Opinión de experto

Detección, prevención del fraude y risk scoring en las aseguradoras

Pilar Arenas, Strategy, Business Development & Insurance Leader de Keyrus, nos habla sobre detección del fraude en el sector asegurador.

Menos riesgo, más ingresos, menos costes y unos clientes más satisfechos. Esto es lo que están experimentando las aseguradoras al analizar sus datos para retener y adquirir clientes, optimizar la previsión y procesamiento de siniestros, automatizar informes reglamentarios o detectar el fraude, de lo que vamos a hablar en este vídeo. Detección y prevención del fraude Todas las aseguradoras están expuestas a riesgos de fraude, ya se trate de reclamaciones falsas, facturaciones falsas, procedimientos innecesarios, incidentes escenificados, retención de información y mucho más. Este sector debe estar a la vanguardia de la tecnología para adelantarse a los defraudadores y reducir las pérdidas, y gracias a la inteligencia artificial están logrando mejorar su eficiencia y valor. Con recursos limitados en los equipos de investigación de fraudes, cada investigación de un caso que finalmente se identifica como de bajo riesgo es una pérdida de tiempo. Contratar más personal para realizar estas auditorías manuales es una opción cara e ineficiente; en su lugar, la clave es optimizar el trabajo de ese equipo utilizando la IA para detectar la actividad fraudulenta con un mayor grado de precisión. Modelado predictivo Por lo general, las compañías de seguros alimentan el algoritmo de detección de fraude con modelos estadísticos que se basan en casos anteriores de actividades fraudulentas. Las técnicas de modelado predictivo se pueden aplicar aquí para identificar el fraude mediante el análisis de los vínculos entre actividades sospechosas y reconocer esquemas de fraude que no se notaron antes. Evaluación de riesgos Por otro lado, la evaluación de riesgos puede reducir significativamente las pérdidas en el sector. La capacidad de la aseguradora para identificar los riesgos involucrados en asegurar a un cliente o un activo impactará directamente en el negocio. El data science puede facilitar el análisis de los documentos de la póliza de un cliente e identificar el importe óptimo de prima y el importe de cobertura que se pueden proponer para esa póliza. Esto mejorará significativamente la eficiencia de las suscripciones y las pólizas de bajo riesgo se pueden procesar rápidamente. Las técnicas de modelización más antiguas no incorporan la amplia variedad de fuentes de datos necesarias para generar previsiones lo suficientemente precisas para las aseguradoras actuales, y las estimaciones tradicionales en lo referente a siniestros no tienen en cuenta las características individuales de los asegurados, lo que afecta a la previsibilidad de los siniestros futuros. Gracias al Machine Learning tenemos en cuenta muchos más patrones en los datos que los que podría tener un humano, incluyendo esas características individuales para lograr una mayor precisión y predecir los pagos a nivel de póliza individual.