Según datos del Informe de Fraude en Seguros Friss 2022, el fraude en los seguros es un mal al que pocos pueden escapar. Se estima que entre 5 y 10 por ciento de los costos de pérdidas provienen de este delito, que llega a superar el 20 por ciento en algunas líneas de negocio y países específicos.
Sobre el tema, Roberto López, chief marketing officer en B12 Admark México, comentó: “La covid sigue afectando en los seguros, en gran parte porque la pandemia aceleró los procesos digitales y el fraude sigue causando estragos. La buena noticia para aseguradoras y reaseguradoras es que, a través de tecnología analítica basada en el uso de inteligencia artificial (IA) y un número creciente de fuentes de datos disponibles, hoy cuentan con más herramientas para combatirlo”.
López indicó que para evitar la disconformidad de los clientes y resolver los siniestros rápidamente, las aseguradoras han recurrido al Big Data y a la IA. Asimismo, añadió que las compras online traen consigo riesgos de seguridad como el robo de datos y el fraude en pagos online, problemas que preocupan tanto a los consumidores como a las grandes compañías.
En tal sentido, el Aprendizaje Automático o Machine Learning se postula como una de las tecnologías para combatirlos. Por ello, las empresas han destinado grandes inversiones a luchar contra esta mala praxis empresarial que afecta consecuentemente a su solvencia económica.
El representante de B12 Admark México señaló que las empresas aseguradoras recaban miles de datos de sus clientes y de los potenciales. Estos datos, correctamente anonimizados, pueden servir para mejorar los servicios de la aseguradora, creando, por ejemplo, productos más acordes con las necesidades de su público, o para fomentar la venta cruzada, o para buscar nuevos públicos potenciales.
Sin embargo, para alcanzar cualquiera de esos objetivos es necesario que los datos tengan sentido. Por eso se buscan patrones, para convertir unos datos aislados que se encuentran en un data lake, independientes unos de otros, en información de calidad, y esa información de calidad se consigue una vez detectadas las correlaciones.
“Cuantos más datos y más patrones haya, más posibilidades habrá de encontrar patrones nuevos, en un proceso de aprendizaje continuo y de comprensión permanente de la realidad en la que se encuentra la aseguradora”, subrayó Roberto López.
Reclamaciones a la orden del día
Para evitar la disconformidad de los clientes y resolver los siniestros de la mejor forma posible, las aseguradoras han recurrido a tecnologías relacionadas con el Big Data y la Inteligencia Artificial que fomentan procesos más eficientes y seguros para ambas partes.
“Actualmente, los seguros forman parte del día a día de millones de personas, algunos de ellos son incluso obligatorios. Esto sumado a un aumento considerable en el costo de la vida, ha incrementado el número de reclamaciones en los últimos años. Por esto, las compañías aseguradoras deben priorizar la gestión de las reclamaciones en términos de impacto, maximizando la satisfacción del cliente y centrarse en la fidelidad. Para conseguirlo se deben apoyar en soluciones predictivas que clasifiquen las reclamaciones. Los modelos probabilísticos realizados con IA, ML, Bid Data garantizan, con un elevado porcentaje de fiabilidad, el éxito de las prescripciones”, concluyó López.