Puntos clave
- El fraude en seguros es un delito cada vez más lucrativo y organizado, impulsado por tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial.
- Para tener éxito, el sector asegurador debe responder de forma coordinada y colaborativa, utilizando la misma tecnología que los estafadores han convertido en arma, junto con inteligencia humana especializada.
- La ciencia del comportamiento es una herramienta innovadora para combatir el fraude que aprovecha las tendencias naturales de las personas para promover la honestidad por encima del engaño.
Una fotografía exterior de una mansión en Staten Island, Nueva York, muestra un jardín meticulosamente cuidado, una entrada de adoquines y una escalinata frontal flanqueada por dos imponentes gárgolas.
En una zona que no se caracteriza precisamente por su bajo costo de vida, esta vivienda comprada íntegramente con los frutos de un sofisticado fraude en seguros de vida sirvió como recordatorio clave para los asistentes a la 13.ª Conferencia anual de Fraude de RGA: el fraude en seguros puede ser muy lucrativo para los delincuentes y muy costoso para las aseguradoras.
El evento virtual de tres días, celebrado en agosto, brindó a los líderes del sector una visión más profunda de las herramientas y tácticas que están utilizando los estafadores, así como de las últimas estadísticas e innovaciones para contrarrestarlos.
A continuación, algunos momentos destacados de las sesiones:
IA: lo bueno, lo malo y lo desconocido
Presentado por: Jim Leyse, Consultor de Suscripción, Sammons Financial Group
Resumen de: Jennifer Johnson, Vicepresidenta de Soluciones de Suscripción, RGA
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Ideas clave
- El machine learning y el deep learning pueden entrenarse para detectar anomalías en los datos que apunten a fraude.
- La capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de información y reconocer patrones la hace especialmente adecuada para identificar esquemas complejos como rebating (devolución indebida de primas), stacking (acumulación fraudulenta), churning (rotación abusiva), ghostwriting (suplantación en la cumplimentación de solicitudes) y toma de control de cuentas (account takeovers).
- Aun así, la inteligencia humana sigue siendo esencial para interpretar estas anomalías y validar las señales de alerta. Comprender la mentalidad y las tácticas de los defraudadores es crucial. Las aseguradoras deben adaptar continuamente sus defensas utilizando, sí, IA, pero también ciencia del comportamiento y colaboración humana interfuncional.
Acciones prioritarias
- Formar a los equipos en tácticas de fraude. Comparte casos reales para fomentar la conciencia y la vigilancia, y promueve una “mentalidad de ajedrez”, ir siempre un paso por delante, que aliente el pensamiento estratégico y la defensa proactiva.
- Vigilar los patrones de presentación de solicitudes. Controla la frecuencia, los momentos de envío y la concentración geográfica. Utiliza herramientas de reconocimiento de imágenes para detectar documentos falsificados o manipulados digitalmente, un paso clave para protegerse del fraude de identidad sintética.
- Colaboración sectorial imprescindible. Compartir datos de fraude entre aseguradoras puede ayudar a que los modelos de IA aprendan más rápido y se adapten a nuevas amenazas.
Frase favorita
“La inteligencia artificial no es más que un modelo de la inteligencia humana. La máquina puede aprender, pensar y razonar como un ser humano… hasta cierto punto.”
The Devil Wears Data: Detectar el fraude en un mundo de perfiles perfectos (cuando todo luce bien, pero algo no encaja)
Presentado por: Nichole Myers, Chief Underwriter, Ethos
Resumen de: Philip Thomas, Manager of Claims Government and Head of Claims, Irish Entity, RGA
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Ideas clave
- Adoptar un enfoque en silos para la prevención del fraude es sumamente arriesgado. En su lugar, un enfoque de ciclo de vida puede ayudar a las aseguradoras a comprender mejor al cliente y cómo un cambio en su comportamiento podría indicar un intento de fraude, incluido el posible robo de identidad.
Acciones prioritarias
- Invertir en tecnología a lo largo de todo el ciclo de vida de la póliza para detectar y prevenir el fraude; eliminar los silos internos.
Frase favorita
“Estamos en una carrera armamentista de IA, y la verdad es que los defraudadores se mueven mucho más rápido que nosotros.”
Más allá de la protección: reimaginar la prevención del fraude con perspectivas de valor protector
Presentado por: Trey Reynolds, Vicepresidente Ejecutivo de Estrategia y Desarrollo de Nuevos Negocios, MIB Group; y Jen VanderSteen, Directora Senior de Suscripción, Americo Financial Life and Annuity
Resumen de: Colin DeForge, Vicepresidente de Suscripción, RGA
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Ideas clave
- La industria de seguros de vida de EE. UU. pagó USD 89 mil millones a beneficiarios en 2023, una cifra que casi iguala lo que el país desembolsa anualmente en beneficios del Seguro Social. En este contexto, el fraude le cuesta a cada aseguradora de vida un promedio de USD 300 millones al año.
Acciones prioritarias
- Colaborar con las fuerzas del orden es vital para combatir el fraude. Limitarse a despedir a malos agentes o a rescindir pólizas cuando se detecta el fraude permite que los infractores reaparezcan en otro lugar para hacer lo mismo y generar más víctimas. Este efecto de desbordamiento eleva los precios para quienes cumplen la ley y son honestos, y reduce el acceso a la protección financiera que ofrece el seguro.
Frase favorita
“Aquí es donde entra el trabajo verdaderamente noble. En nuestra industria hablamos de una brecha de cobertura del 40 %, el porcentaje de personas que no han comprado un seguro de vida o no tienen una cobertura adecuada. Sé que el seguro de vida es relativamente asequible, pero el costo sigue siendo la razón principal. Es nuestra responsabilidad bajar ese costo para que todas las personas puedan permitirse un seguro de vida.”
¿Por qué mentimos? La psicología de la mentira y cómo aprovecharla para promover declaraciones honestas en seguros
Presentado por: Rosmery Cruz, Directora Ejecutiva de Ciencia de Datos del Comportamiento, RGA; y Dr. Peter Hovard, Vicepresidente y Director de Ciencias del Comportamiento, RGA
Resumen de: Stuart Lewis, Head of Claims, RGA Asia
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Ideas clave
- La racionalización facilita la deshonestidad. Cuando las personas creen que tienen derecho a algo, pueden justificar hacer lo incorrecto, como mentir en una reclamación o en una solicitud de seguro. Así logran hacer algo que saben que está mal sin causarse daño ni sentir culpa. Si las aseguradoras normalizan el comportamiento deshonesto de los clientes, contribuyen a crear un entorno en el que la gente será deshonesta.
- Además, el riesgo de fraude no proviene solo de quienes se proponen ser deliberadamente deshonestos. También surge de personas en principio íntegras que, en ciertas situaciones, eligen no decir la verdad. Las aseguradoras deben reconocerlo y tener presente que la gente no siempre será honesta.
Acciones prioritarias
- Al revisar los pasos de nuestros procesos con miras a la automatización, tengamos en cuenta que humanizar el proceso de seguros crea un entorno en el que las personas son más propensas a actuar con honestidad. Busquemos formas de utilizar mensajes que fomenten conductas positivas. Por ejemplo, centrémonos en el 95 % de los clientes que realizan declaraciones honestas, en lugar del 5 % que no lo hace.
Frase favorita
“No tenemos barreras; tenemos clientes honestos. Este concepto tiene el potencial de aplicarse a la forma en que las aseguradoras abordan tanto los formularios de solicitud como los de reclamación. Es una afirmación positiva y razonable que avala los comportamientos correctos.”
Lucha contra el fraude: cómo la colaboración está revolucionando la capacidad del sector asegurador para combatirlo
Presentado por: Richelle Feddema, Senior Manager of Anti-Fraud Member Management, Canadian Life & Health Insurance Association; y Jared Green, Manager, Fraud Risk Management, Sun Life
Resumen de: Dra. Liliana Silva Moreno, Senior Medical Analyst, RGA Latinoamérica
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Ideas clave
La amenaza de fraude y abuso de prestaciones en el sector de seguros de salud canadiense va en aumento, pero los esfuerzos colaborativos están transformando la detección y la prevención del fraude.
Acciones prioritarias
- Las iniciativas a nivel sectorial, como el pooling de datos, las investigaciones conjuntas de fraude de prestadores y las campañas educativas, son fundamentales para combatir el fraude. Estas herramientas permiten a las aseguradoras identificar patrones sospechosos, compartir pruebas de forma segura y actuar de manera coordinada contra prestadores fraudulentos. Los estudios de caso demuestran la eficacia de estos programas, con ahorros financieros significativos y una mejor mitigación del fraude gracias a investigaciones conjuntas y analítica impulsadas por IA.
Frase favorita
“El fraude en prestaciones amenaza la sostenibilidad de nuestros planes, su asequibilidad y el acceso para los 27 millones de canadienses que dependen de esos beneficios. No es un delito sin víctimas. Nos afecta a todos.”
Un recorrido por estudios de caso de fraude en seguros de vida, estrategias actuales y perspectivas personales
Presentado por: Doug Parrott, Chief Underwriting Officer, Foresters Financial; y Valerie Howes, Chief AML Officer, Special Investigations and Consumer Complaints, Foresters Financial
Resumen de: Karen Riendeau, Executive Director of Technical Claims, RGA
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Ideas clave
- La detección temprana es la clave.
- Los agentes independientes tienen mayor probabilidad de cometer fraude que los agentes cautivos.
- Las pólizas de emisión simplificada a veces pasan desapercibidas, y ciertos pasos del proceso pueden omitirse al buscar elementos críticos.
Acciones prioritarias
- Es fundamental consultar fuentes de datos desde el inicio, en el momento de la solicitud.
- Los portales en línea son el objetivo principal del fraude y deben monitorearse estrechamente.
- La huella digital de una persona es hoy más precisa que nunca. Aprovecha esos múltiples datos en lugar de información antigua y escrita a mano.
Frase favorita
“Hay mucho dinero en juego, y los defraudadores lo saben. Ahora está globalizado, así que puede cometerse desde prácticamente cualquier lugar, lo que dificulta su detección y enjuiciamiento.”
Ideas clave
La IA generativa mejora el análisis de datos y revela patrones complejos que permiten tomar mejores decisiones y detectar mejor el fraude. La IA puede aprender con datos nuevos a lo largo del tiempo, pero esos datos deben ser verificados por personas para evitar las “alucinaciones” de la IA —cuando completa vacíos con lo que “cree” que debería estar allí pero, en realidad, es ficticio—.
Acciones prioritarias
Incorporar IA a la detección de fraude, pero equilibrar ese impulso tecnológico con el talento humano para validar los resultados de la IA.
Dilemas digitales: cómo equilibrar el poder de la IA con la responsabilidad ética en la prevención del fraude
Presentado por: Jeff Myers, Vicepresidente de Sistemas de IA, RGA
Resumen de: Tony Michaud, Director Ejecutivo de Reclamaciones, RGA
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Ideas clave
- La IA generativa mejora el análisis de datos y revela patrones complejos que permiten tomar mejores decisiones y detectar mejor el fraude. La IA puede aprender con datos nuevos a lo largo del tiempo, pero esos datos deben ser verificados por personas para evitar las “alucinaciones” de la IA cuando completa vacíos con lo que “cree” que debería estar allí pero, en realidad, es ficticio.
Acciones prioritarias
- Incorporar IA a la detección de fraude, pero equilibrar ese impulso tecnológico con el talento humano para validar los resultados de la IA.
Frase favorita
“Las máquinas no se aburren. Abordan las situaciones con el mismo nivel de compromiso y entusiasmo desde la primera vez hasta la milésima.”
Fraude nómada en seguros de vida
Presentado por: Rich Law, Consultor de Casos Complejos, Diligence; y Gregg Brown, Fiscal Adjunto, Fiscalía del Condado de Richmond
Resumen de: Larry Ryan, Vicepresidente de Operaciones de Reaseguro de Grupos, RGA
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Ideas clave
- Fraude organizado y sofisticado. Las redes de fraude en seguros de vida operan como crimen organizado, utilizando agentes cómplices, examinadores paramédicos y identidades falsas para obtener múltiples pólizas valoradas en millones.
- Brechas sistémicas que habilitan el fraude. La falta de una base de datos centralizada, el deficiente intercambio de información entre aseguradoras y el escaso reporte a las autoridades permiten a los defraudadores explotar vacíos legales y continuar con sus esquemas sin ser detectados.
- La IA podría transformar la detección. Patrones de fraude —números de teléfono duplicados, resultados de laboratorio idénticos, estructuras de pago inusuales— pueden identificarse temprano con IA, algo que la revisión manual no puede lograr a gran escala.
Acciones prioritarias
- Fortalecer el intercambio de información entre aseguradoras — Asegurar que las pólizas o agentes rescindidos o señalados se compartan entre compañías para evitar el stacking y la reincidencia en el fraude.
- Aprovechar la IA para detectar fraude — Desplegar IA para escanear solicitudes en busca de anomalías (datos compartidos, primas inusuales, laboratorios duplicados) y asistir en las respuestas a citaciones judiciales.
Frase favorita
“Ilusión y confusión. Los defraudadores crean deliberadamente ilusiones —dígitos alterados, direcciones falsas, laboratorios ficticios— para provocar confusión, apostando a que las aseguradoras se rindan y paguen.”
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