Cómo la inteligencia de datos combate el fraude de seguros
El fraude de seguros es tan antiguo como el propio seguro. Con el tiempo, el fraude de seguros se ha incorporado a la imaginación popular, con varias novelas y películas que lo utilizan para explicar los crímenes de los personajes en tramas de misterio y suspenso.
Sin embargo, a medida que el fraude de seguros se convirtió en un tema de ficción, no disminuyó de hecho. Las aseguradoras permanecen siempre vigilantes contra el fraude de seguros. Hoy en día, pueden confiar en una serie de herramientas digitales para ayudarlos a detectar y abordar reclamos de seguros fraudulentos y otras formas de fraude de seguros.
Fraude de seguros en la era digital
Las representaciones ficticias de fraude de seguros a menudo muestran a un individuo malintencionado que organiza una pérdida para asegurar el pago de un seguro. Si bien estos casos de fraude todavía ocurren, los esquemas de fraude digital más sofisticados se han unido a sus filas. En la era digital, el fraude también se ha vuelto digital.
«Sabemos que los delincuentes están utilizando tecnología avanzada a escala para robar información personal y saquear miles de millones de dólares de las compañías de seguros cada año», dice Kim Kuster, consultor senior de negocios del proveedor de software y servicios de análisis SAS.
Para combatir este fraude, las aseguradoras también están adoptando herramientas tecnológicas. Las herramientas automatizadas que detectan siniestros sospechosos, crean modelos predictivos basados en datos anteriores e informan excepciones ayudan a las aseguradoras a abordar posibles problemas. Las aseguradoras también están invirtiendo en acceso a fuentes de datos más profundas y a tecnología de análisis fotográfico para ayudarlas a detectar y combatir el fraude.
Cómo la inteligencia de datos detiene el fraude y ahorra dinero
Una forma en que la inteligencia de datos impulsada por IA está abordando el fraude es mediante el análisis de reclamos de bajo valor y alto volumen. Estos reclamos requieren mucho tiempo y recursos para que los ajustadores humanos los analicen. Como resultado, a menudo reciben menos escrutinio que las afirmaciones de mayor valor, lo que las convierte en objetivos populares para los estafadores.
La IA no necesita el mismo compromiso de tiempo y recursos para el análisis de reclamos, escribe el fundador de Daisy Intelligence, Gary Saarenvirta. Más bien, las herramientas de inteligencia de datos habilitadas por IA adoptan un enfoque matemático, asignando probabilidades a las afirmaciones y marcando aquellas que se salen demasiado de las normas estadísticas esperadas. Dado que es más probable que estos reclamos inusuales sean fraudulentos, las herramientas de IA ayudan a los ajustadores a concentrarse en las anomalías, en lugar de dedicar el mismo tiempo y atención a todos los reclamos con la esperanza de encontrar uno extraño.
«Cuando se habla de cantidades masivas de datos, la tecnología puede ayudar a detectar patrones y puede señalar cosas que pueden estar fuera de lo común o sospechosas, para que un ser humano pueda verlas», dice Jodi G. Daniel, socia del bufete de abogados Crowell and Moring. Los ajustadores humanos y la IA trabajan juntos para identificar posibles sitios de fraude y abordar aquellos que realmente significan problemas.
Aún así, usar inteligencia de datos para abordar el fraude no es perfecto. Una encuesta de la Coalición contra el Fraude de Seguros de 2021 encontró que entre las principales aseguradoras, el 68 por ciento informa que los recursos de TI limitados obstaculizan su capacidad para usar la inteligencia de datos para combatir el fraude. La mala calidad de los datos también fue un problema para el 64 por ciento de los encuestados.
El fraude de seguros sigue siendo una de las principales preocupaciones de las aseguradoras. Con la inteligencia de datos adecuada, las aseguradoras pueden detectar más fácilmente patrones sospechosos y detener el fraude antes de que cause daño.
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