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Aug 15, 2018
Una serie de mejores prácticas de lucha contra el fraude y mitigación de riesgos en seguros. Lo que hemos aprendido de más de 150 implementaciones en aseguradoras de seguros generales en todo el mundo.
Los científicos de datos en las aseguradoras deben lidiar con una gran cantidad de información: datos internos del seguro provenientes de archivos o de compañeros de trabajo, los datos de varios sistemas y datos de fuentes externas. La información sobre los asegurados y los activos, los siniestros y el fraude detectado permite emitir juicios fundados acerca de los riesgos, las tendencias y el valor de las pólizas y los portafolios. En un mundo ideal, la información sería capturada totalmente en cifras y en campos de datos adecuados. Pero, ¿es confiable esta información? Existen importantes diferencias entre el mundo ideal y la realidad: en los sistemas y en nosotros, los seres humanos. Las diferencias en la cultura, precisión y consistencia hacen difícil comparar el contenido de varios sistemas administrativos. Y, para colmo, el factor humano puede tener una influencia positiva y negativa en la calidad de los datos.
Un mayor enfoque en la calidad de los datos
La calidad de los datos de cada aseguradora es cada vez más importante. Existe una conciencia creciente en la industria respecto de que la información de calidad es esencial para mejorar la experiencia del cliente. Hacer uso de una buena calidad de los datos garantiza una aceptación y un procesamiento del siniestro sin demoras dando como resultado clientes más satisfechos. Estos datos deben estar disponibles y deben ser confiables de manera sistemática.
Según los resultados de nuestra reciente Encuesta sobre el Fraude en Seguros, el 45% de las aseguradoras informa que la calidad de los datos de fraude recogidos representa un desafío. En 2016, sólo el 30% de las aseguradoras lo consideraron un reto. Las principales razones detectadas indican que existía muy poca información o que la información era de mala calidad e interrumpía el proceso de análisis eficaz y fiable.
Priorizar a la Inteligencia Artificial (IA)
Los modelos predictivos, el análisis de redes, la minería de textos y las técnicas de aprendizaje automático podrían ayudar a las aseguradoras a evaluar los riesgos en la suscripción, los siniestros y durante investigaciones especiales de manera más eficiente y rápida. Las aseguradoras necesitan comenzar a realizar esfuerzos para integrar la IA a los datos propietarios existentes, y posteriormente enriquecerlos con datos de terceros, para obtener información procesable e implementar el aprendizaje automático.
El resultado final es un modelo automatizado de supervisión del fraude que desencadena un proceso de autoaprendizaje. Christian van Leeuwen, cofundador y CTO de FRISS añade: "Restablecimos el estado de situación en el que ambas partes salen ganando mientras ayudamos a las aseguradoras a luchar contra los estafadores. Estamos convencidos de que la puntuación de FRISS debe ser un sistema de "caja blanca", permitiendo la toma de decisiones al utilizar técnicas como la visualización".
Intercambio de información autorizada entre aseguradoras
En la actualidad, los clientes de seguros tienen más posibilidades de solicitar cotizaciones y comprar seguros en línea. Es más fácil y más conveniente, y muchas aseguradoras se encuentran ahora promoviendo de manera activa el uso de las aplicaciones en línea por sobre el tradicional teléfono o las visitas en la oficina. Al centrarse en las interacciones en línea, las aseguradoras priorizan el acceso inmediato a datos de excelente calidad para tomar decisiones inteligentes respecto de a quién asegurar. El problema es que la mayoría de las aseguradoras no tiene acceso a suficiente información.
El agrupamiento de información autorizada ayuda. Los datos compartidos pueden enviar señales al detectar una alerta mediante un acierto/no acierto en las aplicaciones, siniestros o renovaciones entrantes. Los datos compartidos incluyen información sobre siniestros falsos, talleres de reparaciones y profesionales de la salud no confiables, imágenes e información sobre bienes asegurados. Hace años, esto era prácticamente imposible. El agrupamiento de datos sobre fraude permite a las aseguradoras detectar y prevenir el fraude de forma más rápida y precisa: un beneficio para todas las empresas sin dejar de ser ajustarse al cumplimiento normativo, ya que no se divulga información y solo se indican los resultados mediante una señal verde o roja.
Acceso a datos externos
Las aseguradoras podrían luchar contra el fraude de manera más eficaz si el acceso a bases de datos externas fuera más sencillo. La información procedente de fuentes externas puede brindar un panorama más completo, proporcionando así argumentos buenos y sólidos para la aceptación, el rechazo o, tal vez, la implementación de condiciones adaptadas. Las fuentes externas pueden incluir información de una cámara de comercio, el comportamiento de pago y el histórico de siniestros, así como datos demográficos y registros de vehículos. Descargue el libro electrónico sobre la importancia de los datos aquí.
Sentando las bases
Ninguna aseguradora es inmune al fraude. Por mucho que la industria se sienta preparada, los estafadores son inteligentes y siempre buscan el punto débil. Los estafadores utilizan todo lo que tienen a su alcance para obtener dinero de las aseguradoras y encuentran maneras de evitar ser atrapados. Además, estos estafadores no tienen preferencia por ninguna aseguradora, así que nadie está a salvo. El fraude de seguros es un problema global. Y, en promedio, el 10% de las pérdidas sufridas están relacionadas con el fraude. El fraude también es un problema creciente, y representa entre el 10 y el 15 por ciento de los costos totales de siniestros. El costo total del fraude de seguros generales es de más de 80 mil millones de dólares por año solo en los Estados Unidos, según la Coalition Against Insurance Fraud. Eso significa que el fraude de seguros cuesta a la familia estadounidense en promedio entre $400 y $700 por año y se traduce en un aumento de las primas.
Al luchar activamente contra el fraude, podemos mejorar estos ratios y la experiencia de nuestros clientes. Es tiempo de llevar la lucha contra el fraude al siguiente nivel. La buena noticia aquí es que la batalla contra el fraude está al menos siendo tomada más seriamente.
El fraude afecta a toda la industria, y esta lucha vale la pena. Las aseguradoras estadounidenses dicen que el fraude ha subido más del 60% en los últimos tres años. Mientras tanto, los ahorros totales de casos de fraude comprobados superaron los 116 millones de dólares. Las aseguradoras están viendo un aumento en los casos fraudulentos y creen que la concienciación y la cooperación entre departamentos es clave para detener este costoso problema. La industria de seguros está trabajando duro para mejorar la detección y prevención del fraude. Definitivamente es un tema en la agenda y no debe ser subestimado. En este caso, todo comienza con la toma de conciencia.