Gestión de reclamaciones y detección de fraude con IA y machine learning

En los últimos años no hemos dejado de ver cómo la tecnología avanza a pasos agigantados y va abarcando todos y cada uno de los procesos que llevamos a cabo. Uno de los últimos logros, y que cuenta al menos con un caso de éxito, es en la gestión de reclamaciones y detección del fraude en el ámbito de los seguros, gracias a herramientas como el Big Data o el Machine Learning. Un avance que beneficia tanto a los clientes como a las aseguradoras.

gestión de reclamaciones y detección del fraude

Las posibilidades del Machine Learning

Como ya hemos visto, el Machine Learning forma parte de la IA o Inteligencia Artificial y consiste en utilizar diferentes técnicas como los algoritmos para que las máquinas pueden aprender por sí mismas. A medida que adquieren conocimiento, son capaces de desarrollar nuevas tareas, más allá de su programación inicial.

Por otra parte, el Big Data consiste en la recopilación de grandes cantidades de datos que se procesan para su análisis. De ahí, es posible obtener información relevante sobre los usuarios y su comportamiento, y que nos ayudará a mejorar el servicio que se ofrece, la comunicación y la toma de decisiones.

Hoy podemos afirmar que la combinación de ambas herramientas ha resultado satisfactoria en la detección de fraude en el ámbito de los seguros. Por lo menos, en los que se refieren al hogar. Aunque todo indica que más pronto que tarde, esta tecnología se extenderá a otras ramas del sector.

A través de los mencionados algoritmos, puede calcularse la probabilidad de que un cliente esté cometiendo fraude en su reclamación. Según las estadísticas, los siniestros simulados representan el 47% de aquellos, seguidos por los casos no cubiertos y los daños preexistentes que habían sido ocultados.

Además de para la detección de fraude, también es efectiva para la resolución de incidencias y la gestión de reclamaciones. Al aprender de experiencias pasadas, se ofrece la respuesta más adecuada en cada caso.

Un caso de éxito en la detección de fraude

Zurich Seguros ha sido pionera en la aplicación de un modelo predictivo que se basa en la Inteligencia Artificial para la detección de fraude. Con el aprendizaje automatizado, ha logrado aumentar su eficiencia al realizar análisis comparativos en momentos posteriores.

¿Y qué ventajas puede traer la detección de fraude? Para las compañías, supone un ahorro considerable, ya que los pagos e indemnizaciones afectan en gran medida a sus ingresos. Por este motivo, se ha invertido capital monetario y humano en la investigación de nuevos métodos que permitan detectar los engaños.

Por otra parte, desde el punto de vista del cliente la detección de fraude también implica un ahorro. La consecuencia directa de los engaños a las compañías aseguradoras es el incremento general en el precio de las pólizas. La siniestralidad simulada solo supone un beneficio para la persona fraudulenta.

Como dato significativo, gracias a esta nueva forma de detección de fraude, y según los datos de la aseguradora, más del 75% de los siniestros que se han investigado no han requerido la intervención de un perito. No obstante, continúan siendo una pieza imprescindible en la gestión del aquel.

El uso de la Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse. La detección del fraude es una más de las múltiples aplicaciones que esta tecnología puede ofrecernos, y que en el futuro seguirán ampliándose.

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