¡CALA Analytics Festival 2024 fue Virtuoso!
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Actualmente, se sabe, gracias a los informes del FBI que el fraude dentro del sector de seguros (excluyendo los seguros de salud) representa perdidas de aproximadamente $40 mil millones de dólares al año solo en los Estados Unidos. Además, esto no solo afecta a las aseguradoras como tal, sino también a sus asegurados, dado que recae directamente sobre el coste de las primas. Por ende, a raíz de esto, múltiples expertos han buscado comprender cuál es el impulso para cometerlo; llegando así a la teoría del triángulo del fraude.
El triángulo del fraude trata de un modelo utilizado para explicar el motivo por el cual un individuo toma la decisión de cometer fraude. Ayudando así a comprender la motivación y mentalidad de los fraudulentos. Todo esto partiendo de la base de que, si se puede comprender por qué se comete fraude, se podrá trabajar para frenarlo.
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.
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.
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