La evaluación de riesgos a menudo se describe tanto como una ciencia como un arte.
Por una parte, el aspecto científico exige recopilar evidencia a través de la investigación para llegar a una conclusión basada en hechos, mientras que el proceso de llenar los vacíos de información a través de la experiencia, la interpretación e incluso el instinto se considera el “arte” de la suscripción. Esta definición dualista puede ser particularmente aplicable para evaluar el riesgo de fraude para los solicitantes de seguros de vida. Los defraudadores trabajan para explotar precisamente los vacíos de información que los suscriptores se esfuerzan por llenar.
Un terreno fértil para el fraude
A medida que la industria se mueve hacia la automatización de procesos, la necesidad de una evaluación científica de información para defenderse del fraude se vuelve mucho más evidente y el arte del análisis de riesgo se redefine.
El uso creciente de datos digitales y plataformas aceleradas ha dado lugar a una nueva generación de productos con menos requisitos tradicionales de suscripción, como exámenes médicos y pruebas de laboratorio. Esto tiene como consecuencia una nueva serie de incertidumbres. Además, los formularios en línea pueden aumentar la omisión de información relevante, ya sea intencional o no. Dicha automatización elimina al asesor profesional, quien ya no está allí para guiar al consumidor sobre qué información proporcionar y la importancia de incluir detalles.
Mirando hacia el futuro, tecnologías emergentes como ChatGPT podrían dar lugar a una nueva era de desconocidos y sofisticados nuevos esquemas para que los defraudadores desplieguen. En resumen: La prevención del fraude hoy en día requiere mayor vigilancia que nunca.
Conocer la cantidad de cobertura vigente y las solicitudes de seguros pendientes es fundamental para la suscripción financiera. Hoy en día, las aseguradoras confían en el agente o solicitante para proporcionar esta información, pero los datos que proporcionan no pueden ser verificados de forma independiente. Si surgen preguntas, los suscriptores, productores y consumidores a menudo están sujetos a la carga de un intercambio de correos electrónicos y llamadas telefónicas que consumen mucho tiempo, esperando descubrir los detalles necesarios, a menudo sin éxito. El resultado: la fijación de precios de riesgo inexactos, reclamaciones tempranas, pérdida de ingresos y gastos de litigios para las aseguradoras.
Afortunadamente, el uso colaborativo de datos compartidos ofrece una solución.
Una solución para toda la industria
En 2020, TAI, líder del mercado en software y servicios de consultoría de reaseguros, se asoció con MIB, un líder de la industria en conocimientos de datos y soluciones digitales para la evaluación de riesgos, para crear un depósito de datos sin precedentes para servir a la industria de seguros de América del Norte. TAI
administra alrededor del 75% del negocio reasegurado en vigor en los EE. UU. Mientras tanto, el Índice de Actividad de Seguros (IAI) de MIB representa casi el 100% de las solicitudes pendientes en América del Norte en tiempo casi real. La combinación de los datos TAI-MIB proporciona una imagen completa de la cobertura en vigor y pendiente de un individuo.
Los datos se almacenan en la Bóveda de Datos de MIB, una base de datos contributiva y persistente que se actualiza mensualmente. El Servicio Jumbo de MIBSM, la primera solución creada a partir de la bóveda, se lanzó en 2021 y proporciona una nueva herramienta potente para detectar infracciones de los límites de cobertura mucho antes del momento de las reclamaciones, cuando puede ser demasiado tarde. El Servicio de Línea Total de MIBSM, que ha estado en producción desde febrero de 2023, proporciona protección contra el fraude en el frontend.
Como su nombre sugiere, el Servicio de Línea Total informa sobre la cantidad total de cobertura de seguro de vida vigente y pendiente del solicitante, así como una variedad de información de la póliza como la cobertura terminada, todo al momento de la suscripción. Estos datos basados en hechos y tangibles pueden aplicarse directamente al proceso de revisión de suscripción, ofreciendo a los suscriptores una visión única de los patrones y comportamientos que pueden requerir una investigación más profunda. La solución alerta automáticamente a los suscriptores sobre la posible no divulgación, tergiversación e intención fraudulenta, así como sobre las sospechosas tendencias de solicitud entre los consumidores o agentes. Una mayor conciencia puede ayudar a prevenir la sobresuscripción, la anti-selección y los comportamientos fraudulentos como el apilamiento1 y el churning2.
Más allá de prevenir resultados negativos, el Servicio de Línea Total también permite mejoras positivas en los negocios al agilizar el procesamiento del flujo de trabajo para la suscripción financiera. Facilita las iniciativas directas al consumidor al proporcionar un punto de datos adicional para ayudar a garantizar que los casos de emisión acelerada y simplificada no sean riesgosos. Mientras se protege contra la sobreaseguración, las aseguradoras también pueden utilizar la herramienta para identificar a los consumidores con seguro insuficiente y ofrecerles la protección que necesitan. Asimismo, además de descubrir a cualquier actor malintencionado entre los agentes, las aseguradoras pueden identificar a los agentes socios preferidos.
Claves para la colaboración de datos
El Servicio de Línea Total de MIB demuestra el poder de los datos compartidos en la prevención del fraude. También destaca tres elementos clave para implementar cualquier proyecto de datos colaborativo:
- Costo-Efectividad: minimiza la inversión en TI al aprovechar las conexiones existentes del sistema MIB y TAI para simplificar la integración
- Facilidad de Implementación: facilita la contratación a través de una breve enmienda a los acuerdos existentes de MIB y TAI y agiliza la incorporación a través del transporte seguro de datos
- Flexibilidad: permite a las aseguradoras establecer filtros para alertas basadas en su propio nivel de tolerancia y umbrales
Para obtener más información, visite el sitio web de MIB.
El poder de los datos compartidos
En sus primeros meses de operación, el Servicio de Línea Total está destacando problemas esperados y generando percepciones inesperadas, como un alto nivel de rescisiones tempranas entre las aplicaciones rápidas. Si bien se dirige a desafíos conocidos como el apilamiento y el churning, la base de datos contributiva fundacional de la solución promete revelar problemas imprevistos a abordar y oportunidades a seguir. Estos descubrimientos solo son posibles al reunir los datos en un recurso compartido, y esta es la lección más importante para una industria que evoluciona para satisfacer las cambiantes necesidades del consumidor.
Considere esto: La Bóveda de Datos de MIB hoy consiste en datos de nueve aseguradoras, que suman cerca de 20 millones de registros. Esas nueve aseguradoras han informado de beneficios significativos, desde la detección de violaciones de brechas a través del Servicio Jumbo hasta la identificación de omisiones y actividad fraudulenta en el frontend con el Servicio de Línea Total. ¿Cuánto se beneficiarán los contribuyentes de la bóveda de datos cuando se expanda el número de aseguradoras participantes? Más datos significan más percepciones, y una mayor escala continuará cerrando las brechas en el entendimiento de los aseguradores sobre la cobertura de seguros vigente y la información importante de la póliza. La asociación MIB-TAI confirma que los desafíos que enfrenta la industria se pueden superar mejor juntos, a través de compañías y organizaciones con incentivos alineados que colaboran y comparten recursos.
En cuanto a la ciencia y el arte de la evaluación de riesgos, el Servicio de Línea Total podría mejorar ambos. Al hacer que elementos del proceso de suscripción sean más científicos a través del poder de los datos, promete liberar a los propios suscriptores para que persigan con facilidad el arte de su profesión y asuman casos desafiantes para descubrir nuevas formas de proporcionar cobertura de seguro a los solicitantes ahora considerados no asegurables.
1 Apilamiento: Un titular de póliza busca múltiples pólizas pequeñas para aumentar la cobertura, reduciendo el escrutinio de suscripción, al explotar los requisitos limitados de edad y monto.
2 Churning: Un agente reemplaza la póliza actual de un cliente con una de un asegurador diferente que contiene la misma cobertura o similar para generar comisiones adicionales.
