{"id":44034,"date":"2022-10-19T22:10:00","date_gmt":"2022-10-19T14:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bolttech.io\/insights\/como-la-inteligencia-de-datos-combate-el-fraude-de-seguros\/"},"modified":"2025-09-06T19:52:29","modified_gmt":"2025-09-06T11:52:29","slug":"como-la-inteligencia-de-datos-combate-el-fraude-de-seguros","status":"publish","type":"insight","link":"https:\/\/bolttech.io\/es\/insights\/como-la-inteligencia-de-datos-combate-el-fraude-de-seguros\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la inteligencia de datos combate el fraude de seguros"},"content":{"rendered":"\n

El fraude de seguros es tan antiguo como el propio seguro. Con el tiempo, el fraude de seguros se ha incorporado a la imaginaci\u00f3n popular, con varias novelas y pel\u00edculas que lo utilizan para explicar los cr\u00edmenes de los personajes en tramas de misterio y suspenso. <\/p>\n\n

Sin embargo, a medida que el fraude de seguros se convirti\u00f3 en un tema de ficci\u00f3n, no disminuy\u00f3 de hecho. Las aseguradoras permanecen siempre vigilantes contra el fraude de seguros. Hoy en d\u00eda, 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. <\/p>\n\n

Fraude de seguros en la era digital<\/h2>\n\n

Las representaciones ficticias de fraude de seguros a menudo muestran a un individuo malintencionado que organiza una p\u00e9rdida para asegurar el pago de un seguro. Si bien estos casos de fraude todav\u00eda ocurren, los esquemas de fraude digital m\u00e1s sofisticados se han unido a sus filas. En la era digital, el fraude tambi\u00e9n se ha vuelto digital. <\/p>\n\n

\u00abSabemos que los delincuentes est\u00e1n utilizando tecnolog\u00eda avanzada a escala para robar informaci\u00f3n personal y saquear miles de millones de d\u00f3lares de las compa\u00f1\u00edas de seguros cada a\u00f1o\u00bb, dice Kim Kuster<\/a>, consultor senior de negocios del proveedor de software y servicios de an\u00e1lisis SAS.<\/p>\n\n

Para combatir este fraude, las aseguradoras tambi\u00e9n est\u00e1n adoptando herramientas tecnol\u00f3gicas. 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 tambi\u00e9n est\u00e1n invirtiendo en acceso a fuentes de datos m\u00e1s profundas y a tecnolog\u00eda de an\u00e1lisis fotogr\u00e1fico para ayudarlas a detectar y combatir el fraude. <\/p>\n\n

\"Papel<\/figure>\n\n

C\u00f3mo la inteligencia de datos detiene el fraude y ahorra dinero<\/h2>\n\n

Una forma en que la inteligencia de datos impulsada por IA est\u00e1 abordando el fraude es mediante el an\u00e1lisis 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. <\/p>\n\n

La IA no necesita el mismo compromiso de tiempo y recursos para el an\u00e1lisis de reclamos, escribe el fundador de Daisy Intelligence, Gary Saarenvirta<\/a>. M\u00e1s bien, las herramientas de inteligencia de datos habilitadas por IA adoptan un enfoque matem\u00e1tico, asignando probabilidades a las afirmaciones y marcando aquellas que se salen demasiado de las normas estad\u00edsticas esperadas. Dado que es m\u00e1s probable que estos reclamos inusuales sean fraudulentos, las herramientas de IA ayudan a los ajustadores a concentrarse en las anomal\u00edas, en lugar de dedicar el mismo tiempo y atenci\u00f3n a todos los reclamos con la esperanza de encontrar uno extra\u00f1o. <\/p>\n\n

\u00abCuando se habla de cantidades masivas de datos, la tecnolog\u00eda puede ayudar a detectar patrones y puede se\u00f1alar cosas que pueden estar fuera de lo com\u00fan o sospechosas, para que un ser humano pueda verlas\u00bb, dice Jodi G. Daniel<\/a>, 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. <\/p>\n\n

A\u00fan as\u00ed, usar inteligencia de datos para abordar el fraude no es perfecto. Una encuesta de la Coalici\u00f3n contra el Fraude de Seguros<\/a> de 2021 encontr\u00f3 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 tambi\u00e9n fue un problema para el 64 por ciento de los encuestados. <\/p>\n\n

El fraude de seguros sigue siendo una de las principales preocupaciones de las aseguradoras. Con la inteligencia de datos adecuada, las aseguradoras pueden detectar m\u00e1s f\u00e1cilmente patrones sospechosos y detener el fraude antes de que cause da\u00f1o. <\/p>\n\n

Im\u00e1genes de: corredor de bolsa\/\u00a9123RF.com, pressmaster\/\u00a9123RF.com<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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