Innovaciones en detección de fraude: exploración de tecnologías y soluciones avanzadas

La detección de fraude en los seguros ha dado nuevos giros en los últimos años. Con una tecnología cada vez más avanzada, es necesario integrar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el software de detección de fraude. Los estadounidenses pierden aproximadamente 300 mil millones de dólares cada año debido al fraude de seguros, y más de 60 mil millones de dólares provienen únicamente de reclamaciones falsas de seguros de Medicare.

La detección de fraude tradicional se basa en el trabajo manual de tareas como suscripción, revisión, análisis histórico o consulta de bases de datos. Estas tareas basadas en reglas pueden obstaculizar la eficiencia y precisión de los objetivos, es decir, minimizar dichas actividades.

La tecnología es una solución a todos estos desafíos. Con la IA y el aprendizaje automático, ahora podemos hacer maravillas en cada vida como nunca antes. Los chatbots y el software de inteligencia artificial pueden desarrollar la cadena de análisis de detección de fraude, por lo que la proporción de actividades fraudulentas disminuye significativamente.

Uso de software de detección de fraude de seguros

El software de detección de fraude de seguros desarrollado utilizando aprendizaje automático, chatbots de inteligencia artificial, algoritmos avanzados, bases de datos extensas y diseño analítico puede prevenir el fraude de seguros. Proporciona detección de fraude en tiempo real a través de tendencias sospechosas en reclamos falsos.

Se puede utilizar tecnología avanzada con desarrolladores de software capacitados para desarrollar software especializado de acuerdo con sus necesidades.

Tipos de fraude en la industria de seguros

Antes de analizar sus soluciones, revisemos los tipos de fraude que experimentan las aseguradoras. Esto les ayuda a comprender y personalizar mejor el desarrollo de software.

Afirmaciones falsas

Esto incluiría reclamaciones que nunca sucedieron, las preexistentes o aquellas a las que les faltan detalles. Se puede acudir en cualquier momento para obtener el beneficio del seguro, sea aplicable o no.

Etapas de incidentes

Esto sucede cuando los accidentes están programados para reclamar dinero del seguro. Si no se previenen, estos fraudes pueden costar dinero a las aseguradoras en seguros médicos y de propiedad.

Errores en la atención médica

Esto es lo mismo que las afirmaciones falsas. Los asegurados pueden solicitar intencionalmente declaraciones importantes al brindar historias falsas, procedimientos médicos costosos y declaraciones falsas.

Identidades falsas

También son posibles las actividades fraudulentas mediante el robo de identidad. Se puede tomar la identidad de alguien para reclamar un seguro.

Daños a la propiedad en etapas

Al igual que los accidentes simulados, uno puede dañar intencionalmente una propiedad, como una casa o un edificio de oficinas, y luego disfrazarlo de accidente. Prender fuego a una propiedad o no tomar precauciones obvias son ejemplos de esto.

Afirmaciones comerciales falsas

Esta categoría incluye afirmaciones tanto falsas como tergiversadas. Las empresas pueden presentar una pérdida como si tuviera un valor mucho mayor que su valor real. Tomar decisiones intencionalmente arriesgadas también entra en esta categoría.

Reclamaciones falsas de seguros de vida

En este tipo de fraude, los individuos pueden fingir la muerte de una persona con seguro de vida para reclamar dinero. Además, pueden hacer afirmaciones falsas al afirmar que el titular es un paciente grave de alguna enfermedad mortal.

Estos tipos comunes de fraude pueden causar pérdidas considerables que afectan directa o indirectamente a las compañías de seguros. Pueden exigir dinero que perturbe directamente las finanzas de la empresa. La confianza del cliente asegurador se deteriora con tales actividades. La confianza de la gente en los seguros eventualmente se desvanece.

Además de esta pérdida directa, la empresa puede soportar el impacto de la reputación. Los costos de resolver estos casos o recuperar dinero de reclamaciones falsas también ponen a prueba sus finanzas.

Funciones clave en el desarrollo de software

Se deben incluir funciones clave en el software de detección de fraude.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático proporciona algoritmos avanzados que pueden analizar big data y mejorar las tasas de detección. Reduce el trabajo manual y los errores de trabajo. La carga de trabajo se reduce y se acelera, ya que puede completar análisis en minutos que de otro modo llevarían días.

Monitoreo en tiempo real

Analiza patrones fraudulentos anteriores y los compara con reclamaciones existentes. Después de identificar patrones similares entre los dos, se puede utilizar para monitorear en tiempo real comportamientos sospechosos.

Modelado predictivo

Los chatbots de software con IA deberían poder hacer predicciones y proporcionar datos sobre amenazas potenciales. Este modelo también utiliza aprendizaje automático y análisis de patrones.

Automatización en el flujo de trabajo.

La automatización ayuda a evitar pérdidas de forma indirecta al acelerar el proceso. Un flujo de trabajo fluido y optimizado es mucho más eficiente que uno tradicional.

Análisis de identidad

El análisis geográfico puede detectar patrones fraudulentos. El análisis de identidad, que implica una revisión del historial de viajes pasado, el historial familiar y la verificación biométrica del titular de la póliza, puede proporcionar datos suficientes para determinar si un individuo cae en una categoría de señal de alerta específica.

Conclusión

Mientras discutíamos el posible fraude en la industria de seguros, las aseguradoras ahora pueden comprender las lagunas jurídicas de la empresa. Desarrollar software con innovaciones anteriores puede mantener la tasa de fraude significativamente baja.

Una vez realizada el desarrollo de software, la inversión proporciona un retorno de la inversión mucho mayor.