Panorama de la Analítica Empresarial en Colombia
19 de diciembre de 2023
Según un informe de IDC, se proyecta que el gasto en analítica en Colombia aumente un ritmo anual del 12,8%
¿Cuáles son las principales preocupaciones en las aseguradoras?
Actualmente, este sector se ve afectado por redes de personas que adquieren pólizas buscando “proteger” sus bienes ilícitos de daños patrimoniales o para amparar créditos.
Día a día el sector asegurador es engañado por compras de falsos positivos con seguros de vida para proteger económicamente a personas que todos los días se enfrentan a la muerte por estar en negocios sucios; además se valen de artimañas con el fin de realizar reclamaciones y pedir desembolsos de dinero proveniente de las pólizas para realizar fraude de esta forma.
De igual forma, están los casos donde las personas toman seguros de inmuebles que están expuestos a extinción de dominio o aseguran un vehículo que ellos mismos desaparecen para hacer efectiva la póliza.
¿Cómo la tecnología y la analítica ayuda a las aseguradoras a prevenir el fraude?
Si bien hoy en día ya se conocen las etapas que componen el fraude, también es importante identificar las estrategias que se pueden implementar para detenerlo. A partir de esto, se presentan los aspectos a considerar para luchar contra el fraude de seguros, gracias a la tecnología, la analítica y la inteligencia artificial.
Detectar falsos positivos: Las aplicaciones de IA potencian técnicas y herramientas que diferencien entre falsos positivos y casos que son verdaderamente sospechosos por naturaleza.
Identificación de posibles redes: Es importante identificar posibles redes y reconocer países o regiones de alto riesgo en los diferentes países para desarrollar resistencia a partir de las mismas.
Análisis de datos y algoritmos de ML: Desarrollo y entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático que se apoyen de la analítica para buscar patrones que sean similares a las técnicas de fraude ya conocidas.
Monitoreo de transacciones: El uso de modelos de aprendizaje automático puede enriquecer las alertas de monitoreo de transacciones y aumentar las tasas de conversión de informes de asuntos sospechosos (SMR), prediciendo escenarios de fraude antes de que ocurran.
Conocimiento del cliente: Para conocer al cliente, las organizaciones deben recopilar, verificar, administrar y validar sus datos para realizar así las debidas diligencias y permitir evaluaciones o investigaciones de riesgo del cliente adecuadas.
