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INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y TECNOLOGÍA

Reducir el fraude: principal objetivo de las aseguradoras

13 septiembre 2021 · Por Irene Martínez

El fraude es una de las mayores amenazas para cualquier aseguradora e intentar reducirlo debería ser su principal objetivo. Incluso algo aparentemente pequeño, como un cliente que proporciona información de contacto falsa, puede tener grandes repercusiones en toda la compañía. 

Por supuesto, el fraude también afecta a los asegurados. Una aseguradora tendrá que cobrar primas más altas para poder recuperar el dinero perdido por reclamaciones falsas y los costes legales que aumentan con las acciones de los asegurados infractores.

Lamentablemente, la batalla contra el fraude es difícil. Tampoco ayudan la tecnología obsoleta y la escasez de recursos especializados con el que cuentan algunas aseguradoras. Entonces, ¿cómo reducir el fraude? La tecnología de Inteligencia Artificial puede tener la respuesta.

El uso de la IA en la reducción del fraude

La Inteligencia Artificial ofrece a las aseguradoras una reducción drástica del fraude, tanto para aquellos casos detectados como para los no detectados. De hecho, evita que sus agentes se sientan abrumados y saturados por el papeleo y los procesos poco ágiles. Aunque lo más importante es que se ahorra dinero. 

Suscripciones apoyadas por soluciones de Inteligencia Visual para reducir el fraude

Las suscripciones de seguro en el sector de la salud ya han visto los beneficios que puede aportar la IA. El gran impulso de los dispositivos wearables ha dado paso a una era de suscripciones más eficientes, gracias a la gran cantidad de datos que ofrecen. Y es por ello, que las aseguradoras, de forma rápida, se están dando cuenta de la ventaja que les puede dar en lo que se refiere a la lucha contra el fraude.

En el caso de los seguros de motor, durante la suscripción de la póliza, los análisis avanzados de una serie de dispositivos, desde los wearables hasta los sensores integrados en vehículos, pueden proporcionar una gran cantidad de datos que ayudan a identificar signos de fraude. Todo esto se traduce en datos capaces de captar la identidad del cliente, las conexiones del fraude y otros patrones de comportamientos extraños y sospechosos.  

Esto simplifica los flujos de trabajo para los gestores de siniestros en la etapa inicial en la que se transmite el siniestro ocurrido (FNOL). En segundos, la IA puede acceder a los análisis y ayudar a los agentes a validar un gran número de reclamaciones con mayor precisión.  

Definir las primas es muchísimo más simple con la ayuda de la IA. En vez de los habituales cuestionarios, una aseguradora puede implementar un chatbot para, de forma automática, saber más de un cliente potencial utilizando la gran cantidad de datos recogidos de diversas fuentes. El machine learning puede determinar el futuro comportamiento del asegurado basado en sus acciones del presente, lo que puede revelar los riesgos que el asegurado puede suponer para la compañía.

Un método popular del machine learning para las aseguradoras es la «deep anomaly detection». La detección de anomalías funciona analizando reclamaciones legítimas de clientes y creando un modelo de lo que es una reclamación típica. Luego, este modelo se puede aplicar a un gran conjunto de datos para que se compare con nuevas reclamaciones.  

A medida que la IA recoja más datos, sus decisiones se volverán más precisas, haciendo que sea casi imposible registrar acciones fraudulentas.  

Evidencia visual para detectar reclamaciones falsas (y para fomentar reclamaciones honestas)

Las pruebas visuales son esenciales para acertar, especialmente cuando se trata de un seguro de hogar o de coche. Recoger pruebas reales podría ser la diferencia entre detectar una reclamación fraudulenta o sufrir pérdidas significativas.  

Las aseguradoras pueden usar herramientas visuales para evaluar los daños en base a vídeos o imágenes fijas no manipuladas.  Al mismo tiempo, la Inteligencia Visual puede, de manera rápida, comparar entre otras instancias, al valorar si el daño equivale exactamente a la cantidad que ha sido solicitada. 

Recopilar evidencias después de un siniestro puede ser un proceso estresante para muchos, por eso es comprensible que algunas evidencias se pongan en duda. Si choca levemente el coche o si aparece una humedad en el techo, ¡la calidad de sus pruebas no siempre será la prioridad! En muchos de los casos más drásticos (y, por ende, los más elevados) el afectado no estará centrado en reunir las pruebas que la aseguradora necesita.  

La IA también puede ayudar en estos casos. Gracias a la aplicación, la IA puede guiar a los clientes a través del proceso de recopilación de pruebas, en nombre de la aseguradora.  Con la IA incorporada les dirá qué incluir y todo esto ayudará a los asegurados a reunir pruebas creíbles y precisas, además de eliminar la oportunidad de exagerar el daño o de manipular cualquier contenido antes de que se presente.  

Gracias a las pruebas visuales y a los datos del IoT, la IA puede comprar los registros de hora para detectar demoras inexplicables entre el accidente y la recogida de pruebas. Y es que los periodos prolongados entre el accidente y las pruebas pueden ser un indicador de manipulación de pruebas, como daños adicionales intencionadamente causados por el asegurado para conseguir una mayor indemnización.  

Mejorar la confianza del consumidor 

La confianza es un gran obstáculo en la industria de las aseguradoras debido al fraude.  Mientras que los casos fraudulentos aumentan, las aseguradoras deben estar más alerta que nunca para evitar ser engañados. Lamentablemente, es cierto que en ocasiones puede dar la sensación de que las aseguradoras están tratando de “pillar” a sus asegurados más que de ayudarles. 

Esto ha generado un ciclo de desconfianza en un sector que debería de tener las relaciones honestas como principal base.

A pesar de la preocupación de algunos asegurados de que la IA se puede usar para denegar sus reclamaciones más rápidamente, en realidad la Inteligencia Artificial puede ofrecer una serie de formas para mejorar la confianza entre asegurados.  

Una reducción de reclamaciones fraudulentas significa que las primas bajarán, pero también que los clientes se sentirán más tranquilos. Al saber que su aseguradora es capaz de diferenciar entre un fraude y un caso legítimo les proporciona la tranquilidad de que el proceso de sus reclamaciones será más rápido y fácil.  

El toque personal es algo que los asegurados buscan nuevamente, tras un período de relaciones sin contacto con empresas en las que compran. Las aplicaciones de IA, como los bots de charla, pueden ayudar a dar ese toque personal sin la necesidad de una interacción humana, ahorrando tiempo y dinero a la aseguradora.  

Las soluciones de Inteligencia Artificial pueden crear propuestas personalizadas en base a los datos que reciben del IoT, dando al asegurado lo que él necesita en vez de montones de datos con un valor individual mínimo. Ofrecer esa pequeña personalización le demuestra al asegurado que nos importa. 

Mientras la confianza entre el asegurado y la aseguradora crece, la motivación de cometer fraudes se debilita ya que el cliente no se siente como un número de expediente sin más, sino que se siente escuchado y valorado. Combinar esto con la reducción del fraude en general te permitirá ver cómo con un sistema de IA (Inteligencia Artificial) o de IV (Inteligencia Visual) como el de Bdeo puede mejorar tu compañía sin medidas tremendamente caras de implantar o que requieran mucho tiempo. 

Reducir juntos el fraude

Bdeo, especializados en la tecnología de Inteligencia Visual, ya ayudamos a marcas como Admiral Seguros y Zurich Ecuador a reducir el fraude y a conectar con sus asegurados. Pide una demo hoy y te contamos más.

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