Las aseguradoras recurren a los detectives algorítmicos para atajar el fraude

Las aseguradoras españolas están adoptando tecnologías como 'machine learning', redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural para reforzar la detección del fraude, explica Raúl Santiago, CDO de servicios financieros de Capgemini en España. Estas herramientas permiten analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real e integrar información de redes sociales y bases externas, añade. Muchas compañías ya han implementado estas soluciones y han incorporado plataformas especializadas para mejorar su eficacia, señala.

«Con la irrupción de la inteligencia artificial generativa en los últimos tiempos, las aseguradoras están evaluando su potencial para mejorar la detección de patrones de fraude y el análisis documental. De cara a 2025, también explorarán el uso de agentes de IA generativa para desarrollar flujos de detección de fraude más automatizados, eficientes y autónomos», asegura Santiago.

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Más allá de la identificación de patrones fraudulentos, la IA está permitiendo a las aseguradoras hacer frente a amenazas cada vez más sofisticadas, señala Alex Borrell, responsable de seguros en Accenture en España y Portugal. El uso de identidades falsas generadas por IA, la manipulación de imágenes y el acceso indebido a sistemas son algunos de los nuevos riesgos que enfrenta el sector, indica.

Para combatirlos, las compañías han comenzado a aplicar IA en la detección de 'deepfakes' en el 'onboarding' de clientes, el análisis de comportamientos sospechosos y la identificación de alteraciones en imágenes y vídeos. Esta tecnología también está optimizando la liquidación de siniestros y reduciendo costes operativos, agrega Borrell.

Las aseguradoras no solo están utilizando IA generativa para detectar fraudes en tiempo real, sino también para adelantarse a ellos antes de que ocurran, señala Cristina Álvarez, directora de IA generativa en seguros de NTT DATA. Técnicas como el análisis predictivo permiten identificar patrones sospechosos y actuar de manera proactiva, afirma. La generación de datos sintéticos facilita el entrenamiento de modelos avanzados sin comprometer la privacidad, mientras que los algoritmos evolucionan continuamente para adaptarse a nuevas estrategias fraudulentas. Estas soluciones han permitido reducir el fraude en hasta un 40%, optimizando recursos y reforzando la seguridad financiera del sector.

En paralelo, la IA generativa está impulsando el desarrollo de agentes inteligentes que automatizan tareas complejas en la detección del fraude, explica Álvarez. Estos sistemas analizan reclamaciones en tiempo real, generan informes detallados y permiten a los investigadores humanos enfocarse en casos estratégicos. También mejoran el análisis forense de documentos, detectando inconsistencias en imágenes o textos y verificando datos con fuentes externas. Además, las simulaciones avanzadas de fraude perfeccionan los modelos de detección y refuerzan la capacidad de las aseguradoras para identificar nuevas tácticas fraudulentas.

Más allá de las innovaciones tecnológicas, algunas aseguradoras han desarrollado estrategias propias para reforzar la lucha contra el fraude. Santalucía ha implementado en los últimos cinco años un sistema integral de detección y gestión del fraude basado en IA, analítica avanzada y tecnología de control, con el objetivo de reducir reclamaciones fraudulentas y optimizar la operativa, señala Israel García, gerente de la unidad central de fraude.

La aseguradora emplea modelos que identifican patrones sospechosos y alertan de posibles riesgos, combinando el análisis automatizado con la supervisión de un equipo especializado. Esta estrategia ha permitido minimizar falsos positivos, reducir tiempos de respuesta y mejorar la prevención del fraude desde la contratación de pólizas, reforzando la eficiencia y seguridad del proceso, explica García.

Por otro lado, Mapfre ha reforzado su estrategia global en la detección del fraude mediante inteligencia artificial en mercados como Estados Unidos, España y Brasil, según explican en declaraciones enviadas a ABC. En EE.UU., sus equipos de 'advanced analytics' y 'technical claims' han desarrollado un sistema basado en 'machine learning' y análisis de grafos para identificar patrones sospechosos en siniestros, primero en autos y luego en hogar.

La aseguradora destaca que su amplio volumen de datos históricos, junto con un modelo de gobernanza responsable, ha permitido mejorar la detección, minimizar falsos positivos y agilizar la gestión de reclamaciones. Con el avance de la IA generativa y multimodal, sus modelos han incrementado su eficacia, optimizando procesos sin afectar la experiencia del cliente, aseguran.

Gestionar estos desafíos requiere una estrategia eficaz de administración del dato, un aspecto clave para compañías como Caser. Durante años, la aseguradora ha trabajado en estructurar información tradicionalmente desordenada, como llamadas o peritaciones, para mejorar el uso de inteligencia artificial en sus procesos, explica Francisco Picón, director de prestaciones de seguros generales.

Gracias a esta preparación, ha desarrollado herramientas avanzadas que combinan análisis automatizado con la experiencia de los tramitadores, lo que permite evaluar con mayor precisión la probabilidad de fraude. Sin embargo, el fraude evoluciona constantemente, lo que obliga a actualizar los sistemas predictivos y capacitar al equipo para mejorar la detección automática ante nuevas amenazas, señala Picón.

Raúl Santiago, de Capgemini, advierte que la implementación de IA en la detección del fraude sigue enfrentando obstáculos clave. Las aseguradoras deben lidiar con sistemas heredados poco flexibles, elevados costes de modernización y bases de datos incompletas que limitan la precisión de los modelos predictivos. Además, las dificultades para acceder a fuentes externas y la escasez de talento especializado, junto con restricciones regulatorias, siguen ralentizando su adopción. Para superar estos desafíos, el sector deberá apostar por estrategias más ágiles y una modernización que garantice la plena integración de la IA en la lucha contra el fraude, señala.

En este proceso de transformación, la IA también está redefiniendo la eficiencia operativa y la relación con los clientes, destacan desde Mapfre. Más allá del fraude, la aseguradora apuesta por esta tecnología para optimizar la atención al cliente y agilizar procesos, combinando automatización y supervisión humana. Herramientas como asistentes conversacionales y análisis avanzados mejoran la precisión en la gestión de siniestros y la evaluación de riesgos. Sin embargo, su implementación sigue un enfoque responsable, asegurando que la toma de decisiones mantenga un equilibrio entre tecnología y criterio humano, explican.

A medida que la IA se consolida en el sector asegurador, otras tecnologías emergentes están cobrando protagonismo en la lucha contra el fraude, señala Alex Borrell, de Accenture. Blockchain mejora la verificación de identidad y reduce intermediarios, la computación cuántica refuerza el cifrado y optimiza modelos predictivos, la geolocalización en tiempo real permite validar siniestros y la ingeniería social ayuda a detectar credenciales robadas e identidades sintéticas. La combinación de estas herramientas con IA promete fortalecer los sistemas antifraude y elevar la seguridad del sector, explica.

«Un elemento clave en esta lucha contra el fraude es la colaboración en el sector asegurador, respaldada por organizaciones como Unespa e ICEA. En los últimos años, esta cooperación ha dado lugar a la creación de un fichero antifraude sectorial que abarca seguros de hogar, comunidades y comercios. Este fichero ha demostrado ser efectivo al prevenir el fraude en siniestros duplicados entre varias compañías, una práctica común entre organizaciones criminales dedicadas a este tipo de estafa», concluye.