaštitipodatakaoličnosti,takodaseodnosekonkretnonavozila.Unarednomperiodupre­maistomprincipuplaniranajeirazmenapodatakaizpolicijskihzapisnikaosaobraćajnimne­zgodama,takođeudigitalnomobliku.OvipodacićebitiskladišteniubazamaInformacionogcentraUdruženjaistavlјeninaraspolaganjeovlašćenimlicimaizdruštavazaosiguranjekojasebaveštetama,čimećeseunapreditikompletanprocesobradešteta,presvegazbogvećedostupnostipodatakaizzapisnikaMUPiraznimmogućnostimazanjihovuobraduianalizuusklopuInformacionogsistema.

UdruženjeosiguravačaSrbijejerealizovalosistemzaborbuprotivprevarauosiguranjuza­snovanom na savremenim metodama primenom Informacionih tehnologija. Odluka da sepokreneovajprojekatjedonesenanaosnovudomaćihimeđunarodnihsaznanjaoporastuzloupotrebeosiguranjakojeukazujunagubitkeufinansijskomposlovanjuusledprevara,akojiimajuvišestrukiefekatkakonaposlovanjetakoinavisinuinačinplaćanjapremija.OvimprojektomUdruženjeosiguravačaSrbijejesvojimčlanicamaobezbediloindikatorekojiuka­zujunasumnjiveprijavešteta.OčekivanojedaćesesaimplementacijomovogprojektanaosnovudosadašnjihrezultatauprimenisličnihrešenjauEvropiizemlјamaregiona,osigurativećafinansijskastabilnostosiguravača,štoćedonetibolјikvaliteteuslugaosiguranikuido­datnounapređenjeuindustrijiosiguranja.

2. ISTO­RI­JAT

ArhitekturarešenjasistemazadetekcijuprevarauosiguranjuUOS, jebazirananaprincipukorišćenjanajširegspektrainternihijavnodostupnihpodataka,kaoiinformacijakojeseob­rađujuikoristezaanalizupotencijalnihprevarakojiukazujusumnjivepredmetešteta.Sistemfunkcionišenaprincipupoznavanja„mehanizamaprevara“kojisuintegrisaniumatematič­kealgoritmesasposobnošćudinamičkogprilagođavanatrendovima ivarijacijamaprevaraotkrivenihupraksi.Ovialgoritmizapravo,obrađujupodatkeovlasnicimavozilaipodatkeovozilimakaoisvimostalimsubjektimakojisepojavlјujuušteti(npr.svedocima,oštećenima,veštacama,advokatima,lekarimaisl.),kakobibilikorišćenizaotkrivanje„veza“izmeđuošte­ćenikainjihovihsaradnika.

Pristupovakvimpodacimajeomogućenisklјučivoovlašćenimlicimakojaseudruštvimazaosiguranjeobavljajuposloveizoblastiotkrivanjaprevara.Obradaiobjavlјivanjeprikuplјenihpodatakasprovoditi isklјučivouskladuzaZakonomozaštiti ličnihpodatakagrađana,tejepristupsistemuipodacimakaoinjihovazaštitanaserverimaUdruženjasprovedenapremanajvišiminformatičkimsigurnosnimstandardima.

OčekivanojedaćeprimenaovakvogsistemaomogućitidaUdruženjeosiguravačaSrbijesauvođenjemprevencijeprevarauosiguranju,postanejednaodprvihinstitucijakojajepokre­nulapostupakosiguranjafinansijskihrezultataipobolјšanjaposlovanjasuzbijanjempojavaprevara,asacilјemuspostavlјanjauslugainajvišihvrednostipremasvojimčlanicamadirekt­no,kaoiposrednopremasvimklijentimauRepubliciSrbijikojiplaćajuosiguranjeiočekujubrzeisplateuslučajuštetnihdogađaja.

Međutim,implementacijijednogovakvogsistemaprethodiojevišegodišnjiradstručnihslu­žbiUdruženjaosiguravačaSrbije,presvegauprimenizakonauoblastiautoodgovornostikaoiodgovarajućihodlukaNarodnebankeSrbijekrozpolјeinformatike.Udruženjejeprojektova­

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

338 XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

lo,implementiraloiupravlјaInformacionimcentromkojipredstavlјajednoodpoverenihjav­nihovlašćenja.PodsetimodajeInformacionisistemUOSosnovanradiefikasnogostvarivanjaodštetnihzahtevauslučajuštetanastalihupotrebommotornihvozilaizaradprimenebonus/malussistemauRepubliciSrbijiuskladusaZakonomoobaveznomosiguranjuusaobraćaju.

Usvojojarhitekturi,Informacionicentarpredstavlјamoderanicentralizovansistemsajedin­stvenombazompodatakasvihvozilauRepubliciSrbijizakojejezaključenoosiguranjeautoodgovornostiisvihštetakojesusedogodileuovojvrstiosiguranja.SistemradinaprincipudasvadruštvazaosiguranjekojasebaveautoodgovornošćumorajubitipovezananaInfor­macionicentarprekosvojihinformatičkihsistemasaobavezomdadostavlјajurazličitetipovepodatakakojiseobrađujuismeštajuubazenasistemupremasvojojnameni.

Stoga, sistem za otkrivanje prevara obrađuje podatke iz Informacionog centra vezanih zaoblastautoodgovornosti,akojisedostavlјajuodstranedruštava.Takođe,ovajsistemobra­đujepodatkekojiserazmenjujuusklopuSporazumaosaradnjiizmeđuUdruženjaiMUPštoćeznačajnouvećavaefikasnostuborbiprotivprevara.

Udalјimfazama,planiranojepovezivanjesasličnimsistemimauzemlјamaEvropeibivšeJu­goslavije,kakobisedetektovaleipotencijalneprevareukojimasuučestvovaligrađaniSrbijevan granica naše zemlјe ili strani državlјani na teritoriji Srbije. Efikasnost sistema detekcijeprevaradodatnoćebitiuvećanasveobuhvatnimprocesiranjempodatakaizbazaBiroaZele­nekarteiGarantnogfonda,kojisenalazeuUdruženju.

Osimzaoblastautoodgovornosti,sistemdetekcijeprevarauosiguranjubićeprošireninadrugevrsteosiguranja.ParalelnouokviruUdruženjasevećrazvijacentralnisistemzaAutokaskoosiguranje,odnosnovećpostojebazeGarantnogfondaibiroaZelenekarte,čijisepo­daciprikuplјajuiplanirasedabuduobrađivaniposličnimprincipimakaoipodaciizautood­govornosti.

3. AR­HI­TEK­TU­RA

SistemzadetekcijuprevarauosiguranjuUOS(FROPS)jekorisničkaplatformačijajenamenapovezivanje sa svim vertikalnim izvorima informatičke infrastrukture i ostvarivanje objedi­njenogpristupa,prikazaiobradepodataka.Satehnološkogpogledaplatformapredstavljaorganizacioninivoinformacijagdesepohranjujeunifikacijasvihstrukturapodatakakojimasistemraspolaže.

Funkcionalnoplatformaobezbeđujeefikasnopretraživanja,razumevanje,ovladavanjeiana­lizuvelikihkoličinapodataka.FROPSjeosnovarešenjimakaoštojeeng.AdvancePoliceInve­stigationSuite(APIS)čijajenamenaistraga,kojauključujesvepostojećeizvore.Upotrebomoveplatformapostižesebrziefikasanpristupizvorimazapotrebeistrageprovođene,zasno­vanenaIBML2rešenju.

Izvoriinformatičkeinfrastrukturesu:

• ba ze po da ta ka,

• fajl (fi le) si ste mi

• in ter na IT re še nja

Osnovnielement‚sistemajezapravoentitet,dokobjedinjenipristupznačipovezivanjaipri­kazsvihentitetaizraspoloživihpodatakakojiseprikupljajuusklopuInformacionogsistemaUdruženja.

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

339 

6 

Nove tendencije u sprečavanju prevara nastalih u osiguranju motornih vozila ‐ UOS 

 

Slika1: Prikupljanje i obrada podataka iz različitih izvora 

Predefinisane  strukture  indeksa  i  entiteta  osigurava  znatno  smanjenje  opterećivanja 

izvora  prilikom  upita,  efikasan  i  brz  rad  mehanizma  i  uvid  u  dešavanja.  Ovo  je  bitno  sa 

stanovišta  centralnih  sistema  sa  velikom  količinom  obrađivanih  podataka,  i  kada  se  uzme  u 

očekivan broj paralelnih konekcija i obrada od strane celokupne industrije osiguranja u Srbiji.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Slika 2: Prikupljanje i obrada podataka iz različitih izvora 

Slika1:Prikupljanjeiobradapodatakaizrazličitihizvora

Predefinisane strukture indeksa ientiteta osiguravaznatnosmanjenjeopterećivanja izvoraprilikomupita,efikasanibrzradmehanizmaiuvidudešavanja.Ovojebitnosastanovištacentralnihsistemasavelikomkoličinomobrađivanihpodataka, ikadaseuzmeuočekivanbrojparalelnihkonekcijaiobradaodstranecelokupneindustrijeosiguranjauSrbiji.

6 

Nove tendencije u sprečavanju prevara nastalih u osiguranju motornih vozila ‐ UOS 

 

Slika1: Prikupljanje i obrada podataka iz različitih izvora 

Predefinisane  strukture  indeksa  i  entiteta  osigurava  znatno  smanjenje  opterećivanja 

izvora  prilikom  upita,  efikasan  i  brz  rad  mehanizma  i  uvid  u  dešavanja.  Ovo  je  bitno  sa 

stanovišta  centralnih  sistema  sa  velikom  količinom  obrađivanih  podataka,  i  kada  se  uzme  u 

očekivan broj paralelnih konekcija i obrada od strane celokupne industrije osiguranja u Srbiji.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Slika 2: Prikupljanje i obrada podataka iz različitih izvora Slika2:Prikupljanjeiobradapodatakaizrazličitihizvora

4. Komponente­sistema­za­sprečavanje­preva­UOS­(FROPS)

Kaoosnovnakomponentasistemazaprocesiranjeiobradupodatakaprepoznajemokoristise„FROPSengine“.Uzpomoćovogalataosiguravasedobijanjepodatakaizrazličitihtipovaizvora(struktuiranihinestruktuiranihpodataka,baza,Webservisa,internetaisl.).

Podacisupredstavljeniuosnovnojstrukturibaziranojnaentitetimaiatributima.Zapristup/integracijukoristesestandardnimehanizmizapovezivanjepremaizvorima.Ujednojeomo­gućenimportpodatakaprekoCSV,SQL,XML,JSON.

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

340 XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

Pri stup ka iz vo ri ma po da ta ka je ra zno vr san, što je bit no sa sta no vi šta na me ne si ste ma. Cilj flek si bil nog pri stu pa je za pra vo da se u ob zir i ob ra du uzme što vi še raz li či tih po da ta ka. Na pred su na ve de ni ne ki od njih „flat fi les“ uči ta va nje se iz vo di iz lo kal nih fol de ra ko ri sni ka, ili pu tem „sha red fi le“, FTP pro to ko lom i slič no. Za tim mo gu ći su i dru gi ra zni na či ni npr. pri stup ba za ma po da ta ka je JDBC pro to ko la, ko ri šće­njem Web ser vi sa pre ko SO AP ili REST pro to ko la. Ta ko đe su omo gu će ni i raz li či ti na či ni auten te ka ci­je (ba sic, cli ent­cert, WSS). Ka da su u pi ta nju spe ci fič ni iz vo ri ko ri sti se pri la go đe na ko nek ci ja či me se ostva ru je pri stup na Go o gle, Fa ce bo ok, Twi ter i sl.

Slika3.SrednjislojFROPS

Administratorskipristupprekoadministrativnekonzolejekoncipirandaomogućiadministra­torupregledentitetaiatributa,definisanjenovihentitetaiatributaizrazličitihizvorapodata­ka,definiranjekonekcijapremanovimizvorimapodataka.

Slika4:KompletnaArhitekturasistemazadetekcijuprevaraUOS

AnalizaisegmentiranjestrukturiranihinestrukturiranihinformacijaobavljaseprekoKFImo­dula,kojikoristiosnovnustrukturunazvanuindikator.Pomoćudefinisanjaindikatorapremarazličitimizvorimadolazimodonovihinformacija.Naprimer,jedanindikatorkojiukazujenabrojlicakojisuuodrađenomvremenskomrazdoblju,jednomilivišeputaučestvovaliuza­jedničkojsaobraćajnojnezgodi.

KorisnicimasistemajeprekoadministratorskogpristupaputemWebjeomogućenPregledindikatoraidefinisanjenovih.Takođeposebanakcenatjedatnaservisimazaizraduizveštaja

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

341

kojiomogućavajuizraduvizualneprezentacijepretraga/analitikeobrađeneindikatorima.Vi­zualizacijajedeokorisničkevebaplikacijeHTMLiliPDF.

SoftverjenapisanJavipajeupotpunostinezavisanodplatformeiomogućavaradnarazliči­timJ2EEaplikativnimserverima(JBoss,IBMWebSphere,OracleWebLogic,GlassFish).Osnov­nabazapodatakazaskladištenjeinformacijamožebitibilokojebazepodatakakojojsemožepristupitiprekoJDBCprotokola(Oracle,DB2,MSSQL,PostgreSQL,MySQL).

6. Opis funk ci o nal no sti Si ste ma za de tek ci je pre va ra UOS

Uciljudaseobezbediefikasnaanalitikakakobiseotkrilieventualnipokušajiprevarauosi­guranju,neophodnojeprikupiti iobraditiširokspektarrazličitihinformacija.PodacikojiseobrađujudelompotičuizbazaInformacionogcentraUOS(npr.podaciizpolisaodautoodgo­vornosti(AO),podacioštetamaAO,licimaudistributivnojmreži,zatimplaniranajeiobradapodatakaizAutokaskopolisaišteta,odnosnoubudućnostiiizdrugihvrstaosiguranja.OsimnaprednavedenihpodatkaplaniraseiobradapodatkavezanihzaGarantnifondiBirozelenekarte,sobziromdaseprocesiranjeovihpodatkaobavljauUdruženjuuskladusavršenjemjavnihovlašćenja.

TakođeuskladusasporazumomizmeđuUdruženjaiMinistarstvaunutrašnjihposlovaRepu­blikeSrbije(MUP),UdruženjećepreuzimatipodatkeizPolicijskihzapisnikaipodatkeovozili­makojećeobrađivatiusklopuSistemazadetekcijuprevarauosiguranju.

Udaljemrazvojuplanirano jepovezivanjesasličnimsistemimauregionu iEvropi tećeseshodnotomeiovipodacianaliziratiuokvirusistemaFROPS,kojijebazirannasoftverskomrešenjukompanijeSALVIOL,kojajeujednoipartnerurealizacijiovogprojekta.

Osim navedenih podatka koje svrstavamo u grupu struktuiranih podataka, postoji i grupapodatakakojaseobrađujunasistemu,tosutakozvani„nestruktuirani“podaci.OvipodacisemoguprikupitikaojavnodostupnipodacisainternetailiizdruštavazaosiguranjeiliUdru­ženja(npr.različitiWordiExceldokumenti,El.poštaisl.).Prilikomprikupljanjaovihpodatkaprenjihovogsmeštanjaubaze,određenialgoritmivršenjihovoindeksiranje,kakobiseonikasnijekoristiliuizradirazličitihanalizaiuparivalisaostalimpodacima.

Analizapodatkaobavljaseuskladusključnimindikatorimaprevara,kojisedefinišuodstranestručnihlicaizosiguravajućihdruštavakojasebaveproblematikomprevarakaoinaosnovunajboljepraksenasličnimsistemimauEvropi.Načinfunkcionisanjasistemainjegoveosnov­nekomponenteukratkoopisujemouprodužetku.

7. Ko ri snič ki in ter fejs za ana li zu i ob ra du po da ta ka

Modulpredstavljakorisničkiinterfejsnamenjenoperaterimaibaziranjenafleksibilnojplat­formikojapodržavaotvoreneinformatičkestandardeivisoknivointegracije.Funkcionalnoobuhvataplaniranjeiimplementacijuprocesa,prezentacijuprocesiranihpodataka/predme­ta,izveštavanjeisl.

Ovaj modul omogućuje i da se vrši obrada različitih dokumenata npr. obrazaca, ugovora,elektronskepošteisl.Takođepostojiimogućnostpodešavanjaautomatskogobaveštavanja(„alarmiranje“)odstranesistemauslučajuautomatskogdetektovanjakritičnihdogađajakojiukazujunaprevaruilipraćenjestatusaodređenihpredmeta,itd.

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

342 XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

Modulomogućavarealizacijusigurnosnešemepristupakorisnikapodacimauskladusain­formatičkimstandardimainajboljompraksom,uciljukontrolisanogdodeljivanjepredmetaoperaterimanaobraduisarazličitimnivoimapravauvidaupodatke.

Slikabr.5.LogičkiprikazstrukturesistemaFROPS

8. Korisnički alati za istraživanje (Investigation).

Korisničkialatizaistraživanjepredstavljajualatkojimoperaterivršeistraživanjapotencijalnihprevara.Ovajalatomogućujekombinovanjepodatakakojisenalazeusistemuiključnihiden­tifikatoraprevara.Takođeuanalizusemoguuključitiinternipodaciizdruštavazaosiguranje.

Glavnifaktorikojiutičunakvalitetproračunasudirektnojvezisaobimompodataka,sobzi­romdasenaosnovunjihračunaverovatnoćaprevare.Proračunautomatskiprimenjujeodgo­varajućestatističkemetodeidefinisaneindikatoreprevare,kakobisenaosnovunjihizvršiloodgovarajućebodovanjesumnjivihpredmeta.Bodovanjepredstavljaprioritetnuskaluzaod­ređivanjeeventualneprevareidaljepostupanjevezanozaslučaj.

Radalgoritmajebazirannavrednosti,obimuiintenzitetuključnogindikatorakojiintegrišestatističkemetodenpr.aritmetičkusredinu,izračunavanjevarijacija,standardnadevijacijateupotrebakorelacijeiregresije.

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

343 

11 

Nove tendencije u sprečavanju prevara nastalih u osiguranju motornih vozila ‐ UOS 

Slika 6. Pretraživanje internih podatka upotrebom alata za istraživanje. 

Korišćenjem ovih alata otkrivaju se nelogičnosti vezane za lica, vozila ili druge subjekte, 

koji su učestvovali u štetnim događajima. Na primer, određena osoba koja se u formi svedoka 

pojavljuje u nekoliko štetnih događaja, prodavac polisa čije izdate polise imaju značajno viši ste‐

pen  saobraćajnih nezgoda od ostalih, učešće  istog vozila u nizu  saobraćajnih nezgoda, učešće 

istog  vozila  u  dve  saobraćajne  nezgode  u  kratkom  vremenskom periodu  i  velikoj  geografskoj 

udaljenosti i sl.  

Na osnovu prikupljenih podataka i njihove nelogičnosti, vrši se procena da li postoje ele‐

menti prevare, tačnije, da li prikupljene nalaze treba odbaciti ili nastaviti sa daljim istraživanjem 

korišćenjem drugih alata u okviru FROPS sistema (npr. SNA).  

8. KFI modul za izračunavanje ključnih indikatora prevara.  

Ključni indikatori prevare (KIP) predstavljaju kritičnu tačku kod uspostavljanja sistema za 

otkrivanje i sprečavanje prevara i na njih direktno utiče obim podataka, statistička metoda u al‐

goritmu u  cilju  odgovarajućeg  bodovanja,  koje  predstavlja  prioritetnu  skalu  kod  dalje  analize 

sumnjivog predmeta.  Implementacija  ključnih  indikatora prevara  se obavlja na KFI  serveru na 

kome se sprovodi i indeksiranje podataka na različitim bazama koje služe za obradu.  

Slika6.Pretraživanjeinternihpodatkaupotrebomalatazaistraživanje.

Korišćenjemovihalataotkrivajusenelogičnostivezanezalica,vozilailidrugesubjekte,ko­jisuučestvovaliuštetnimdogađajima.Naprimer,određenaosobakojaseuformisvedokapojavljujeunekolikoštetnihdogađaja,prodavacpolisačijeizdatepoliseimajuznačajnovišistepen saobraćajnih nezgoda od ostalih, učešće istog vozila u nizu saobraćajnih nezgoda,učešćeistogvozilaudvesaobraćajnenezgodeukratkomvremenskomperioduivelikojge­ografskojudaljenostiisl.

Naosnovuprikupljenihpodatakainjihovenelogičnosti,vršiseprocenadalipostojeelementiprevare,tačnije,daliprikupljenenalazetrebaodbacitiilinastavitisadaljimistraživanjemko­rišćenjemdrugihalatauokviruFROPSsistema(npr.SNA).

9. KFI mo dul za iz ra ču na va nje ključ nih in di ka to ra pre va ra.

Ključniindikatoriprevare(KIP)predstavljajukritičnutačkukoduspostavljanjasistemazaot­krivanjeisprečavanjeprevarainanjihdirektnoutičeobimpodataka,statističkametodaual­goritmuuciljuodgovarajućegbodovanja,kojepredstavljaprioritetnuskalukoddaljeanalizesumnjivogpredmeta.ImplementacijaključnihindikatoraprevaraseobavljanaKFIserverunakomesesprovodiiindeksiranjepodatakanarazličitimbazamakojeslužezaobradu.

UsklopusistemaFROPSUdruženjaosiguračaSrbije,planiranajeuprvojgodinieksploatacijeintegracijaoko100ključnihindikatoraprevara,kojićebitidefinisaniusaradnjisastručnimslužbamaUdruženjaanaosnovuanalizaučestalostiitipovaprevarauRepubliciSrbiji.Tako­đeuovimanalizamabićeobuhvaćenislučajeviprevarakojipredstavljajuEvropskunajboljupraksuupodručjuosiguranja,aprimenjujusenasličnimsistemima.

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

344 XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

Statističkemetodeizračunavanjaključnihindikatoraprevarasebazirajunaprikupljenimpo­dacimaiposlovnojpraksiosiguravajućekuće.Najčešćemetodeizračunavanjasebazirajunavrednosti,obimuiintenzitetuključnogindikatora.Većinasebaziramatematičkimjednačina­mailisloženimalgoritmima,kakobiseprilikomizračunavanjauspostavilavezasanalizamavrednostiodštete i frekvencijeostvarivanja,koristećipri tomstatističkemetodekaoštosuaritmetičkasredina,izračunavanjevarijacija,standardnadevijacija,zatim,upotrebakorelacijeiregresijeukombinacijiproračunaaritmetičkesredineistandardnadevijacijazaučestalostostvarivanja.Uzavisnostiodtogadalijepredmetistrageiznadiliispoddefinisanogkriteriju­ma,vršisebodovanjepredmetapremavarijaciji,iprematomedalijeijepodatakpremašiostandardnudevijaciju.

Naovajnačinpostižesedasesvakadevijacijaiznadstandardne,označavaverovatnoćupre­vare,dokjezaniskudevijacijupotrebnozadovoljitiiusloveizdrugihindikatoradabiseslučajmogaosmatratiprevarom.

„Most ka in ter nim po da ci ma“(I-brid­ge)–modulkojiomogućujeobuhvatinternihpoda­takaizdruštavazaprocesiranjeuokviruistragepotencijalnihprevarauosiguranju.Zahvalju­jućiovommodulumogućejeobuhvatitiinternepodatkedruštavaualgoritmimanasistemuFROPSprilikomistraživanja.Korišćenjemovogmodulapodacisepovezujuuoblikuentitetaiodražavajuuloguunutarpredmetaistrage.

Alat za in dek si ra nje (In­de­xing­tool) – Alatzaindeksiranjeulaznihpodatakausisteminjiho­vosmeštanjeubaze.

Si stem za ana li zu dru štve nih mre ža (SNA).UokvirusistemaFROPSnalaziseintegrisanmo­dulzaistraživanjedruštvenihmreža(SocialNetworkAnalysis­SNA)kojipredstavljakvanti­tativnutehnikukojakombinujeorganizacioneteorijesmatematičkimmodelima.Naosnovualgoritamaanalitičarimoguboljedarazumejudinamičnostgrupa,mrežaiorganizacija.Si­stemzaanalizudruštvenihmrežasadržičetiri funkcionalnasklopakojaomogućavajubrzuidentifikacijuirazumevanjedruštvenihodnosaunutarmreža,kaoštosurelacije,bliskost,ste­penmeđusobnekomunikacije,vektoredaljegrazvojamreže.

 

Slika 7. Sistem za analizu društvenih mreža (SNA). 

Cilj istraživanja socijalnih mreža je zapravo identifikacija lica, organizacija i njihovih pove‐

zanosti, koje čuvaju informacije na osnovu kojih možemo da pratimo i analiziramo kako se mre‐

že razvijaju kroz vreme i odredimo važne karakteristike povezanosti određenih lica koja se poja‐

vljuju u jednom ili više štetnih događaja.  

Slika7.Sistemzaanalizudruštvenihmreža(SNA).

XIII Simpozijum ''Vešta�enje saobra�ajnih nezgoda i prevare u osiguranju''

Div�ibare 2014.

345

Ciljistraživanjasocijalnihmrežajezapravoidentifikacijalica,organizacijainjihovihpoveza­nosti,koječuvajuinformacijenaosnovukojihmožemodapratimoianaliziramokakosemre­žerazvijajukrozvreme iodredimovažnekarakteristikepovezanostiodređenih licakojasepojavljujuujednomilivišeštetnihdogađaja.

SvizaključcikojiseizvedunaosnovuovihinformacijaautomatskisespremajuubazesistemaFROPSikoristesezabudućeanalizeiproračunilikreiranjenovihindikatoraprevara.

10. Za ključ na raz ma tra nja

PrevareuosiguranjuurepubliciSrbijisuzadnjihgodinauekspanziji.Ovapojavaporedtogaštoutičenegativnonafinansijskirezultatistabilnostorganizacijazaosiguranje,negativnoseodražavaina90­95%poštenihosiguranika,kojizbogtogaplaćajuuvećanupremiju.

UdruženjeosiguravačaSrbijezajednosasvojomčlanicama,prekosvojihstručnihslužbiiKo­misijezasprečavanjeprevarapreduzelajeodređeneaktivnostipotpisivanjemSporazumaosaradnji saMinistarstvomunutrašnjihposlovaRepublikeSrbije i implementacijomsistemazaotkrivanjeprevarakakouoblastiosiguranjaautoodgovornostitakoiudrugimvrstamaosiguranja.OčekujesedaćeoveaktivnostiUdruženjaosiguravačaSrbijeinjegovihčlanicaubudućnostiuticatinasvođenjeprevarauosiguranjunaprihvatljivumeru.Takođeplanirasesaradnjaisadrugimdržavniminstitucijamauzemljiiregionukakobisesprovelasveobuhvat­naborbausuzbijanjuovakvihpojavaikriminalauopšte.