Adoção de Tecnologias de Analytics e Inteligência de Dados na Auditoria Interna de Empresas de Planos de Saúde

A crescente complexidade dos processos em gestoras de planos de saúde, aliada ao grande volume de informações e à necessidade de assegurar conformidade regulatória, tem tornado essencial a modernização da auditoria interna. Neste cenário, o uso de tecnologias de analytics e inteligência de dados se destaca como um diferencial estratégico, trazendo maior precisão e insights valiosos para a tomada de decisão.

A Importância do Analytics na Auditoria Interna

A utilização de analytics na auditoria interna permite a análise de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, potencializando a:

• Automatização de processos, reduzindo a carga de trabalho manual.
• Identificação de padrões e anomalias, ajudando na detecção de fraudes e falhas operacionais.
• Melhoria na gestão de riscos, tornando-a mais transparente e eficiente.
• Monitoramento contínuo de dados, facilitando auditorias preventivas e não apenas reativas.
• Aprimoramento na conformidade regulatória, garantindo a adesão a normas da ANS e LGPD.

O Desafio das Perdas no Setor de Saúde Suplementar

De acordo com o Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), fraudes e desperdícios representam perdas estimadas de até 12,7% das receitas dos planos de saúde. Isso equivale a um prejuízo entre R$ 30 e R$ 34 bilhões ao ano. O impacto financeiro reforça a necessidade de adoção de ferramentas avançadas que garantam maior integridade nos processos.

Principais Causas de Fraudes e Desperdícios

• Reembolsos indevidos e cobranças excessivas.
• Fraudes em sinistros e procedimentos não realizados.
• Erros de cadastro e inconsistências em prontuários eletrônicos.
• Pagamento de procedimentos sem comprovação adequada.

Como o Analytics Contribui para a Auditoria Interna

1. Identificação de Padrões Suspeitos

A análise de grandes volumes de dados permite detectar padrões incomuns ou suspeitos, utilizando técnicas como:

• Desvio padrão, para identificar comportamentos atípicos.
• Machine learning, para prever possíveis irregularidades.
• Mineração de dados, para encontrar inconsistências em reembolsos, autorizações duplicadas ou cobranças indevidas.
• Análise preditiva, para prever comportamentos fraudulentos com base em histórico de transações.

2. Monitoramento Contínuo

Ao contrário das auditorias tradicionais, que são pontuais, o uso de analytics possibilita auditorias contínuas, monitorando dados em tempo real por meio de dashboards interativos.

3. Redução de Custos e Otimização de Recursos

A análise automatizada de informações diminui o tempo gasto em revisão manual, permitindo que auditores se concentrem em aspectos mais estratégicos e críticos.

4. Melhoria na Gestão de Riscos

A auditoria baseada em dados permite prever falhas, minimizar impactos e alocar recursos com maior assertividade, utilizando modelos preditivos e monitoramento constante.

5. Cumprimento da LGPD na Auditoria Interna

A auditoria interna de planos de saúde deve assegurar que os processos estejam em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), evitando penalidades por mau uso de dados sensíveis.

Principais Ferramentas de Analytics para Auditoria Interna

1. Softwares de Visualização de Dados

• Power BI
• Tableau
• QlikView

Essas ferramentas permitem a criação de relatórios dinâmicos para facilitar a análise de riscos e identificação de tendências.

2. Ferramentas de Análise de Dados

• Python e R: Para análises estatísticas avançadas.
• SQL: Para consultas e manipulação de grandes bases de dados.
• Alteryx: Para automação de processos e tratamento de grandes volumes de informações.

3. Inteligência Artificial e Machine Learning

O uso de algoritmos avançados permite a análise preditiva e a identificação de padrões complexos em auditorias.

Desafios e Impactos da Inteligência de Dados na Auditoria Interna

A implementação dessas tecnologias ainda enfrenta alguns desafios, como:

• Integração e qualidade dos dados, exigindo infraestrutura compatível.
• Resistência à mudança, com a necessidade de capacitação da equipe.
• Adaptação dos processos convencionais para um modelo mais automatizado e preditivo.
• Investimentos financeiros, que podem ser altos inicialmente, mas trazem retorno significativo a longo prazo.

Conclusão

Com os elevados índices de desperdício e fraude no setor de saúde suplementar, a adoção de analytics e inteligência de dados na auditoria interna deixou de ser um diferencial e se tornou uma necessidade estratégica.

Ao tornar a auditoria um processo contínuo e preditivo, as operadoras de planos de saúde melhoram sua eficiência operacional, aumentam a transparência e se tornam mais resilientes a desafios financeiros e regulatórios.

A implementação dessas tecnologias não só protege os resultados financeiros das empresas, como também impulsiona sua competitividade e sustentabilidade a longo prazo.

Se você deseja saber mais sobre como modernizar sua auditoria interna com tecnologia e garantir maior segurança para seu plano de saúde, entre em contato com a MAF Consultoria e Treinamento!