La industria de seguros es un sector muy atractivo para el crimen especializado en fraude. Debido a que, al igual que el caso de banca, las empresas aseguradoras gestionan grandes cantidades de dinero y datos confidenciales de sus asegurados. En este sector, los clientes siempre pueden simular siniestros para acceder al pago de los seguros, lo que puede llevar a grandes pérdidas. Por lo que el aprendizaje automático es una herramienta clave para la detección del fraude en seguros.
Prevención de reclamaciones fraudulentas y duplicadas
Las reclamaciones fraudulentas o duplicadas es uno de los principales problemas que se pueden encontrar las compañías aseguradoras. En los que nos podemos encontrar con tres tipos de operaciones básicas:
- El tomador de la póliza puede declarar un siniestro inexistente para acceder al pago que le corresponde en el caso de que este sucediese.
- En otras ocasiones el asegurado puede intentar engañar a la compañía para recibir el pago de un siniestro que ha sucedido en la realidad más de una vez.
- Un estafador que puede haber robado los datos del asegurado para hacerse pasar por él y acceder al cobro de los siniestros.
En los tres casos es posible utilizar la detección de patrones para reconocer los casos fraudulentos de los reales. En los que las técnicas de aprendizaje automático son clave. Para el primer y segundo caso, se pueden utilizar los datos disponibles como son los antecedentes del cliente en otras compañías de seguros y el tiempo que este lleva con el seguro, ya que este tipo de fraude es más habitual en pólizas recientemente contratadas. Por otro lado, en el tercer caso se puede llegar a conclusiones mediante análisis de comportamiento.
Medición del riesgo
Al igual que en el caso de banca, aunque no es un caso exclusivamente de fraude, una de primeras aplicaciones del aprendizaje automático en el sector asegurador es la medición del riesgo de los asegurados. Lo que permite fijar mejor el valor real de las pólizas. En el momento en el que un cliente solicita una nueva póliza, los sistemas puede evaluar toda la información sobre este calculando la probabilidad de que suceda un siniestro cubierto, así como el valor esperado. Usando para ello los datos disponibles y relevantes para los siniestros cubiertos.
Conclusiones
El uso del aprendizaje automático para la detección del fraude en seguros es clave para evitar importantes pérdidas. La existencia de datos hace que sea posible crear grandes sistemas fiables para detectar estos problemas.
Imagen de Gerd Altmann en Pixabay
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