Con Inteligencia Artificial y análisis de redes sociales, aseguradoras planean reducir el fraude en el sector

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No es un secreto que el fraude se ha consolidado como uno de los principales obstáculos para el crecimiento de las empresas aseguradoras en todo el mundo. En muchos casos es el freno que impide el cumplimiento de los objetivos de negocio y, en otros, es la amenaza que impacta la rentabilidad y la permanencia en el mercado.

De acuerdo con el Instituto de Información de Seguros (III por sus iniciales en inglés), de cada $10 USD pagados por siniestros en esta industria, $1 USD está relacionado con fraude. Latinoamérica no es una región que escape a la tendencia y en países como Colombia, Ecuador, Perú México y Argentina se trata de un fenómeno que también ha venido creciendo de manera exponencial.

Al principio veíamos que se presentaban eventos de fraude sobre todo en el ramo de automóviles. Con el tiempo, no solo los episodios de fraude en autos se han incrementado, sino que también se han masificado en otros ramos, como: SOAT, vida y personas y también en responsabilidad civil.

Encuesta de SAS revela en qué invertirán las aseguradoras para intentar reducir el fraude en el sector.

De acuerdo con los resultados de la encuesta de Fraude de Seguros realizada por SAS, tres de cada cuatro aseguradoras perciben que el fraude ha tenido un aumento significativo, alineado a los avances tecnológicos y tendencias del mercado.

La buena noticia es que no solo se registra un incremento en las modalidades de fraude: las soluciones para detectar y prevenir este fenómeno también se han venido sofisticando. Las compañías de seguros han dejado de lado instrumentos tradicionales, como las reglas comerciales y las alertas rojas, para implementar modelos predictivos, análisis de redes sociales (SNA por sus siglas en inglés) e inclusive técnicas de inteligencia artificial en sus procesos.

Hoy en día ya hay tres tendencias identificables de cómo las empresas aseguradoras pueden seguir avanzando en su lucha por reducir los niveles de fraude en esta industria.  

Estas son tres alternativas que están considerando las aseguradoras en la actualidad para combatir el fraude 

  • Analítica predictiva: es una de las soluciones para prevención del fraude de mayor acogida por el sector asegurador. Según los datos recogidos por SAS, alrededor del 64% de las aseguradoras encuestadas planea invertir en soluciones de analítica predictiva en los próximos dos años, como una de las principales medidas para intentar reducir el fraude interno, externo y mixto.
  • Análisis en redes sociales: en la actualidad el 43% de las aseguradoras planea hacer una mayor inversión en este punto, resultado que evidencia un significativo crecimiento de 27 puntos porcentuales desde 2016, cuando solo el 16% señaló que destinaría más fondos a este tipo de análisis.
  •  Inteligencia Artificial: el 21% de los encuestados manifestó que invertirá aún más en soluciones de inteligencia artificial (IA) en los próximos uno o dos años con el fin de intentar reducir los niveles de fraude que los afectan directamente.

 En general, automatizar procesos, aplicar Inteligencia Artificial, compartir información y utilizar soluciones analíticas, hacen parte de la receta con las que las compañías del sector procuran ‘asegurar su futuro’.

Está claro que las soluciones analíticas permiten que las empresas aseguradoras aumenten la efectividad de las investigaciones, reduzcan el costo de cada investigación, identifiquen con mayor facilidad los falsos positivos y detecten más rápidamente los posibles comportamientos anómalos.

 La recomendación es que las compañías revisen la capacidad de sus plataformas analíticas actuales y de ser necesario busquen soluciones de analítica avanzadas, abiertas y flexibles disponibles en el mercado.

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Javier Alexander Rengifo

Manager Customer Advisory para SAS Colombia & Ecuador

Ingeniero de Sistemas y Computación con Maestría en Ingeniería de la Información y Posgrado en Gestión de Riesgos Financieros. Actualmente hace parte del equipo de SAS Institute Colombia & Ecuador como Gerente de Customer Advisory. Cuenta con más de 15 años de experiencia profesional diseñando e implementando sistemas para el soporte a la toma de decisiones empresariales, incluyendo soluciones de Data Management, Data Warehousing, Business Intelligence, Business Analytics, Big Data, Machine Learning y Predictive Analytics, para compañías de múltiples industrias líderes en Colombia y otros países de Latinoamérica.

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