El fraude en siniestros de autos es uno de los grandes retos para las aseguradoras. No siempre se trata de un reclamo aislado y evidente: en muchas ocasiones, se forman redes de personas y proveedores que actúan de manera coordinada para explotar vulnerabilidades en los procesos de indemnización.

Los métodos tradicionales de detección, basados en reglas de negocio o modelos de scoring individual, analizan cada siniestro por separado. Esto deja un punto ciego: las relaciones entre eventos y actores. El análisis de redes aporta justamente esa visión de conjunto y, con las capacidades de Visual Investigator, se convierte en una herramienta analítica integral que permite descubrir patrones ocultos de comportamiento, visualizar vínculos y cuantificar la relevancia de cada actor dentro de la red.

Qué es el análisis de redes

El análisis de redes (SNA, por sus siglas en inglés) es una metodología que representa entidades como nodos y las relaciones entre ellas como conexiones. En un proyecto de prevención de fraude en autos, los nodos pueden representar asegurados, vehículos, talleres, ajustadores o siniestros. Las conexiones, por su parte, pueden indicar el uso del mismo taller, la coincidencia de datos de contacto, la participación en el mismo siniestro o el uso compartido de una dirección o vehículo.

Con Visual Investigator, estas relaciones pueden modelarse automáticamente a partir de datos transaccionales, de clientes y de terceros, integrando información estructurada y no estructurada. La visualización resultante permite identificar patrones que no se perciben cuando se analiza cada reclamo de forma individual. Así, es posible detectar talleres que aparecen repetidamente, personas que actúan como intermediarias o grupos de siniestros aparentemente independientes pero conectados entre sí.

Métricas de red: el verdadero valor del análisis

El valor del análisis de redes no radica únicamente en representar conexiones, sino en medirlas. Las métricas permiten cuantificar la importancia de cada nodo y priorizar casos según su papel dentro de la red. Visual Investigator calcula automáticamente estas métricas y las integra con otras variables de riesgo, facilitando la priorización de alertas en sistemas de detección de fraude.

Grado (Degree)

El grado mide el número de conexiones que tiene un nodo. Por ejemplo, un taller con un grado muy alto podría estar involucrado en un volumen inusual de siniestros. Esta métrica permite ordenar las entidades por nivel de conexión y enfocar las revisiones en aquellas que muestran actividad atípica.

Centralidad de intermediación (Betweenness)

La centralidad de intermediación identifica cuántas veces un nodo actúa como puente entre otros. Las personas o vehículos que conectan grupos separados de siniestros pueden ser el vínculo entre diferentes esquemas de fraude. Detectar estos nodos con alta intermediación ayuda a desarticular redes completas.

Componentes conectados

Los componentes conectados identifican subgrupos de nodos relacionados entre sí, pero no con el resto de la red. Una “isla” de siniestros que comparten vínculos entre sí puede indicar la existencia de un clúster de fraude. Asignar un investigador por componente facilita analizar el patrón completo y entender la dinámica interna del grupo.

Densidad de la red

La densidad de la red refleja la proporción de conexiones existentes respecto a todas las posibles dentro de un conjunto. Una red muy densa, donde todos los nodos están fuertemente conectados, puede ser una señal de colaboración organizada o fraude planificado.

Visual Investigator permite calcular estas métricas sobre grandes volúmenes de datos, integrarlas con modelos predictivos desarrollados en SAS y visualizarlas en entornos analíticos interactivos, lo que facilita su interpretación por parte de los analistas de fraude.

Cómo SAS aporta valor en el análisis de redes

El principal diferencial de las redes de SAS Visual Investigator frente a otros enfoques radica en su capacidad de combinar análisis avanzado, visualización interactiva y gestión operacional del fraude dentro de un mismo entorno.

1. Integración total con el ecosistema analítico SAS

Gracias a su integración con el ecosistema SAS, permite combinar datos de distintas fuentes internas y externas, aplicar reglas de negocio, incorporar modelos predictivos y utilizar métricas de red en un mismo flujo de análisis. Esta integración acelera la detección de patrones complejos y reduce el tiempo entre la identificación y la acción.

2. Visualización interactiva y exploración contextual

Las redes generadas en Visual Investigator pueden visualizarse de manera dinámica. Los analistas pueden navegar por las conexiones, filtrar entidades o tipos de relación y acceder a información contextual con un solo clic. Esto facilita una investigación más intuitiva y centrada en la evidencia.

3. Enriquecimiento con analítica avanzada

SAS también permite enriquecer el análisis de red con técnicas avanzadas como machine learning o modelos estadísticos, integrando toda la información en un flujo de decisión coherente. Por ejemplo, un nodo con alta centralidad y un score de riesgo elevado puede priorizarse automáticamente para revisión.

4. Escalabilidad y gobernanza

Diseñado para organizaciones con grandes volúmenes de información, el entorno ofrece escalabilidad, procesamiento distribuido y control de versiones, lo que asegura la reproducibilidad y trazabilidad de los análisis.

5. Valor de negocio tangible

Su implementación ha demostrado generar valor tangible: reducción de tiempos de investigación, optimización de recursos y detección de redes de fraude que antes pasaban desapercibidas con enfoques tradicionales.

En conjunto, SAS no solo aporta potencia analítica, sino que conecta la detección técnica con la gestión operativa del fraude, fortaleciendo el ciclo completo de prevención, detección e investigación.

Aplicación práctica en siniestros de autos

Imaginemos cinco siniestros ocurridos en diferentes fechas y con asegurados distintos, pero todos vinculados al mismo taller y tres de ellos con un número de contacto en común. Al modelar esta información con SAS Visual Investigator, se genera una red donde los vínculos entre asegurados, siniestros y talleres son visibles de inmediato. El sistema detecta un clúster compacto que podría pasar desapercibido bajo un análisis tradicional. Si uno de los nodos presenta además una alta centralidad de intermediación, puede priorizarse su investigación como posible conector entre grupos de fraude.

Este enfoque permite que los analistas pasen de investigar reclamos aislados a analizar ecosistemas de fraude, apoyándose en un marco analítico reproducible y escalable dentro del entorno SAS.

El análisis de redes es una herramienta esencial para comprender el fraude desde una perspectiva sistémica. Más allá de ofrecer una visualización atractiva, implica un cambio de paradigma: pasar de analizar casos individuales a identificar patrones colectivos de comportamiento.

Con SAS Visual Investigator, las organizaciones pueden visualizar conexiones ocultas, medir la influencia de cada actor dentro de una red, priorizar investigaciones según su relevancia y conectar resultados analíticos con procesos de negocio existentes. Incorporar esta tecnología en los proyectos de fraude no solo incrementa la precisión en la detección de reclamaciones sospechosas, sino que fortalece la capacidad de las aseguradoras para entender el comportamiento relacional del fraude y anticiparse a nuevas modalidades.