La aseguradora Mapfre ha comenzado a trabajar en soluciones innovadoras mediante el uso de la inteligencia artificial (IA) para ser más precisos a la hora de detectar fraudes al seguro de hogar.
Este proyecto, que se ha iniciado en Estados Unidos a través de Mapfre Insurance, utiliza el machine learning y los análisis de grafos para identificar patrones de fraude en los siniestros. Inicialmente, esta idea se desarrolló en el ramo de autos y, al obtener unos buenos resultados iniciales, se ha trasladado también al negocio de hogar.
La detección temprana del fraude para las aseguradoras supuso un ahorro de 27,6 millones, tal y como anunció Axa España en su XI Mapa del fraude en España. Y es que según este estudio, el hallazgo de intentos de engaño al seguro ha pasado a ser fundamentalmente tarea digital: hasta el 33% se realiza por medios digitales, mientras que hace unos años apenas era el 3%.
A la hora de funcionar, Mapfre explica en una nota que el procedimiento se basa en que la IA sea la que inicialmente registre la reclamación y la analice. Esta tecnología le aplica una nota, y si mediante esta se indica una posibilidad de fraude, se deriva al equipo de reclamaciones que, junto con investigación, llevan a cabo los trabajos necesarios para determinar si realmente se trata de un fraude o no.
Según la aseguradora, "esta estrategia permite superar el desequilibrio y la escasez de siniestros fraudulentos históricos". El algoritmo "mejora constantemente" para ser más exacto en la detección de fraudes y ser más preciso, aclara Mapfre. Dicho algoritmo utiliza datos históricos, pero en el ramo de hogar había un desequilibrio mayor entre reclamaciones fraudulentas y las verdaderas. Por ello, la aseguradora ha decidido generar "datos sintéticos" para alimentar este programa.
La tecnología permite simular escenarios concretos y realistas sin necesidad de comprometer los datos. Así, tendrá la ventaja de una toma de decisiones más rápida y precisa, incluso anticipando tendencias de mercado y optimizando operaciones.
