Las p\u00f3lizas param\u00e9tricas<\/a> tambi\u00e9n ofrecen una nueva forma de combatir el fraude, que sigue siendo una de las principales preocupaciones de las aseguradoras de propiedad y accidentes.<\/p>\n\n El fraude de seguros ha existido casi tanto tiempo como el propio seguro. Una vez que el seguro se convirti\u00f3 en una opci\u00f3n en entornos personales y comerciales, no pas\u00f3 mucho tiempo antes de que los clientes sin escr\u00fapulos idearan formas de enga\u00f1ar a las aseguradoras para recibir ganancias inesperadas inmerecidas. <\/p>\n\n Hoy en d\u00eda, el fraude de seguros aparece en muchas formas diferentes, desde enga\u00f1os elaborados y mentiras descaradas hasta fraude \u00absuave\u00bb, en el que los clientes representan incorrectamente sus situaciones para reducir sus primas totales, dice Shai Cohen<\/a>, vicepresidente senior de soluciones globales de fraude en TransUnion. El fraude digital o cibern\u00e9tico ha aumentado dr\u00e1sticamente a medida que Internet se ha convertido en el principal medio por el cual las aseguradoras y los clientes se comunican, comparten, almacenan y analizan datos. <\/p>\n\n La investigaci\u00f3n de TransUnion encontr\u00f3 que el tipo de fraude m\u00e1s com\u00fan en 2021 y 2022 fue el fraude de aplicaciones propias. En estos casos, un cliente solicita un seguro utilizando informaci\u00f3n incorrecta, falsa o manipulada con el objetivo de recibir una mejor cobertura a menores costos. Tambi\u00e9n se produjo un fraude en el que los clientes tergiversan sus p\u00e9rdidas durante el proceso de reclamaci\u00f3n. <\/p>\n\n Los tipos m\u00e1s comunes de fraude de solicitudes y reclamos dependen de una caracter\u00edstica considerada end\u00e9mica de las p\u00f3lizas de seguros: la necesidad de la opini\u00f3n del cliente.<\/p>\n\n En el fraude de aplicaciones propias, el cliente informa informaci\u00f3n clave a la aseguradora, como el valor de la propiedad, su ubicaci\u00f3n y materiales. En el fraude de siniestros de primera parte, el cliente vuelve a informar a la aseguradora de informaci\u00f3n clave, como el tipo y el alcance de los da\u00f1os. <\/p>\n\n Las aseguradoras invierten un tiempo y un esfuerzo considerables en verificar estos detalles. Las p\u00f3lizas param\u00e9tricas pueden eliminar la necesidad de estos esfuerzos en gran medida al eliminar la dependencia de las aseguradoras de la integridad de los clientes al proporcionar informaci\u00f3n. <\/p>\n\n Las p\u00f3lizas param\u00e9tricas establecen primas y emiten pagos de reclamos basados en datos en lugar de informes de clientes. Por ejemplo, el seguro param\u00e9trico contra inundaciones calcula los da\u00f1os por inundaci\u00f3n en funci\u00f3n de la proximidad de un edificio a una inundaci\u00f3n, la gravedad de la inundaci\u00f3n y otros factores. Luego, la p\u00f3liza desencadena el pago de un reclamo basado en estas mediciones. <\/p>\n\n En una pol\u00edtica de inundaci\u00f3n param\u00e9trica, la honestidad de los clientes en las aplicaciones importa mucho menos. La cobertura no se basa en los informes de los clientes sobre sus t\u00e9cnicas de prevenci\u00f3n de inundaciones, sino en la ubicaci\u00f3n del edificio y la exposici\u00f3n a las fuentes de inundaci\u00f3n. Del mismo modo, las reclamaciones de dichas p\u00f3lizas pueden ser gestionadas por fuentes de datos distintas de los clientes. <\/p>\n\n \u00abPara algunos productos param\u00e9tricos, las afirmaciones fraudulentas son casi imposibles porque el desencadenante se basa en datos de terceros\u00bb, escribe Henry Gale<\/a>, analista de investigaci\u00f3n de Instech. Gale cita las pol\u00edticas de terremotos como ejemplo. Una p\u00f3liza param\u00e9trica para da\u00f1os por terremotos puede liberar autom\u00e1ticamente los pagos en respuesta a los datos recibidos de las agencias geol\u00f3gicas federales, no del cliente. En consecuencia, los clientes no tienen forma de informar informaci\u00f3n inexacta o falsificada, ya que la aseguradora nunca necesita su opini\u00f3n. <\/p>\n\n \u00abPuedo ver un futuro en el que, en teor\u00eda, podr\u00eda usar datos en tiempo real para crear una soluci\u00f3n de seguro param\u00e9trico para cualquier cosa. Esto puede sonar como ciencia ficci\u00f3n, pero en t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, habr\u00e1 suficientes datos\u00bb, dice Eric Schuh<\/a>, director de la oficina de seguros y director financiero de Element Insurance. En este futuro de ciencia ficci\u00f3n, los datos objetivos y confiables tambi\u00e9n pueden librar a la industria del fraude de seguros. <\/p>\n\n Im\u00e1genes de: khunaspix\/\u00a9123RF.com, giggsy25\/\u00a9123RF.com<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Las p\u00f3lizas de seguro param\u00e9tricas, vistas durante mucho tiempo con escepticismo, se est\u00e1n consolidando gracias a las herramientas avanzadas de an\u00e1lisis de datos. \u00abLas fuentes de riesgos potencialmente catastr\u00f3ficos y nuestra capacidad para cuantificarlos est\u00e1n cambiando\u00bb, escribe Michael W. Elliott, director senior de recursos de conocimiento del proveedor de educaci\u00f3n de seguros The Institutes. 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