Sua operadora já pensou em estruturar um sistema antifraude, mas acaba reagindo apenas quando o prejuízo aparece? Pedidos de reembolso irregulares e cadastros falsos não são exceções, são riscos constantes.
Segundo um relatório recente da Serasa Experian, as tentativas de fraude cresceram 22,9% no primeiro trimestre de 2025 em comparação ao mesmo período de 2024, mostrando que a vulnerabilidade do setor continua aumentando e exige resposta proativa.
Mas, afinal, como funciona uma estratégia antifraude? Neste artigo vamos mostrar os principais sinais de alerta, os erros mais comuns na detecção de fraudes e como o uso de dados e IA na saúde pode tornar sua operadora mais segura.
A dimensão da fraude na saúde suplementar: um prejuízo bilionário
A fraude na saúde suplementar se esconde em cada solicitação irregular, reembolsos duplicados, exames que não ocorreram e prescrições forjadas: pequenas distorções que, acumuladas, drenam recursos dos planos.
Em 2024, o setor registrou um lucro líquido recorde de R$ 11,1 bilhões, valor que serve como lembrança de que fraudes ainda podem corroer resultados positivos mesmo em cenários financeiramente saudáveis.
A falta de uma cultura preventiva de compliance e a baixa integração entre sistemas facilitam brechas que comprometem a qualidade assistencial e a confiança dos beneficiários.
Por isso, pensar em antifraude não é só adotar uma ferramenta de validação, é repensar processos, treinar equipes e adotar uma nova atitude diante da transformação digital do setor.
Principais tipos de fraude: do beneficiário ao prestador de serviço
A fraude na saúde suplementar não tem uma única face. Conhecer as formas mais comuns é o primeiro passo para montar um sistema antifraude que funcione de verdade.
- Uso indevido do plano: ocorre quando um beneficiário empresta a carteirinha para terceiros. Pode parecer inofensivo, mas representa violação contratual e elevação artificial da sinistralidade.
- Reembolsos simulados: envolve pedidos por serviços não prestados, notas frias ou valores superfaturados. Afeta a margem da operadora e exige uma validação minuciosa do processo
- Cobrança de procedimentos não realizados: hospitais ou clínicas registram internações ou exames que nunca aconteceram. Sem um sistema antifraude ativo, esse tipo de desvio pode passar despercebido.
- Fraudes em laudos e prescrições médicas: ocorrem quando documentos são emitidos com dados inconsistentes para justificar atendimentos, licenças ou reembolsos.
- Prestadores em acordo fraudulento com beneficiários: situações em que ambos se beneficiam financeiramente, uma das fraudes mais difíceis de detectar sem o apoio de auditoria automatizada e cruzamento de dados históricos
Desafios na detecção de fraudes: da análise manual à fragmentação dos dados
Contar com um sistema antifraude exige mais do que conferência de documentos ou validações pontuais. Os desafios se acumulam quando a estrutura da operadora não está preparada para lidar com irregularidades. Veja os principais obstáculos:
- Análises manuais e pouco escaláveis: quando o time depende da checagem individual de cada inconsistência, os desvios se acumulam mais rápido do que a capacidade de resposta.
- Sistemas que não se conversam: sem interoperabilidade entre os dados de autorização, faturamento, auditoria e reembolso, a operadora perde visão de causa e efeito.
- Dificuldade em cruzar informação clínica e financeira: sem padronização de registros e históricos unificados, a chance de identificar fraudes associadas a atendimentos ou prescrições cai drasticamente
- Falta de inteligência aplicada à jornada do beneficiário: sem o apoio de algoritmos, padrões de uso indevido passam despercebidos, inclusive em áreas como programas de medicina preventiva.
- Dependência de denúncias ou auditorias reativas: a operadora age depois do dano, quando o rombo já afetou o resultado ou gerou alertas regulatórios
Além da auditoria: como a análise preditiva pode blindar a operadora
Auditorias são fundamentais, mas sozinhas não dão conta da velocidade e volume das fraudes modernas. É aqui que entra a análise preditiva. Em vez de buscar o erro depois, ela identifica comportamentos atípicos antes que se transformem em prejuízo.
Com dados bem estruturados e o uso de IA, algoritmos mapeiam padrões de uso por prestador, beneficiário ou procedimento e sinalizam desvios em tempo real.
Essa inteligência atua em camadas, cruzando dados financeiros, assistenciais e cadastrais, resultando em uma operação mais segura, capaz de agir com base em risco e histórico.
A análise preditiva ajuda a proteger recursos que deveriam ser investidos em melhorias, como programas de medicina preventiva, que de fato agregam valor à experiência do beneficiário.
TopSaúde HUB: inteligência prática contra fraudes no dia a dia
Parte do ecossistema Interplayers, a TopSaúde HUB é referência quando o assunto é antifraude em operadoras de saúde. Nossa plataforma atua antes da irregularidade virar prejuízo, conectando escuta inteligente, dados e automação para transformar o combate às fraudes em uma rotina estratégica.
Com soluções alinhadas às principais tendências tecnológicas, a TopSaúde HUB conecta dados de diferentes fontes e transforma auditoria, reembolso e faturamento em áreas estratégicas de controle.
