Cinco formas en que la tecnología puede mejorar la prevención del fraude

El fraude siempre ha sido el riesgo adicional que soportan las aseguradoras a la hora de tramitar solicitudes y evaluar siniestros. Y el riesgo va en aumento porque la transformación digital ha permitido a los defraudadores explotar vulnerabilidades y encontrar nuevas líneas de ataque. Pero la tecnología también puede ayudar a las aseguradoras a desenmascarar la actividad delictiva y prevenir pérdidas evitables.

#nº 1 Blockchain

Blockchain es una tecnología emergente cuyo potencial aún no se ha desarrollado plenamente. Pero hay muchos casos de uso interesantes en todas las industrias y sectores, y los seguros no son una excepción.

El valor de Blockchain reside en su capacidad para producir registros inmutables y fiables. Esto se debe a que la tecnología utiliza libros de contabilidad distribuidos, lo que significa que es una solución descentralizada. En otras palabras, se tiene una única versión de la verdad porque nadie puede manipular la información en su beneficio.

Cada transacción y registro clave en una red será a prueba de manipulaciones y verificable, por lo que las aseguradoras pueden trabajar con datos coherentes y fiables. Blockchain puede generar confianza y precisión en todo el ciclo de vida del seguro, desde las cotizaciones hasta las reclamaciones, y eliminar muchas de las vulnerabilidades que aprovechan los estafadores durante la creación de pólizas y la presentación de reclamaciones.

Por ejemplo, los registros basados en blockchain pueden evitar el fraude por doble canalización. Esto ocurre cuando alguien presenta reclamaciones a más de una compañía de seguros. Dado que blockchain proporciona una pista de auditoría clara, impediría la presentación de reclamaciones no válidas para la misma reclamación. Otros casos de uso son los controles de identidad y la verificación de la procedencia de los artículos asegurados.

#2 Enriquecimiento de datos

Los seguros dependen de datos fiables, oportunos y precisos. Cuantos más datos puedan utilizar las aseguradoras, más fácil será evaluar los riesgos. Aquí es donde el enriquecimiento de datos puede marcar una gran diferencia en la prevención del fraude. La digitalización significa que las aseguradoras pueden recopilar y filtrar datos de una amplia gama de fuentes a las que, de otro modo, sería difícil acceder en tiempo real sin conectividad en línea.

Los registros públicos y los datos de empresas privadas pueden construir una imagen más precisa y completa del riesgo de los seguros y de la probabilidad de actividades fraudulentas. La automatización y la integración permiten a las aseguradoras validar los datos de un solicitante en la fase de cotización, cruzando múltiples conjuntos de datos como historial de siniestros, nombres y direcciones, información crediticia, datos de redes sociales, datos de listas de vigilancia y bases de datos públicas. Del mismo modo, las aseguradoras pueden recurrir a muchas más fuentes para verificar los siniestros.

Cuando las aseguradoras con capacidad digital crean centros de datos que se integran con proveedores de datos de terceros, maximizan los beneficios de los datos estructurados y no estructurados. El enriquecimiento de los datos no sólo ayuda a identificar el fraude y poner de relieve las anomalías, sino que también puede acelerar las solicitudes y reclamaciones, mejorando así la experiencia del cliente.

#3 Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). Para detectar el fraude, el aprendizaje automático utiliza la IA para adquirir la experiencia y los conocimientos necesarios para reconocer nuevos modelos de fraude. Es una tecnología de autoaprendizaje que no requiere programación adicional para afrontar nuevos retos. Los sistemas tradicionales de detección del fraude se basan en banderas rojas, o indicadores fraudulentos, para detectar información sospechosa dentro de un marco definido, mientras que el aprendizaje automático es adaptable y dinámico.

El aprendizaje automático puede resaltar conexiones invisibles para el ojo humano, analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados en busca de patrones sospechosos e identificar tendencias. La detección profunda de anomalías (DAD) es un ejemplo de técnica de aprendizaje automático y resulta especialmente útil para prevenir el fraude en las reclamaciones. DAD analiza reclamaciones auténticas y crea un modelo que puede compararse con conjuntos de datos más amplios para identificar anomalías.

#4 Visión por ordenador

La visión por ordenador desempeña un papel cada vez más importante en la evaluación de riesgos y la prevención del fraude, sobre todo cuando se combina con la inteligencia artificial. Por ejemplo, la visión por ordenador proporciona pruebas claras y objetivas de los daños sufridos por coches, edificios y otros elementos cubiertos por seguros de propiedad y accidentes, evitando así reclamaciones infladas y minimizando las oportunidades de que los defraudadores manipulen los datos. Del mismo modo, puede ayudar a los suscriptores a evaluar los riesgos y garantizar la precisión a la hora de suscribir pólizas.

A medida que la tecnología se va perfeccionando, reforzada por las mejoras en inteligencia artificial y aprendizaje automático, tiene muchas aplicaciones en los seguros de daños, vida y salud. La visión por ordenador puede determinar la autenticidad de documentos e identidades, así como verificar daños materiales y afecciones médicas, y se utilizará cada vez más para aumentar la precisión en el intercambio de información entre las aseguradoras y sus clientes.

#5 Análisis predictivo

El análisis predictivo es un tipo de análisis de datos que analiza e interpreta grandes conjuntos de datos para formular hipótesis (o predicciones) sobre los riesgos y la probabilidad de que algo ocurra. Por ejemplo, el análisis de datos puede generar señales cibernéticas que identifiquen la exposición al riesgo y predigan un suceso cibernético. Los datos de comportamiento se utilizan a menudo para revelar patrones sospechosos de los clientes, que indican posibles fraudes o la probabilidad de que se cometan. Esto podría incluir el análisis de las redes sociales y otras plataformas en las que un cliente es activo.

Al igual que la detección de anomalías, el análisis predictivo aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar patrones y poner de relieve riesgos e incoherencias que de otro modo pasarían desapercibidos. Permite a las aseguradoras identificar de forma proactiva riesgos de fraude elevados, evitar la suscripción de clientes poco fiables y determinar la veracidad de una reclamación.