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Analítica: la mejor protección contra la estafa

 

Actualmente, todos los territorios donde opera la industria aseguradora deben lidiar con una circunstancia sumamente retadora. No es raro que las personas, para reducir el costo de una póliza, distorsionen su información esencial: historial médico y condiciones preexistentes, hábitos, ingresos, actividad laboral, patrimonio, entre otros datos.

Para complicar aún más el trance, tampoco es extraño que en dichos engaños haya cómplices. En particular, entidades relacionadas con el sector —agentes independientes, ajustadores, doctores, talleres mecánicos— que toleran e incluso alientan el uso de datos falsos con el fin de cerrar una transacción.
Al final, la situación afecta tanto a la industria como al cliente final.

Cuando se descubre la estafa, el individuo no recibe el apoyo que tanto necesita en un momento de emergencia, y la industria aseguradora, además de sufrir pérdidas que obstaculizan su crecimiento, aumenta el costo de las primas a fin de protegerse del riesgo de fraude -y esto sin mencionar el costo reputacional.

De acuerdo con algunos estudios, la industria aseguradora global pierde el 10% de sus ingresos totales a causa de operaciones fraudulentas. En Estados Unidos, según cálculos del Buró Federal de Investigaciones (FBI, por sus siglas en inglés), los fraudes a las aseguradoras representan un costo anual de $40,000 millones de dólares –para el consumidor final, esta realidad ha propiciado un aumento en el monto de las primas, de $400 a $700 dólares en promedio anual.

En México, de acuerdo con estimaciones de la Asociación Mexicana de Instituciones de Seguros (AMIS) y la Oficina Coordinadora de Riesgos Asegurados (OCRA), los casos falsos representan entre el 5% y el 10% del total de pagos por siniestro. Para la industria aseguradora local, estas indemnizaciones fraudulentas –durante los últimos dos años, y según valoraciones de las autoridades– han significado pérdidas en el rango de los $12,000 a los $13,000 millones de pesos.

A decir de los expertos, las estafas se conciben en tres escenarios principales:

• Fraude por reclamo. Engaños vinculados con el cobro de un seguro.
• Fraude por aseguramiento. Estafas que se realizan –sobre todo ocultamiento o alteración de datos– en el momento de contratar o renovar una póliza.
• Fraude por evasión de cuotas. Amaño de información para eludir cláusulas o cuotas, que se comete durante la cotización de un producto, es decir, antes de emitir la póliza.

A través de estas tácticas ilícitas, se otorgan coberturas e indemnizaciones que no corresponden con la realidad. Algunos ejemplos: una persona que reduce el costo de su póliza al omitir el riesgo que conlleva su actividad profesional (circunstancia que lo lleva al hospital con frecuencia); el dueño de un automóvil que miente respecto al lugar donde se usará la unidad (una zona con alta incidencia de robo de autos) y así evita el precio de una cuota, o el conductor que, con la complicidad de un tercero, altera las circunstancias o las consecuencias de un accidente con el fin de conseguir una mayor –e indebida– compensación económica.

En un contexto así, donde cualquier registro podría esconder una inexactitud, la industria aseguradora ha encontrado a un aliado ideal: las innovaciones en analítica. Con el apoyo de soluciones de Analytics, las organizaciones del sector pueden tener una visión más precisa de sus datos, lo que contribuye a detectar posibles acciones fraudulentas.

No obstante, existen plataformas de analítica avanzada que brindan un mayor potencial: se especializan en la industria aseguradora y, en específico, cuentan con herramientas enfocadas en prevenir y combatir el fraude en el sector. Las innovaciones de SAS son el ejemplo más contundente de lo anterior.

Para evitar las afectaciones por engaños, el fabricante ofrece capacidades como:

• Consolidar y analizar información de fuentes internas y externas (como redes sociales), facilitando la detección de patrones anómalos para descubrir oportunamente fraudes o engaños. Y esto sin generar falsos positivos.

• Análisis granular de todos los procesos clave, lo que permite ubicar entidades vinculadas y redes de colaboración que ocultan a una red de defraudadores.

• A través de modelos analíticos, evaluar –permanentemente y en tiempo real– las operaciones de cotización, reclamo, investigación e indemnización; lo anterior ayuda a detectar reclamos similares sospechosos, ofensores repetidos y fraudes internos o colusorios (haciendo cruces de información entre datos del personal y registros de auditoría).

• Perspectiva total y analítica de todas las líneas del negocio, lo que permite descubrir acciones fraudulentas que involucran a varios productos.

• Uso de técnicas avanzadas de análisis que van reconociendo nuevas modalidades de fraude y aceleran el desarrollo de estrategias de defensa.

En la industria aseguradora, el fraude quizás sea una amenaza imposible de extinguir. A pesar de ello, si una empresa del sector no está dispuesta a resignarse, la analítica avanzada es el camino a seguir.

Alejandro González Tello, Domain Expert Fraud & Security Intelligence de SAS México

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