Claves para combatir el fraude en la industria de seguros

B12 Admark expone que ante los casos de fraude en el sector asegurador se pueden usar tecnologías necesarias para que la industria pueda prevenirlos y ofrecer un mejor servicio a la sociedad.

El fraude les cuesta a los consumidores estadounidenses al menos $80 mil millones de dólares cada año, según datos de la Coalición Contra el Fraude de Seguros de aquel país. Esta actividad maliciosa ocurre en aproximadamente el 10% de las pérdidas de seguros de propiedad y accidentes; y 21% de los seguros planean invertir en Inteligencia Artificial (IA) en los próximos dos años para revertir tal situación.

Según datos del Informe de Fraude en Seguros Friss 2022, el fraude en los seguros es un mal al que pocos pueden escapar. Se estima que entre 5% y 10% de los costos de pérdidas provienen del fraude, llegando a superar el 20% en algunas líneas de negocio y países específicos.

Roberto López, Chief Marketing Officer en B12 Admark México, comenta: “El Covid 19 sigue impactando en los seguros, en gran parte porque la pandemia ha acelerado los procesos digitales y donde el fraude sigue causando estragos. La buena noticia para aseguradoras y reaseguradoras es que, a través de tecnología analítica basada en el uso de IA y un número creciente de fuentes de datos disponibles, hoy cuentan con más herramientas para combatirlo”.

Para evitar la disconformidad de los clientes y resolver los siniestros rápidamente, las aseguradoras han recurrido al Big Data y a la IA. Te contamos cómo lo usan. Asimismo, las compras online traen consigo riesgos de seguridad como el robo de datos y el fraude en pagos online, problemas que preocupan tanto a los consumidores como a las grandes compañías. El Aprendizaje Automático o Machine Learning se postula como una de las tecnologías para combatirlos. Por ello, las empresas han destinado grandes inversiones a luchar contra esta mala praxis empresarial que afecta consecuentemente a su solvencia económica.

¿Cómo funcionan los algoritmos de detección de fraude?

López explica que “la Inteligencia Artificial ha resultado ser un factor clave en la detección del fraude, pero esto no sería posible sin un equipo técnico encargado de orquestar una buena solución analítica”.

Para lograr una detección de fraude adecuada es de vital importancia atender a la analítica de datos y los algoritmos de Machine Learning (ML), los cuales permiten realizar un control y detectar el fraude en base al propio comportamiento de los procesos empresariales. Entonces, el aprendizaje automático o ML permite agilizar y automatizar la detección de fraude.

Cómo encontrar patrones en clientes de seguros

El Data Mining es un procedimiento automático que funciona a través de un algoritmo que busca patrones y correlaciones en bases de datos masivas. También conocida como minería de datos, tiene múltiples aplicaciones, en función de los objetivos buscados, el sector, etcétera. En el caso de las aseguradoras, esta técnica encuadrada en el marco de la Inteligencia Artificial se emplea para encontrar patrones en clientes de seguros.

Las empresas aseguradoras recaban miles de datos de sus clientes y de los potenciales. Estos datos, correctamente anonimizados, pueden servir para mejorar los servicios de la aseguradora, creando, por ejemplo, productos más acordes con las necesidades de su público, o para fomentar la venta cruzada, o para buscar nuevos públicos potenciales.

Sin embargo, para alcanzar cualquiera de esos objetivos es necesario que los datos tengan sentido. Por eso buscamos patrones, para convertir unos datos aislados que se encuentran en un data lake, independientes unos de otros, en información de calidad, y esa información de calidad se consigue una vez detectadas las correlaciones.

El Big Data y otras tecnologías como el Machine Learning permiten realizar esos rastreos de forma automática. Los algoritmos de Inteligencia Artificial entran en los lagos de datos, encuentran los patrones y aprenden de ellos. Con ese aprendizaje, vuelven para encontrar nuevos patrones, y así sucesivamente.

Esto quiere decir que, cuantos más datos y más patrones haya, más posibilidades habrá de encontrar patrones nuevos, en un proceso de aprendizaje continuo y de comprensión permanente de la realidad en la que se encuentra la aseguradora.

No solo eso, el Data Mining permite también realizar unos análisis especialmente valiosos para el sector: análisis predictivo y prescriptivo, dos modelos desarrollados por la Inteligencia Artificial que permiten prever comportamientos y recomendar los mejores productos para cada cliente.

Reclamaciones a la orden del día

Para evitar la disconformidad de los clientes y resolver los siniestros de la mejor forma posible, las aseguradoras han recurrido a tecnologías relacionadas con el Big Data y la Inteligencia Artificial que fomentan procesos más eficientes y seguros para ambas partes.

“Actualmente, los seguros forman parte del día a día de millones de personas, algunos de ellos son incluso obligatorios. Esto sumado a un aumento considerable en el costo de la vida, ha incrementado el número de reclamaciones en los últimos años. Por esto, las compañías aseguradoras deben priorizar la gestión de las reclamaciones en términos de impacto, maximizando la satisfacción del cliente y centrarse en la fidelidad. Para conseguirlo se deben apoyar en soluciones predictivas que clasifiquen las reclamaciones. Los modelos probabilísticos realizados con IA, ML, Bid Data garantizan, con un elevado porcentaje de fiabilidad, el éxito de las prescripciones”, concluyó López.