La Inteligencia Artificial es un potente arma contra el fraude en seguros

En diálogo con InsurMarket Latam, Castelano Santos cuenta cómo combatir el fraude es un problema común en los países latinoamericanos y qué se puede hacer para enfrentar este desafío.

por InsurMarket Latam
Castelano Santos, da Tech Trail

El CEO de Tech Trail, Castelano Santos, habla sobre la necesidad de intercambiar información entre las aseguradoras y las autoridades para frenar la acción de los defraudadores. Tech Trail es una startup especializada en análisis de datos para el sector de seguros, con especialización en la construcción de modelos predictivos para la evaluación de riesgos.

INSURMARKET LATAM: ¿Las fraudes más comunes que ocurren en Brasil son las mismas que en otros países de América Latina?

Los fraudes relacionados con seguros en América Latina resultan en pérdidas anuales de aproximadamente 50 mil millones de dólares, siendo Argentina el país con mayor incidencia. Según la Fides (Federación Interamericana de Empresas y Seguros), alrededor del 45% de los contratos en el país presentan irregularidades, mientras que en Brasil la media se sitúa entre el 14% y el 15%. Algunos ejemplos comunes de fraudes en seguros en Brasil incluyen: Afirmaciones falsas: el asegurado proporciona información incorrecta o exagera el valor de la pérdida o el daño para obtener una compensación mayor de la que le corresponde; reclamaciones falsas: el asegurado simula un accidente o pérdida para obtener una compensación indebida; falsificaciones: implican la alteración de documentos, declaración de un valor superior al real del bien, alegación de reclamaciones imaginarias o daños preexistentes. Es importante recordar que la gran mayoría de los asegurados son honestos y los fraudes no son generalizados. Sin embargo, perjudican al sector en su conjunto, lo que lleva a un aumento en las primas para todos los asegurados.

IML: ¿Cuáles son las herramientas más avanzadas para combatir el fraude?

Las aseguradoras están invirtiendo en tecnologías avanzadas, como el análisis de datos y la Inteligencia Artificial, para detectar y prevenir fraudes de manera más eficaz. El análisis predictivo desempeña un papel crucial en este escenario. Utiliza técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático para identificar patrones sospechosos y comportamientos anómalos que pueden indicar actividades fraudulentas. Esto incluye la detección de anomalías en los datos de los asegurados, la modelización del comportamiento típico de los asegurados, la identificación de fraudes en tiempo real y la creación de modelos de puntuación de fraude.

IML: ¿Cuánto pierde Brasil anualmente por fraudes?

En 2022, las aseguradoras se enfrentaron a un desafío significativo con fraudes, que totalizaron impresionantes 824,9 millones de reales en pérdidas. Esta cantidad corresponde a aproximadamente el 16,1% del valor de los siniestros sospechosos en ese período. Estas revelaciones surgen a raíz del lanzamiento del informe titulado «Cuantificación del Fraude en el Mercado de Seguros Brasileño», promovido por la CNseg (Confederación Nacional de Empresas de Seguros Generales, Previsión Privada y Vida, Salud Suplementaria y Capitalización). Según los resultados del estudio, las solicitudes de indemnización bajo sospecha alcanzaron el 11,4% del total de 44,7 mil millones de reales pagados a los asegurados. Sin embargo, solo una fracción de esa cantidad, equivalente al 16,1%, fue efectivamente demostrada como fraude tras minuciosas investigaciones.

IML: ¿Cuál cartera es la más crítica para fraudes, tanto en frecuencia como en severidad?

Según datos de la Fides, el 80% de los fraudes en el sector asegurador ocurren en dos líneas de negocio: salud y automóviles.

IML: ¿Las autoridades son informadas cuando se descubre nuevos tipos de fraudes?

Las aseguradoras tienen reglas y procedimientos para sus entornos de cumplimiento, que van desde la detección hasta el tratamiento de casos con indicios o confirmación de fraude, ya sea en el momento de la contratación del seguro o en el siniestro. Estos procedimientos incluyen, incluso, la comunicación a las autoridades competentes para iniciar investigaciones y/o procedimientos judiciales, cuando corresponda.

IML: ¿Se comparte información entre aseguradoras?

Sí. El mercado asegurador ha dedicado esfuerzos entre aseguradoras, corredores, empresas asociadas y sindicatos para crear una red de protección. Sin embargo, también es importante destacar que las entidades gremiales y los organismos reguladores/fiscalizadores fomenten la creación y difusión de campañas de concienciación para mostrar lo perjudicial que es esta práctica para toda la cadena de valor del mercado, que incluye al Asegurado, al Corredor y a la Aseguradora. Además, uno de los factores que cambiará esta realidad y permitirá que el mercado se anticipe a la ocurrencia de fraudes es la adopción de tecnologías, que comienza en el proceso de contratación, a través de soluciones inteligentes de suscripción, en reemplazo de los cuestionarios completados al momento de la venta del seguro. Este será el gran cambio de paradigma para inhibir la creciente ola de fraudes en el mercado asegurador brasileño.

IML: ¿Cómo puede contribuir una empresa de inteligencia para reducir los fraudes, integrándose en el mercado?

Utilizan técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático para identificar patrones sospechosos y comportamientos anómalos que pueden indicar actividades fraudulentas. Esto incluye la detección de anomalías en los datos de los asegurados, la modelización del comportamiento típico de los asegurados, la identificación de fraudes en tiempo real y la creación de modelos de puntuación de fraude. En este escenario, la Inteligencia Artificial y el análisis predictivo se están convirtiendo en aliados poderosos. Estas tecnologías no solo ayudan a identificar fraudes existentes, sino que también contribuyen a la prevención de fraudes futuros, manteniendo la integridad del sector y asegurando que las pólizas de seguro sigan siendo una fuente confiable de protección financiera para todos los asegurados.

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