La aparición de la inteligencia artificial (IA) ha transformado una amplia gama de industrias, incluido el sector de seguros. Aunque la IA ha traído numerosos beneficios, también plantea riesgos potenciales, especialmente en el ámbito del fraude.
Los aseguradores de discapacidad, en particular, enfrentan un desafío creciente a medida que los estafadores trabajan para explotar la IA. Sin embargo, esta misma tecnología también equipa a los aseguradores con herramientas sofisticadas para detectar y prevenir actividades fraudulentas. Comprender tanto las amenazas como las soluciones es crucial para mantener la integridad de la industria del seguro de discapacidad.
Tácticas de fraude habilitadas por IA
Los estafadores pueden aprovechar la IA para crear documentación falsa altamente convincente y datos manipulados, lo que hace que los métodos tradicionales de detección de fraude tengan dificultades para mantenerse al día. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden generar identidades sintéticas, completas con historiales médicos y registros de empleo fabricados, para reclamar falsamente beneficios por discapacidad. Estas falsificaciones sofisticadas pueden engañar incluso a los revisores humanos más diligentes, lo que lleva a pérdidas financieras significativas para los aseguradores de discapacidad.
Manipulación de registros médicos
Los estafadores pueden usar la IA para alterar los registros médicos digitales, haciendo que parezca que un reclamante tiene una discapacidad legítima cuando puede no tenerla. Las tecnologías avanzadas de procesamiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden modificar informes diagnósticos, imágenes médicas y notas de médicos para respaldar reclamaciones falsas. Este tipo de fraude es particularmente insidioso porque explota la confianza depositada en los profesionales médicos y los registros electrónicos de salud (EHR).
Explotación de sistemas automatizados
Muchos aseguradores utilizan sistemas automatizados para procesar reclamaciones de manera más eficiente. Si bien estos sistemas mejoran la velocidad del servicio, también presentan oportunidades para la explotación. Los estafadores pueden usar la IA para estudiar y comprender los algoritmos que impulsan estos sistemas automatizados, identificando debilidades y patrones que pueden ser manipulados. Por ejemplo, pueden presentar múltiples reclamaciones con ligeras variaciones para ver cuáles son aprobadas, refinando tácticas con el tiempo para maximizar las posibilidades de éxito.
IA en la detección y prevención de fraude
Por otro lado, los aseguradores de discapacidad están aprovechando la IA para combatir el fraude. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías que puedan indicar actividad fraudulenta. Estos modelos pueden ser entrenados con datos históricos de reclamaciones para reconocer características comunes de las reclamaciones fraudulentas. Al aprender continuamente de nuevos datos, los sistemas de IA pueden adaptarse a las tácticas emergentes de fraude, manteniéndose un paso adelante de los estafadores.
Analítica predictiva y detección de anomalías
La analítica predictiva impulsada por IA desempeña un papel crucial en la prevención del fraude. Al analizar patrones en los datos de reclamaciones, los modelos predictivos pueden identificar reclamaciones de alto riesgo que justifican una mayor investigación. Los algoritmos de detección de anomalías pueden señalar comportamientos inusuales, como picos repentinos en las reclamaciones de una área o demografía específica, lo que puede indicar un anillo de fraude organizado. Estas herramientas permiten a los aseguradores enfocar recursos en los casos más sospechosos, mejorando la eficiencia y efectividad de las investigaciones de fraude.
Mejorando los procesos de verificación
Las compañías de seguros de discapacidad también están utilizando la IA para mejorar sus procesos de verificación. El reconocimiento de voz, por ejemplo, puede verificar la identidad de los reclamantes a través del sonido y el tono de su voz. Además, la IA puede cotejar las reclamaciones con fuentes de datos externas, como perfiles de redes sociales y registros públicos, para verificar la exactitud de la información proporcionada. Este enfoque de múltiples capas hace que sea mucho más difícil para los estafadores tener éxito.
Esfuerzos colaborativos y direcciones futuras
Combatir el fraude habilitado por IA requiere un esfuerzo colaborativo entre las compañías de seguros, los proveedores de tecnología y las agencias reguladoras. La inversión continua y colectiva en investigación y desarrollo de IA es esencial para mantenerse al día con el panorama de fraude en rápida evolución. Además, compartir información sobre nuevas tácticas de fraude y métodos exitosos de detección puede ayudar a toda la industria a mantenerse por delante de los estafadores.
En conclusión, aunque la IA presenta desafíos significativos que facilitan el fraude, también ofrece poderosas herramientas para detectar y prevenir actividades fraudulentas. Al comprender tanto las amenazas como las soluciones, los aseguradores de discapacidad pueden protegerse mejor a sí mismos y a sus clientes de daños financieros y reputacionales.
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- Identificación de Fraude Potencial – Francis X. Sztuk, Vicepresidente Senior, Servicios de Investigación, Delta Group
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- Engaño sin Fronteras: Desentrañando las Complejidades del Fraude de Seguros Extranjero – Paul Marquez, Vicepresidente, Diligence International Group
Compromiso de Amazon para Proteger a los Consumidores de Estafas – Abigail Bishop, Jefa de Relaciones Externas, Prevención de Estafas, Amazon
Regístrarse hoy (en inglés).
