La IA como aliada de las aseguradoras contra el fraude

A medida que avanzamos hacia un mundo más conectado y tecnológicamente avanzado, las aseguradoras se ven obligadas a enfrentar un aumento significativo en los intentos de fraude on-line. En el año 2022, se calculaba que el 4.6% de todas las transacciones digitales a nivel global eran sospechosas de fraude.

Y aunque es cierto en España registra una disminución del 31% en los intentos de fraude, sectores como el retail han experimentado un alarmante aumento del 33% en los casos de fraude digital, lo que demuestra la adaptabilidad de los delincuentes a todo tipo de sectores y circunstancias. Para las compañías aseguradoras, la implementación de sistemas de inteligencia artificial, se ha convertido en una herramienta vital para luchar contra este fenómeno.

Cada vez más reclamaciones fraudulentas

Tal y como señalan los expertos, de la misma forma que los hackers ya se sirven de algoritmos inteligentes para encontrar las brechas de seguridad existentes en las compañías aseguradoras, estas deben utilizar todos los recursos que tienen a su alcance para cambiar las reglas del juego y encontrar una protección eficaz.

En este sentido, la Coalición contra el Fraude de EEUU alerta que las aseguradoras abonan unos 308.600 millones de dólares al año en concepto de reclamaciones fraudulentas, es decir, que el 12% de lo que pagan, se destina a reclamantes que son como mínimo, sospechosos. Todo ello, lleva a que las compañías aseguradoras estadounidenses estén destinando a este tipo reclamaciones casi el doble del capital que hace tres décadas, una situación que se está haciendo extensible a las entidades de España. ¿Y cómo se combate este fenómeno?

En estos momentos, se calcula que casi el 60% de las compañías de seguros utilizan soluciones de inteligencia artificial para detectar fraudes relativos a la información que se recoge en los partes que se reclaman. Y esta inversión va a ir a más: se espera que el mercado tecnológico de detección de fraudes en seguros aumente hasta los 17.000 millones de dólares en 2028.

Un estudio reciente publicado por el Fondo de Investigación AXA determina que la tasa de fraude al seguro en España se ha duplicado durante la última década, posicionándose en el 2%.Y aunque es cierto que la gran mayoría de las reclamaciones fraudulentas a las compañías de seguros reflejan siniestros reales, la tendencia más preocupante es la de un demandante que añade daños exagerados en el mismo parte.

Machine Learning contra el fraude

Esta situación está fomentando el desarrollo de nuevos equipos de «fraud detection» en las compañías, impulsando por ejemplo el uso de plataformas de software, que gracias a que han sido entrenadas con millones de imágenes, son capaces de registrar la autenticidad de las fotografías que se aportan como prueba en estos partes.

Antes de esto, los programas de fraud detección trabajan en recopilar pruebas y evidencias con las que pueden marcar una reclamación como sospechosa. Para ello, entrenan al modelo con miles de registros que en el pasado han sido determinados como fraudulentos, de modo que sean capaces de detectar patrones de comportamiento anómalos. Al aplicar sistemas de aprendizaje automático, las compañías de seguros ya no se limitan únicamente a codificar las reglas estrictas que el motor debe seguir, sino que los educan para que asimile patrones de conducta.

Al mismo tiempo, las compañías aseguradoras están comenzando a trabajar con sistemas de IA generativa, que les ayudan a procesar y analizar toda la documentación que se aporta, facilitando en en este terreno el diagnóstico y la «probable» resolución de los casos.

En definitiva bien empleada, la IA al servicio de la detección del fraude les puede  ayudar a gestionar, de manera eficiente, cualquier tipo de reclamación que les llegue, aumentando la precisión y la coherencia. De hecho, con la implantación de un sistema de IA se puede llegar a reducir el tiempo de revisión de reclamaciones hasta en un 58%, reducir hasta un 60% el tiempo en revisar la documentación y reducir drásticamente la exposición a riesgos en el proceso de suscripción de nuevas pólizas.