En todo el mundo, el 74% de las aseguradoras encuestadas han informado de un aumento o una estabilización de los índices de fraudes a aseguradoras. Esta creciente amenaza tiene implicaciones financieras, de reputación y de cumplimiento para el sector. Los directores de datos (CDO) y los directores de información (CIO) pretenden contrarrestarla con soluciones avanzadas que detecten las actividades sospechosas con rapidez y eficacia. Entre ellas, la inteligencia artificial (IA) emerge como una poderosa herramienta.
En Estados Unidos, por ejemplo, el 81% de las aseguradoras encuestadas tiene previsto aumentar su gasto en IA en los próximos 12 meses. En un plazo de 3 a 5 años, se prevé que el 20% de los presupuestos de TI se destinen a la IA. Por lo tanto, la rápida adopción refleja un cambio amplio hacia la modernización de los esfuerzos en prevención del fraude.
En este artículo, exploraremos los retos y oportunidades a los que se enfrentan las aseguradoras.
Luchando contra el fraude en la industria aseguradora: Índice
La IA y el aprendizaje automático en la detección del fraude y la comprobación del ROI
Con datos limpios y consolidados, las aseguradoras están en mejor posición para aprovechar plenamente la IA. De hecho, Deloitte ha identificado varias áreas clave en las que la IA puede reducir los fraudes a aseguradoras en toda la cadena de valor:
- Análisis de textos: El procesamiento del lenguaje natural (PLN) puede analizar formularios de reclamaciones, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales para identificar palabras clave o entidades sospechosas.
- Análisis de audio, imagen y vídeo: El reconocimiento de voz detecta el engaño y la manipulación de imágenes, mientras que el análisis de vídeo revela los daños escenificados.
- Análisis geoespacial: Las grabaciones de drones y las imágenes por satélite proporcionan una confirmación visual de los daños relacionados con el siniestro y su ubicación.
- Datos del Internet de las Cosas (IoT): Los sensores telemáticos o domésticos inteligentes ofrecen datos en tiempo real para reconstruir accidentes y verificar la cronología de los sucesos.
- Modelos de simulación: Las simulaciones basadas en IA pueden simular el comportamiento típico de talleres de reparación, proveedores médicos o reclamantes, revelando desviaciones de las normas.
Cada una de estas capacidades se basa en unos cimientos de datos sólidos, lo que pone de relieve la necesidad de una gobernanza sólida y una gestión centralizada de los datos antes de que la IA pueda realmente ofrecer resultados.
Casos de estudio
Las principales aseguradoras ya están viendo resultados:
- Allianz desarrolló una herramienta de aprendizaje automático llamada Incognito, que señala las reclamaciones fraudulentas y las envía a expertos en fraudes para su revisión. Desde su implantación, las reclamaciones marcadas han ahorrado hasta ahora 1,7 millones de libras.
- La IA de Progressive Insurance incorpora un algoritmo de detección de fraudes que ayuda a reducir el gasto improductivo en un 14%.
- AXA Suiza se asoció con Swift para mejorar la detección del fraude sin sacrificar los tiempos de procesamiento. De hecho, puede detectar anomalías en los datos del primer aviso de siniestro (FNOL). Al parecer, la empresa ha evitado fraudes por valor de 12 millones de euros.
Pero antes de que las aseguradoras puedan replicar estos éxitos de la IA a escala, deben superar los retos de datos que limitan la detección del fraude.
Los fraudes a aseguradoras y cómo pueden contribuir los retos de los datos
Existen varios tipos de fraudes a aseguradoras. Fraude en las reclamaciones, fraude en las solicitudes y fraude en las primas, por nombrar algunos. A medida que los defraudadores se vuelven más sofisticados y los datos más complejos, también aumentan las dificultades para descubrir comportamientos sospechosos.
Siempre es mejor prevenir que curar. Y aunque las aseguradoras no pueden controlar a los defraudadores, sí pueden controlar sus propios datos y sistemas.
Para empezar, hay que superar los obstáculos que plantean los datos:
- Gran volumen de datos y complejidad en múltiples líneas de seguros. Cada línea tiene estructuras de datos y procesos únicos, lo que dificulta la consolidación y el análisis holístico.
- Los sistemas aislados crean puntos ciegos. La fragmentación entre líneas (por ejemplo, Property & Casualty frente a Life) puede ocultar actividades sospechosas.
- Los datos fragmentados sobre asegurados y siniestros se almacenan en sistemas heredados. Esto limita la accesibilidad y la precisión de los datos.
- Dificultad para integrar fuentes de datos fiables de terceros. Los datos externos (informes de crédito, señales de redes sociales o listas de vigilancia) son cruciales para un análisis exhaustivo.
- Sistemas de administración centrados en las pólizas que limitan la visión holística de los clientes. Los sistemas basados en pólizas individuales y no en clientes dificultan la identificación de conexiones entre pólizas, miembros de la unidad familiar o entidades relacionadas.
- Rápido crecimiento de los canales digitales. Las aplicaciones en línea y las reclamaciones móviles mejoran la comodidad del cliente. Pero también abren nuevas vías de fraude, como las identidades sintéticas o los ataques automatizados.
Todos estos problemas dificultan la visión de conjunto necesaria para detectar los primeros indicios de fraudes a aseguradoras. Así que lo primero es lo primero. Las aseguradoras tienen que arreglar sus datos para que la IA trabaje para ellas.
¿Buscas orientación sobre MDM en tu compañía de seguros?
MDM garantiza a los modelos de IA los datos de alta calidad que necesitan para funcionar con precisión y ofrecer valor. En Infoverity ayudamos a las aseguradoras a superar con éxito este proceso. 
Solicita una consultoría hoy mismo.
El papel de la gobernanza de datos y el cumplimiento de la normativa
Abordar la fragmentación y complejidad de los datos mejora la detección de fraudes a aseguradoras. Pero también es esencial para cumplir las obligaciones normativas. La normativa exige que las aseguradoras mantengan el control sobre cómo se recopilan, utilizan, comparten y almacenan los datos:
- El GDPR y la CCPA exigen el consentimiento y la minimización de los datos, así como transparencia en el uso.
- Las Leyes Modelo de la NAIC exigen registros seguros y rastreables y la notificación oportuna de las infracciones.
- La auditabilidad proporciona pistas de datos claras, disponibles y accesibles.
- Las políticas de conservación y supresión deben ajustarse a estrictos plazos legales y de privacidad.
- Las transferencias transfronterizas exigen marcos legales y controles documentados.
Estos requisitos hacen necesaria una sólida gobernanza de los datos. A medida que las aseguradoras desarrollan marcos para cumplir estas normas, también abordan los mismos retos que impiden la detección del fraude.
Servicios de Infoverity
Infoverity ayuda a las aseguradoras a implantar marcos de gobernanza de datos escalables que estandarizan las definiciones, mejoran la calidad de los datos y garantizan la trazabilidad en toda la empresa. Así, los resultados son responsabilidad y confianza. Además de preparar a las organizaciones para más iniciativas basadas en datos como la IA.
Gobernanza de datos y ética en modelos de IA
La gobernanza de datos también desempeña un papel fundamental en la gestión de riesgos éticos. La transparencia, supervisión y explicabilidad pueden reducir el sesgo sistémico de las aseguradoras. Esto es muy importante en un sector en el que el sesgo sistémico acarrea graves consecuencias jurídicas y de reputación.
En 2022, se acusó al sistema de detección de fraudes de State Farm de dificultar desproporcionadamente a los propietarios negros la aprobación de una reclamación, a pesar de que los patrones de reclamación de los asegurados blancos eran similares.
Antes de adoptar la IA, las aseguradoras deben garantizar que sus datos subyacentes están limpios, son coherentes y están controlados. Y eso empieza por la gestión de datos maestros (MDM).
Establecer una fuente única de la verdad con MDM
Las iniciativas de gestión de datos maestros (MDM) eliminan silos de datos e incoherencias creando una fuente de verdad única, coherente y fiable en toda la organización. Para las aseguradoras, esto significa tener una visión fiable de cada cliente, independientemente de la línea de productos, el canal o la fuente de datos.
Por lo tanto, refuerza la detección del fraude mediante:
- Proporcionar una visión de 360 grados de los asegurados en todas las unidades de negocio.
- Racionalización de las complejas jerarquías de seguros.
- Análisis de registros de clientes múltiples o incoherentes.
- Reconocer las relaciones familiares.
MDM proporciona a los modelos de IA los datos integrados de alta calidad que necesitan para funcionar con precisión y aportar valor. Sin embargo, sin crear esta base, los esfuerzos de detección del fraude seguirán siendo reactivos y fragmentados, con puntos ciegos.
Infoverity ayuda a las aseguradoras a implantar una MDM escalable, imprescindible para las empresas modernas. De hecho, esto por sí solo puede mejorar la precisión de las reclamaciones y reducir las actividades fraudulentas. Es un gran comienzo para frenar el fraude. Descubra aquí cómo podemos ayudarle.
¿Por qué deberías implementar MDM en tu negocio?
Descarga nuestra guía GRATIS descubre los 5 beneficios clave de MDM y Gobernanza del Dato para tu negocio. Además, aprenderás a defender un proyecto de estas características frente a los puestos directivos de tu organización.
