Machine Learning: ¿Es útil para prevenir el fraude en el sector de los seguros?

El machine learning o aprendizaje automático permite determinar clientes con mayor probabilidad de cometer fraude en el seguro.

Las tecnologías emergentes tienen un plus de innovación que apasiona. El Machine Learning es una de ellas. Pero, ¿hasta qué punto puede ir más allá el Machine Learning? ¿Sería capaz de ayudar la máquina a detectar los fraudes en el sector de los seguros?

Según un estudio elaborado por una consultora especializada en analítica y gobierno de datos, NovaQuality, el fraude en la reclamación de las pólizas supone en torno al 4,5% de las primas facturadas por las aseguradoras europeas.

Los expertos indican que existe un problema a la hora de intentar prevenir posibles fraudes. Todo viene motivado por los procedimientos y las valoraciones previas que han implantado las compañías aseguradoras para prevenir las malas prácticas. En ese sentido, una de las deficiencias que se plantean es que no se puede disponer de forma anticipada de una ratio o probabilidad de fraude.

IA para identificar los casos de fraude

La inteligencia artificial está cambiando ese paradigma. En concreto, hay empresas que ya están empleando el machine learning o aprendizaje automático para mejorar sustancialmente la identificación de los casos de fraude. Esto se logra a raíz de analizar un número muy alto de variables.

El socio fundador y director general de Novaquality, Pedro Herrera, asegura que «su empleo combinado a través de algoritmos detecta complejos patrones y relaciones con las que identificar y gestionar el fraude con mayor antelación”.

Entre los usos del aprendizaje automático para identificar el fraude en el sector de los seguros se encuentra el hecho de que con los datos del asegurado y del bien cubierto póliza se pueden establecer grupos de clientes o cluster con una importante disparidad en su probabilidad de fraude. Así, las empresas pueden escoger si aceptan o rechazan estos clientes.

Por otro lado, se consigue calcular la probabilidad de fraude antes de la peritación. Así se podrán ahorrar costes innecesarios previos a la aceptación del siniestro. También sirve de advertencia, para que se verifiquen otras circunstancias que de forma habitual no se haría.

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