Fraude en Aseguradoras: Un problema que se puede erradicar con inteligencia artificial

En los últimos 8 años el mercado asegurador peruano ha crecido a un ritmo de entre 5% y 8%, siendo los seguros vehiculares y de inmuebles los más demandados, seguidos por los seguros por accidentes, enfermedades y previsionales, que han ido en aumento debido a la pandemia, según la Asociación Peruana de Empresas de Seguros (APESEG). De hecho, al cierre del 2022, las primas de seguros cerraron en casi 19 millones de soles, cifra que registró un ligero incremento de 5,9% frente al 2021 y que acorta la brecha con respecto a la penetración del rubro asegurador en Latinoamérica, que asciende a 2,6% puntos porcentuales del PBI, sin embargo, con este crecimiento, también se ha registrado el incremento de fraudes relacionados a los diferentes seguros que existen en el mercado peruano.

Al respecto, de acuerdo con la Asociación de Certificadores de Fraude de Estados Unidos, más del 5% de los ingresos anuales de las aseguradoras se pierden ante la perpetración del fraude, del que se registran un promedio de 2 mil 500 casos por año, divididos en 125 países. Estas cifras incluyen sólo los reportes oficiales, por lo que los impactos financieros reales son mayores si se sumaran aquellos casos que no son detectados.

De acuerdo con SAS, especialista en analítica avanzada, Inteligencia Artificial (IA) y gestión de datos, entre el listado de fraudes se pueden crear tres categorías principales: los oportunistas, que se dan de manera ocasional al incrementar los daños de un siniestro real o para compensar una experiencia previa negativa, los cuales suceden con alta periodicidad e importes bajos; el deliberado es aquel que lleva una planificación para exagerar o fabricar siniestros falsos; así como el organizado, que implica un grupo de personas, incluso colaboradores o proveedores de las propias aseguradoras, quienes tienen alto conocimiento de los términos y condiciones de las pólizas, y cuyo volumen es menor, pero generan pérdidas de medias a altas.

“Estos delitos suceden en todo tipo de pólizas, desde aquellas de hogar, salud, automóviles, pensiones y gastos médicos mayores. Sin duda, el rubro donde resulta más común es el de autos, con casi un 85% del total de casos, pero esto sucede porque la cartera de este sector es la más grande dentro de las aseguradoras. Le sigue, con un 7%, lo relacionado con la salud, que si bien, tiene un porcentaje menor, las pérdidas económicas son mayores”, explicó Yuri Rueda, Domain Expert de Fraude para SAS América Latina.

Rueda precisó que las áreas de agentes de reclamos son las que detectan estos casos negativos; sin embargo, con la analítica de datos es posible que la revisión y seguimiento de los mismos incluyan a miembros de puestos de suscripción o renovación de pólizas, lo cual blinda aún más a las compañías. Además, se trata de implementaciones a largo plazo dentro de los equipos, ya que las acciones fraudulentas no son exclusivas de un país o región, pero sí son más detectables en áreas de mayor población o ciudades con alto número de pólizas.

“Imaginemos el caso de un siniestro a un auto, donde el cliente paga un deducible para recibir el arreglo que necesita. El vehículo se envía a un taller de reparación, pero si en el fraude participan los propios talleres, es posible que al auto se le haga una estética menor, que la aseguradora sí pague las piezas a intercambiar, y que éstas queden en manos de los talleres para comercializarlas por fuera. Incluso, hay clientes que presentan dos o tres choques en un período de dos meses y, posteriormente dan de baja el seguro para reincorporarlo con otro nombre y seguir con el fraude sin que se le tenga en la mira”, detalló el especialista.

Así, cuando el manejo de datos de los clientes se da a través de la analítica digital, como la que ofrece SAS, se tiene la capacidad de relacionar nombres, accidentes, mecánicos, talleres a los que estos vehículos son enviados, tipos de afectación de los autos, entre otros, por lo que fácilmente se pueden detectar patrones para dar con bandas organizadas.

“En Brasil tenemos un caso de éxito con HDI, quienes tenían un alto índice de fraudes. Con la Inteligencia Artificial que les implementamos pudieron disminuir hasta un 60% de dichos delitos. Además, esto implica instalar un software que puede generar, entre otras herramientas, una serie de alertas, sin arriesgar la información interna. Claro que durante la implementación los picos de detección son más altos, y en el largo plazo estos disminuyen, pero se logra una cartera de pólizas más sana”, comentó el experto.

Fraudes en seguros de salud

En cuanto a las pólizas relacionadas con salud, el fraude más común se da cuando el paciente recibe un servicio distinto al que realmente tenía acceso con su diagnóstico. Desde el cambio de una cirugía, el recibir post operatorios que no se relacionan con su padecimiento, el pago de estudios que no son necesarios para su expediente médico o de medicamentos que no corresponden a la especialidad en la que se le atiende, todo ello genera una serie de pérdidas a las aseguradoras.

El problema, comentó Rueda, es la cantidad de información que representa cada paciente, así como la manera en la que se tienen que relacionar desde el nombre de los medicamentos, de los hospitales y especialistas, los procedimientos que se incluyen en su póliza y más. Unir todos los puntos con sistemas manuales genera vacíos y pérdidas, que sólo la Inteligencia Artificial puede manejar en tiempo real para detectar los fraudes.

“Y también es importante mirar hacia el lado del usuario, quien necesita rapidez y pulcritud en las respuestas que recibe. Por ello, es imperante encontrar el balance entre cliente y negocio, porque se tiene por un lado la necesidad de colocación del mayor número de pólizas en el mercado, pero ¿cuántas de ellas serán sanas y cuántos clientes recibirán sus servicios con la menor fricción posible? El reto de las aseguradoras es disminuir los tiempos de respuesta y obtener análisis certeros. SAS agiliza en este sentido el servicio, por lo que se mejora la experiencia y se disminuyen costos, a través del uso de machine learning”, detalló.

Finalmente, de acuerdo con SAS, sólo alrededor de un 30% de las aseguradoras tienen actualmente la implementación de un manejo inteligente de datos; mientras que el resto trabaja con tecnología heredada, procesos manuales o equipos in house que carecen de madurez y aprovechamiento de la data. Y si bien el tema de la inversión es una de las barreras para llegar a la transformación digital, la resistencia al cambio tiene un costo mayor.

“La falta de información por parte de tomadores de decisión frena el beneficio de realizar transacciones más efectivas y sanas. No se trata de un gasto, sino de una inversión que además tiene su retorno en un promedio de 6 meses a un año”, concluyó el especialista.