Detectar el fraude no es una tarea fácil y requiere un conocimiento profundo sobre su naturaleza, cómo se puede cometer y cómo se oculta. En tiempos normales y aún más en tiempos de crisis, es importante considerar los elementos necesarios para prevenirlos.
Para la industria del seguro, hay un alto costo a raíz del fraude y el riesgo derivado por la digitalización. En Latinoamérica, se estima una pérdida de alrededor de $5 mil millones dólares en costos de fraude para las aseguradoras. Para mantenerse actualizadas con las expectativas del cliente, las compañías de seguro están trabajando en la transformación digital, que implica la modernización de los sistemas centrales, la automatización de procesos y el trabajo con inteligencia artificial como temas prioritarios en la agenda de esta industria.
¿Alguna vez se pensó en que la facilidad para presentar un reclamo, también podría alentar el fraude?
Muchas veces la competencia entre distintas aseguradoras da lugar a una simplificación de los requisitos necesarios para acceder a una cobertura, simplificando controles en caso de siniestro. Un asegurador que no previene el fraude puede obtener, a corto plazo, algún tipo de ventaja competitiva o económica, pero a largo plazo, el incremento de los costos medios por siniestro a raíz de actividades fraudulentas pone en peligro su estabilidad financiera.
Los típicos fraudes contra las compañías de seguros vehiculares son: el auto-robo de vehículos o de partes, la destrucción intencional, intentar asegurar bienes ya siniestrados, denunciar pérdidas y/o daños inexistentes, entre otros. En promedio, el 10% de todos los siniestros son sospechosos de fraude. Debido a un proceso más fácil, con un proceso de reclamos sin contacto personal, en los próximos años estas sospechas podrían aumentar de 15 a 20%.
El reto para las aseguradoras consiste, entonces, en mejorar las habilidades de detección de fraude sin afectar negativamente el proceso de los reclamos reales y legítimos. En este camino, el Big Data & Analytics son los aliados para proteger a las organizaciones, asegurarse de brindar buenas experiencias a los asegurados y hacer a esta industria transparente, para evitar que el cliente honesto deba pagar más.
“Hasta ahora, los operadores creían que el fraude era sólo un costo de hacer negocios. Apuntamos a detectar el riesgo antes de que ingrese a su cartera y evitar reclamos fraudulentos, mediante la aplicación de tecnología basada en datos e información obtenida de diferentes fuentes para analizar, anticipar y detectar con rapidez comportamientos de fraude para así, tomar medidas eficaces y minimizarlas pérdidas”, sostiene Cristian Fanciotti CEO de Ituran Argentina.
Cómo ayuda el Big Data y la Inteligencia Artificial en el análisis del fraude
El uso de sofisticadas herramientas tecnológicas que extraen datos tanto de fuentes externas como internas, pueden observar millones de movimientos para detectar patrones de comportamiento y situaciones potencialmente fraudulentas.
El primer paso para descubrir un fraude reside en identificar los factores que dan origen al engaño. Saber qué fenómenos o pautas ocurren recurrentemente antes, durante y después del mismo y analizarlos en profundidad para predecir y detectar estas situaciones de trampa.
- El uso de IA: Incorporar software capaz de procesar la información de una forma ágil y sacar conclusiones y recomendaciones. La IA puede usarse para analizar imágenes y verificar si ha ocurrido un fraude.
- Uso de Datos: Las herramientas avanzadas que se basan en el análisis de datos ayudan a los investigadores a detectar cadenas de actores organizados para realizar cobros fraudulentos.
- Redes sociales: Las redes sirven para detectar engaños porque los usuarios las utilizan para dar rienda suelta a la acción de compartir fotos de su vida privada y ubicación geográfica en diferentes momentos.
Hoy se pueden aplicar tecnologías para tomar decisiones. Un ejemplo de esto es el servicio de telemática sobre el cual se sustenta ITURAN SCORING, que permite a las aseguradoras realizar planes a medida, basados en el uso real del automóvil (UBI), permitiendo dimensionar y evaluar el riesgo de cada cliente según sus hábitos de manejo y su estilo de conducción, brindando así una mayor profundidad de análisis, evaluación y seguimiento de la cartera. De este modo, se puede optimizar el negocio al conocer el uso de cada asegurado con la obtención de informes detallados, y ajustando el valor de la póliza en función del uso de cada cliente y su exposición al riesgo, reduciendo la cantidad de fraudes y siniestros asumidos por las compañías de seguro. Desde el lugar del asegurado, la telemática implica principalmente poder pagar un precio justo o “el mejor precio” para tener el mejor seguro. Otra funcionalidad que posee esta tecnología, es que puede detectar accidentes, alertando en tiempo real, permitiendo ahorrar minutos críticos y vitales ante este tipo de emergencias, además de la detección de maniobras bruscas y proporcionar asistencia para el ahorro de combustible.
