1. Automatizar la lucha contra el fraude para mejorar resultados
Las empresas como Google, Spotify y Uber ofrecen productos o servicios personalizados que se basan en la información que obtienen previamente. «Cuanto más conozca, mejor podrá satisfacer las necesidades de sus clientes. Esto también es válido para la industria de seguros», señalan desde Friss. Ahora bien, los resultados de la encuesta muestran que la lucha contra el fraude en este sector está lejos de estar automatizada. El 67% de los encuestados sostienen que en sus compañías se basa en la corazonada de sus ‘ajustadores’, en lugar de utilizar procesos automatizados.
2. Aprovechar la Inteligencia Artificial (IA)
Un software inteligente es capaz de procesar rápidamente la información, de aprender de manera independiente, de sacar conclusiones inteligentes y hacer recomendaciones. La potencia de cálculo que aportan permite que estos análisis se realicen a gran velocidad y con gran precisión. «Por ejemplo, la inteligencia artificial puede utilizarse para analizar imágenes al verificar simultáneamente si ha ocurrido un fraude. Además del análisis de imágenes, existen decenas de tipos de ‘IA’ actualmente disponibles y en desarrollo. Las aseguradoras pueden utilizar estas tecnologías para mejorar y optimizar sus procesos de identificación de fraude y el análisis de riesgo».
3. Todo gira en torno a los datos
Los analistas de datos deben lidiar con una gran cantidad de información en las aseguradoras: datos internos provenientes de archivos o de miembros de la organización así como los datos de varios sistemas y datos de fuentes externas. La información sobre los asegurados y los activos, los siniestros y el fraude detectado permite emitir juicios fundados acerca de los riesgos, las tendencias y el valor de las pólizas y las carteras. En un mundo ideal, la información sería capturada de una forma unificada pero, según Friss, «existen importantes diferencias entre el mundo ideal y la realidad: en los sistemas y en nosotros, los seres humanos. Las diferencias en la cultura, precisión y consistencia hacen difícil comparar el contenido de varios sistemas administrativos». Además, el factor humano «puede tener una influencia positiva y negativa en la calidad de los datos».
4. Definir con claridad una cultura de lucha contra el fraude
Los organismos de regulación en muchos países crean planes de lucha contra el fraude y campañas de sensibilización contra el fraude. Varias asociaciones de la industria también han emitido directrices y propuesto medidas preventivas para ayudar a las aseguradoras y sus clientes. El 72% de las aseguradoras dice tener una cultura de lucha contra el fraude. Sin embargo, sólo un tercio tiene una política de tolerancia cero contra el fraude. «Una cultura de lucha contra el fraude requiere de una comunicación estructurada entre departamentos, la participación de directivos, formación para concienciar sobre el fraude y normas de ejecución coordinadas para el personal», explican. En general, cuando se trata de indicadores clave de rendimiento, el proceso de indemnización se mide en cuanto a la satisfacción del cliente y la rapidez en la gestión del siniestro. «Si también se mide la detección eficaz del fraude, es necesario responder más preguntas en el proceso con el cliente. Si las aseguradoras se alinean, pueden lograr grandes avances», afirman desde Friss.
5. Compartir es bueno
Por último, la especialista en detección de fraude señala que las aseguradoras se beneficiarían al unir fuerzas y compartir información. «Es la única manera de rastrear, luchar y controlar el fraude organizado». El acceso a bases de datos de fraude internacionales «impediría que los estafadores pudieran pasar de un país a otro y de una aseguradora a otra. Si las aseguradoras compartieran datos sobre siniestros fraudulentos, talleres, proveedores de servicios médicos, imágenes y bienes asegurados, aumentarían sus posibilidades de detener a los estafadores desde el principio», concluyen. De hecho en la citada encuesta, el 33% de las aseguradoras identifica la cooperación como un desafío.
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