Imagina el caso de una persona asegurada que se rompe la pierna por algún motivo, toma sesiones de fisioterapia para subsanar el problema pero, después de conseguirlo, busca seguir beneficiándose de la fisioterapia para mejorar su rendimiento y poder correr una maratón.

Lo mismo podría suceder con el dueño de un auto que tiene un siniestro y en el proceso no solo exige que se le cubran los daños del accidente, sino también otros que no entran en el evento y que dejaran su vehículo mejor que como estaba al momento de sufrir el percance.

Las reclamaciones fraudulentas generan miles de millones de dólares en pérdidas para la industria aseguradora a nivel global y, a medida que estas compañías automatizan cada vez el ciclo de vida de las reclamaciones, aumenta el riesgo de perder dinero por alguna actividad ilícita.

En entrevista con +Dinero de Forbes México, Arjun Ramdas, director ejecutivo de la  InsureTech Charles Taylor, explicó la presión que existe en este sentido entre las empresas  InsureTech a nivel mundial, cuáles son los desafíos y las oportunidades para hacer más fuerte y eficiente a este sector.

Según detalla, este tipo de fraudes están muy relacionados en la forma en que las personas presentan los casos, normalmente generan desinformación a lo largo de la construcción del caso y eso lleva de forma directa al fraude. De acuerdo con Arjun Ramdas, se pueden identificar tres tipos de niveles de identificación de fraude:

1. Cuando las reclamaciones posevento son completamente fraudulentas, pues no hay nada mal en el producto o servicio, pero aún así se reclama un daño
2. Cuando hay claramente una exageración de los costos de reparación del daño (se solicitan ítems que no están dañados o se presentan facturas falsas para inflar los precios del cobro del seguro)
3. Cuando las compañías aprovechan la situación para alcanzar una mejor situación a la que tenían previamente a la afectación

En este último caso, podemos pensar en una empresa que tiene un seguro para ciberataques, es atacada y en el proceso de reclamo pasa esa delgada línea entre buscar resarcir el daño a su compañía o intentar hacerse de un arreglo superior para enfrentar mejor un ciberataque futuro.

Un poco de datos duros…

En Latinoamérica existen 321 empresas InsurTechs, de las cuáles sólo el 6.6% están presentes en más de un mercado.

Según el estudio “Panorama Insurtech en México” de Endeavor, en total existen 80 startups en este sector, que generan en conjunto 1,271 empleos e ingresos por MXN 1,370 millones anuales.

Si bien solo 13% de las organizaciones utiliza inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) para detectar y combatir fraudes, 25% planea adoptar dichas tecnologías en los próximos dos años, lo que representa casi 200% de incremento.

Datos y mayor tecnología para combatir las pérdidas millonarias

Charles Taylor como compañía proveedora de servicios de seguros, soluciones de reclamos y plataformas tecnológicas para el mercado global de seguros, recientemente anunció su alianza con Fraud Keeper (FK), una Insurtech especializada en la detección automatizada de fraude.

Fraud Keeper es una innovadora plataforma digital SaaS (Software as a Service) que, a partir de la automatización e implementación de inteligencia artificial (IA), ayuda a las aseguradoras a detectar, prevenir y gestionar las transacciones fraudulentas en tiempo real.

Pero, ¿cómo funciona esto?

Como explica, Arjun Ramdas, esta tecnología antifraudes logra obtener y analizar datos muy precisos de todas las reclamaciones con base en la información de sus clientes, misma que analiza a profundidad: el sistema detecta su historial crediticio, su comportamiento financiero y si tiene antecedentes de movimientos fraudulentos.

“Este software comprende patrones basados en actividades que tuvieron lugar en el pasado. Nuestra fuente secreta yace en aproximadamente 25 algoritmos que pueden escanear esa data, además de otras bases de datos externas, para identificar fraudes en cada reclamo. Es como si pudiera decir ‘¡Este reclamo luce bien para pasar, pero este es quizá 80% fraudulento!’. Dependiendo de ese score, un oficial de investigación procede a revisar apropiadamente el caso del que se sospecha en particular para confirmar o no el fraude”, aseveró Ramdas.

El algortimo es tan inteligente que “aprende” de los casos que resultan positivos para ser más preciso y efectivo la próxima vez. Digamos que es capaz de implementar una selección inteligente de riesgo.

Sin duda, mejorar la administración de los gastos y pérdida por reclamos de sus clientes es clave en el sector InsureTech, pues es un rubro en franco crecimiento y su auge seguirá estando relacionado no solo con su capacidad de gestionar el riesgo, son también se pronosticar y anticiparse a cualquier caso de fraude.