Analityk Biznesowy ds. Przeciwdziałania Nadużyciom (k/m)

OLIMP to strategiczny program transformacyjny Grupy PZU realizowany na styku biznesu i technologii. Tworzymy nowoczesny ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow. Naszym celem jest zbudowanie rozwiązania wyznaczającego nowe standardy obsługi klienta na polskim rynku ubezpieczeniowym. Projekt angażuje ekspertów wielu specjalizacji, którzy wspólnie projektują i wdrażają jeden z najważniejszych programów rozwojowych w historii PZU. Udział w projekcie to możliwość pracy przy przedsięwzięciu o strategicznym znaczeniu dla organizacji, mającym realny wpływ na przyszłość obsługi klientów oraz rozwój nowoczesnych technologii w branży ubezpieczeniowej.

Opis roli:
Analityk Biznesowy ds. Przeciwdziałania Nadużyciom będzie odpowiedzialny za identyfikowanie, analizowanie, definiowanie, dokumentowanie oraz weryfikację wymagań biznesowych i funkcjonalnych dla rozwiązań wspierających wykrywanie oraz przeciwdziałanie fraudom w obszarze szkód i świadczeń. Rola obejmuje współpracę z biznesem, zespołami operacyjnymi, ekspertami ds. przeciwdziałania nadużyciom, analitykami danych oraz zespołami IT w ramach realizacji inicjatyw związanych z budową i rozwojem systemów antyfraudowych.
Osoba na tym stanowisku będzie odpowiadała za przekładanie potrzeb biznesowych na wymagania dla systemów IT, tworzenie scenariuszy i reguł detekcyjnych, definiowanie kryteriów akceptacji oraz wsparcie testów biznesowych i odbiorów rozwiązań. Kluczowym elementem roli jest praktyczna znajomość procesów likwidacji szkód oraz mechanizmów wykorzystywanych do wykrywania nadużyć ubezpieczeniowych.

Wymagania Must Have

• Minimum 5 lat doświadczenia jako Analityk Biznesowy, Analityk Systemowy lub pokrewne stanowisko.

• Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze przeciwdziałania fraudom, bezpieczeństwa finansowego, zarządzania ryzykiem lub analityki fraudowej.

• Praktyczne doświadczenie w branży ubezpieczeniowej, w szczególności w procesach likwidacji szkód i świadczeń.

• Doświadczenie w zbieraniu, analizie, dokumentowaniu oraz zarządzaniu wymaganiami biznesowymi i funkcjonalnymi.

• Doświadczenie w prowadzeniu warsztatów analitycznych oraz uzgadnianiu wymagań z interesariuszami biznesowymi i technicznymi.

• Znajomość metod modelowania procesów biznesowych.

• Doświadczenie w tworzeniu:
  o User Stories,
  o Epików,
  o Kryteriów Akceptacji,
  o Specyfikacji wymagań,
  o Modeli procesów AS-IS i TO-BE.

• Doświadczenie w projektach realizowanych w metodykach Agile (Scrum/Kanban).

• Umiejętność analizy danych oraz formułowania wymagań na podstawie identyfikowanych wzorców i symptomów fraudowych.

• Znajomość procesów:
  o Fraud Detection,
  o Fraud Investigation,
  o Case Management,
  o Obsługi alertów fraudowych.

• Umiejętność definiowania reguł biznesowych i scenariuszy wykrywania nadużyć.

• Znajomość SQL umożliwiająca analizę danych i weryfikację wymagań.

• Umiejętność przygotowywania i realizacji testów biznesowych oraz testów akceptacyjnych (UAT).

• Znajomość regulacji związanych z ochroną danych osobowych (RODO) oraz zagadnień bezpieczeństwa informacji.

• Wysoko rozwinięte zdolności analityczne, komunikacyjne i organizacyjne.

Wymagania Nice to Have

• Doświadczenie w projektach związanych z budową lub wdrażaniem systemów antyfraudowych.

• Znajomość rozwiązań klasy:
  o SAS Fraud Management,
  o FICO Falcon,
  o Actimize,
  o Guidewire,
  o EIS,
  o lub innych platform wspierających przeciwdziałanie nadużyciom.

• Doświadczenie w analizie danych behawioralnych oraz transakcyjnych.

• Znajomość podstaw Machine Learning wykorzystywanego w detekcji fraudów.

• Doświadczenie w pracy z Power BI, Tableau lub innymi narzędziami raportowymi.

• Znajomość technik budowy scoringów ryzyka oraz silników reguł biznesowych.

• Znajomość zagadnień AML,

• Doświadczenie w programach transformacyjnych realizowanych w dużych organizacjach finansowych lub ubezpieczeniowych.

• Doświadczenie w pracy z rozwiązaniami opartymi o AI/ML wspierającymi wykrywanie nadużyć.

nr.ref.386