La capacidad para detectar fraudes ha sido y es el gran reto de las compañías aseguradoras.
Identificar estas conductas maliciosas a tiempo es imprescindible para que las organizaciones del sector puedan sobrevivir.
En el pasado, la automatización de los procesos ayudó a mejorar el nivel de madurez de la industria y con ello, los ratios de detección del fraude.
Hoy en día, esta tendencia se ha visto alterada. El incremento de las operaciones y su globalización han aumentado la complejidad de análisis, haciendo cada vez más difícil mantener dichos ratios.
Afortunadamente, el avance de las nuevas tecnologías y su incorporación al mundo del seguro ha iniciado una transformación imparable del sector, teniendo como primera consecuencia la digitalización de la información, principalmente de clientes y de siniestros, con el consiguiente enriquecimiento de las bases de datos de las compañías.
Lo más emocionante de esta transformación tecnológica que estamos viviendo es que forma parte de una revolución digital.
Tecnología y revolución digital
Hoy en día, el término Inteligencia Artificial se ha vuelto casi cotidiano, aunque el término fue acuñado en los años 50 por el matemático Alan Turing en el artículo “Inteligencia y funcionamiento de las máquinas”. En dicho artículo, Turing expone una guía para la investigación en IA, partiendo del diseño de una máquina con una capacidad mínima para realizar tareas complejas e irla entrenando de manera que pueda alcanzar niveles más complejos a partir de modificaciones sucesivas. Su idea proponía imitar el comportamiento humano en el campo del aprendizaje artificial.
Una década después empezaron a desarrollarse los primeros sistemas inteligentes intentando emular la forma de pensar de los expertos, por lo que también se les denominó así: Sistemas Expertos.
¿Y qué hace que en los últimos años se hayan puesto de moda los sistemas basados en Inteligencia Artificial? La respuesta es sencilla cuando se entiende que estos sistemas funcionan en base a algoritmos matemáticos y educativos que deben ser “enseñados” (el término correcto sería entrenados). Cuanta más información de casos proporcionemos al sistema para su entrenamiento, mayor será el éxito que tenga en detectar futuros fraudes.
De esta forma es fácil ver una relación directa entre el proceso de digitalización en las compañías de seguros y la introducción de estos sistemas: a mayor información digital disponible, más entrenamiento y mayor tasa de aciertos del sistema.
Las nuevas Tecnologías protagonistas
No sólo la IA es la protagonista. Los datos tienen una responsabilidad crítica en todo el proceso. Todo gira en torno a los datos y su origen ya no proviene exclusivamente de la propia compañía. Cada día se crean y se intercambian nuevas fuentes de datos, muchas de ellas públicas, produciendo una globalización de la información.
El fenómeno BigData contribuye a potenciar las capacidades de almacenamiento y procesado de estas fuentes. Cada vez hay mayor capacidad de procesamiento y más información disponible, lo que permite extender la correlación de los datos y conlleva a una mejora cualitativa en el análisis del fraude y los factores de riesgo.
Según encuestas realizadas recientemente a las aseguradoras españolas, las tecnologías con mayor impacto en el sector, a corto y medio plazo, son la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, seguido del Big Data y Blockchain.
Por este motivo la Inteligencia Artificial (IA) y el BigData se están convirtiendo en grandes pilares para las compañías aseguradoras.
Así, en el último año, grandes aseguradoras -como AXA, Zurich o Allianz- están apostando por este tipo de sistemas y han comenzado a anunciar y utilizar sistemas de detección de fraude basados en estas tecnologías.
No sólo las grandes compañías están apostando por estas nuevas herramientas. Pequeñas y medianas empresas están desarrollando sus propias herramientas de detección del fraude y análisis de riesgos, como Summa Investment Solutions o BORROX Finance, afianzando así sus posiciones como partners tecnológicos para el sector.
El futuro en la detección del fraude financiero.
Hemos de considerar que nos encontramos al comienzo del desarrollo de estos sistemas y la perspectiva de crecimiento es exponencial. A medida que se mejoren los modelos matemáticos y se aumente la potencia de las máquinas, las herramientas automáticas de detección de fraudes se volverán más rápidas, serán capaces de procesar más información y más rápido, podrán aprender de manera independiente, serán capaces de sacar conclusiones inteligentes y hacer recomendaciones.