Consideraciones clave
- La transición hacia solicitudes de seguros de vida completamente en línea representa una gran comodidad para los clientes, pero también un gran riesgo de fraude para las aseguradoras que no estén preparadas.
- El avance de la inteligencia artificial se ha convertido en una nueva arma en el arsenal de los estafadores… y, al mismo tiempo, en una herramienta clave para que las aseguradoras combatan el fraude.
- La colaboración, tanto interna como entre aseguradoras, es esencial para enfrentar esta nueva ola de fraudes digitales.
Nichole Myers sabe cómo combatir el fraude. También sabe que no puede hacerlo sola.
Myers es la directora de suscripción en Ethos y fue ponente destacada en la 13.ª Conferencia Anual de Fraude de RGA. En esta entrevista, Myers comparte su visión sobre las más recientes amenazas de fraude que enfrenta la industria aseguradora, las herramientas necesarias para enfrentarlas y las estrategias más efectivas que los directivos del sector pueden aplicar para mantener a raya a los estafadores.
¿Cuáles son los tipos emergentes de fraude asociados con el seguro de vida directo al consumidor que crees serán los principales retos en un futuro cercano?
En el entorno actual de seguros de vida digital-first, la detección de fraude se ha vuelto mucho más compleja y los riesgos nunca han sido tan altos. A medida que las aseguradoras avanzan hacia procesos de solicitud en línea más ágiles, los estafadores se han adaptado con la misma rapidez, aprovechando información personal robada, bots e incluso la inteligencia artificial generativa para explotar vulnerabilidades a lo largo de todo el ciclo de vida de la póliza.
Con los procesos de aplicación completamente en línea, los intentos de fraude utilizando información personal robada para obtener pólizas de seguro de vida han aumentado. Una de las principales preocupaciones es que estos actores malintencionados puedan evadir los controles de identidad digital, establecer pólizas fraudulentas o con información falsa y, más adelante, intentar presentar reclamaciones falsas o apropiarse de cuentas.
A medida que la tecnología evoluciona, también lo hacen las tácticas: desde bots automatizados que completan solicitudes hasta variaciones sutiles en los datos personales usadas para enviar múltiples aplicaciones. Si bien la rapidez y conveniencia del registro en línea benefician a los clientes legítimos, también generan nuevas vulnerabilidades que los estafadores sofisticados están aprovechando cada vez más.
¿Cuáles son los métodos más efectivos para detectar este tipo de fraudes y qué nuevas metodologías están surgiendo?
El seguimiento y la detección cruzada entre sistemas son esenciales, y es un área en la que estamos profundamente comprometidos a mejorar. En el ámbito de los seguros de vida, las señales críticas suelen estar dispersas en distintos sistemas —administración de pólizas, facturación, servicio al cliente—. Cada uno de ellos suele revisarse de manera aislada por equipos humanos. Esa visión fragmentada dificulta la detección temprana de patrones sutiles de fraude.
Aquí es donde entran en juego la detección de anomalías basada en inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones de comportamiento.Estos modelos se están volviendo cada vez más sofisticados, pero su eficacia depende directamente de la calidad de los datos y del entrenamiento que reciban. Se requiere un esfuerzo intencional para construir una visibilidad transversal entre áreas y alimentar estos sistemas con información realmente significativa.
Por ejemplo, imagina un escenario en el que un cliente solicita un cambio de beneficiario o de método de pago poco después de la emisión de la póliza. Ese cambio suele gestionarse dentro de un sistema administrativo, por personal operativo, y por sí solo quizá no genere ninguna alerta.
Pero un modelo de IA entrenado con señales cruzadas entre sistemas podría marcar este caso, ya que interacciones previas con servicio al cliente mostraban urgencia por emitir la póliza rápidamente, sin mencionar ningún cambio de beneficiario planificado. Esa discrepancia sugiere la posibilidad de que alguien busque asegurar cobertura antes de llamar la atención sobre una intención potencialmente fraudulenta.
En otros casos, los modelos pueden detectar comportamientos similares a los de un bot durante interacciones de soporte, identificando frases repetitivas, tiempos de respuesta poco naturales o un lenguaje sospechosamente automatizado. Así como las aseguradoras utilizan la IA para detectar fraudes, los actores maliciosos la usan para cometerlos, automatizando interacciones con el fin de evadir las defensas sin ser detectados.
La clave está en alinear sistemas y flujos de datos para que los modelos de IA funcionen como el tejido conector, vinculando lo que de otro modo los humanos verían como actividades aisladas y sacando a la luz el fraude antes de que cause daño.
¿Qué es lo que más te quita el sueño cuando piensas en el fraude?
Las mayores preocupaciones son los “desconocidos desconocidos”. Hemos sido muy intencionales al identificar brechas y formular preguntas específicas para comprender qué estamos haciendo y por qué. Pero lo que realmente debería preocuparnos a todos son los riesgos asociados a las preguntas que aún no sabemos formular.
Estamos intentando resolver un rompecabezas con piezas dispersas: algunas son visibles, otras aún faltan. Ha sido un desafío armar una imagen completa, y queremos asegurarnos de no pasar por alto algo crítico simplemente porque todavía no ha salido a la luz.
En última instancia, para mantenernos un paso adelante debemos dejar de pensar como defensores y empezar a pensar como nuestros adversarios.
¿Por qué es tan importante que la industria trabaje unida para combatir el fraude?
El fraude no es un problema específico de una sola compañía. Es una amenaza que afecta a toda la industria, atraviesa fronteras organizacionales, líneas de productos y sistemas, y ataca los puntos más vulnerables. Dejar que otras empresas enfrenten solas esta lucha no es una ventaja competitiva; al contrario, genera oportunidades para que los estafadores se adapten y se fortalezcan.
La colaboración no solo es inteligente: es nuestra defensa más poderosa.
¿Qué esperas que los asistentes a tu sesión en la Conferencia de Fraude de RGA se lleven que hoy no saben?
No tengo todas las respuestas. Nadie las tiene. Por eso debemos trabajar juntos. Los estafadores se están volviendo más inteligentes, rápidos y complejos… y nosotros también debemos hacerlo. No basta con confiar en sistemas heredados, equipos aislados o auditorías puntuales. Las amenazas más peligrosas son las que no vemos venir, y prosperan en los vacíos entre nuestros sistemas, nuestras suposiciones y nuestras preguntas.
Necesitamos pensar de forma diferente, pensar a través de sistemas, pensar como adversarios y —lo más importante— trabajar juntos, porque ninguna empresa puede ganar esta lucha por sí sola.
El futuro de la prevención del fraude es colaborativo, inteligente y proactivo. Ese es el lugar al que necesitamos llegar.
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