Las soluciones tecnológicas y más exactamente las relacionadas con el aprovechamiento de los datos a través de analítica avanzada e Inteligencia Artificial, están siendo consideradas por las aseguradoras como sus mayores aliadas para combatir el fraude, uno de los principales problemas que enfrenta esta industria en la actualidad.

Según una encuesta realizada por SAS, empresa pionera en el uso de la analítica en los negocios desde hace más de 40 años, tres de cada cuatro aseguradoras perciben que el fraude ha tenido un aumento significativo, alineado a los avances tecnológicos y tendencias del mercado.

“Los fraudes en aseguradoras han venido creciendo y evolucionando de manera importante en el último tiempo. En la actualidad hay una mayor cultura hacia el uso de los seguros lo que ha permitido que la emisión de pólizas crezca año tras año. Sin embargo, más pólizas emitidas y mayores coberturas ante eventos de pérdida, conllevan también a un incremento en las modalidades de fraude”, dice Javier Rengifo, Gerente de Customer Advisory de SAS para Colombia y Ecuador.

Rengifo destaca que al principio se presentaban eventos de fraude sobre todo en el ramo de automóviles. Con el tiempo, no solo los episodios de fraude en autos se han incrementado, sino que también e han masificado en otros ramos, como: SOAT, vida y personas y responsabilidad civil.

De acuerdo con el Instituto de Información de Seguros (III por sus iniciales en inglés), de cada $10 USD pagados por siniestros en esta industria, $1 USD está relacionado con fraude. En Colombia, el fenómeno también ha venido creciendo de manera exponencial: según la Federación de Aseguradoras Colombianas (Fasecolda) en el 2016, las compañías de seguros en el país perdían 80 mil millones de pesos por fraude solo en el rubro del SOAT.

“Es tal la magnitud del problema, que las soluciones para detectar y prevenir el fraude también se han venido sofisticando. Las compañías de seguros han dejado de lado instrumentos tradicionales, como las reglas comerciales y las alertas rojas, para implementar modelos predictivos, análisis de redes sociales (SNA por sus siglas en inglés) e inclusive técnicas de inteligencia artificial en sus procesos”, explica Rengifo.