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Cómo funcionan los algoritmos de detección de fraude en seguros

El fraude empresarial es una práctica muy común a la que las grandes corporaciones deben hacer frente. Para ello, recurren a técnicas de IA que solventen los casos y mejoren sus procesos internos.

Por Redacción España, el 14/08/2020

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El fraude empresarial es una práctica que con los años ha ido adquiriendo fuerza, motivada por la globalización, el nacimiento de negocios con procesos internos más complejos, un mayor y amplio uso de internet, etcétera.

Por ello, las empresas han destinado grandes inversiones a luchar contra esta mala praxis empresarial que afecta consecuentemente a su solvencia económica. Te explicamos cómo funcionan los algoritmos de detección de fraude en los seguros.

El problema del fraude en las compañías de seguros

Hoy en día, las entidades aseguradoras reciben múltiples casos de siniestros fraudulentos, especialmente para las coberturas de responsabilidad civil por daños materiales y responsabilidad civil por daños físicos.

Los fraudes al seguro se producen cuando el beneficiario en la póliza simula un siniestro con la intención de obtener un beneficio económico cobrando la indemnización pactada en el momento de la formalización de la póliza.

Uno de los más afectados en este sentido es el seguro de automóviles. Según datos de ICEA, este tipo de pólizas supone un 63,3% del total de los fraudes detectados.

El motivo principal es que se trata de uno de los pocos seguros obligatorios en España y, por ende, el más contratado en nuestro país, lo que hace que predomine frente a cualquier otro. Para evitar esto, las entidades aseguradoras han recurrido a técnicas y tecnologías basadas en datos que permitan detectar los casos de fraude y eliminarlos progresivamente. Es el caso del Big Data, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

Inteligencia Artificial para la detección del fraude

Actualmente, el fraude empresarial forma parte del día a día de las grandes corporaciones y puede adoptar diferentes formas. Por este motivo, ha sido necesario establecer un plan exhaustivo de control.

Por su parte, detectar el fraude es una labor ardua y tediosa que requiere de la implementación de un equipo técnico y muy cualificado en gestión y tratamiento de amplias bases de datos (BBDD).

El desarrollo de nuevas tecnologías ha proporcionado una serie de canales que permiten diseñar nuevas formas de actividades fraudulentas que suponen cuantiosas pérdidas económicas a las empresas y usuarios afectados. Algunas de las más comunes son:

  • Robo de identidad para acceder a cuentas o perfiles y robar datos de interés.
  • Phising. Técnica de engaño que consiste en revelar información personal, como por ejemplo contraseñas, tarjetas o cuentas bancarias.
  • Clonación de tarjetas de crédito.
  • Hacking. Acceso a un sistema informático vulnerando las medidas de seguridad establecidas.
  • Smishing. Una variante del phising destinada a los usuarios de telefonía móvil.

Sin embargo, el surgimiento de este tipo de técnicas ha desembocado en la generación de herramientas específicas para tratar de eliminar el fraude en las compañías. Es el caso de la Inteligencia Artificial (IA).

Para que funcione, es necesario tener acceso a las fuentes de datos de la organización a fin de obtener el material necesario para detectar y reconocer patrones de comportamiento sospechoso y establecer pautas para limitarlo o eliminarlo rápidamente.

En primera instancia, se puede hacer una clasificación de fraude en dos grandes vertientes: interno y externo.

  • Fraude interno, también llamado fraude laboral. Se puede definir como el uso de la ocupación o empleo para el enriquecimiento personal a través de la mala aplicación de los recursos o activos de la organización. En definitiva, este tipo de fraude se produce cuando un empleado comete un acto en contra de su empresa. Un ejemplo es el fraude documental.
  • Fraude externo. Se efectúa por medio una o varias personas para obtener un beneficio utilizando fuentes externas

¿Cómo funcionan los algoritmos de detección de fraude?

Como decíamos, la Inteligencia Artificial ha resultado ser un factor clave en la detección del fraude, pero esto no sería posible sin un equipo técnico encargado de orquestar una buena solución analítica.

Los profesionales encargados de la detección de esta actividad deben ser capaces de preparar y transformar los datos con el objetivo de implementar un modelo que permita tomar decisiones óptimas.

Los perfiles demandados en este sentido se pueden clasificar en los siguientes tipos:

  • Data Scientists especializados en modelos estadísticos y analíticos.
  • Diseñadores encargados de crear recursos visuales para representar los datos más fácilmente.
  • Ingenieros de datos especializados en realizar extracciones y transformaciones de los datos.
  • Arquitectos de datos para mantener la plataforma de soporte de los procesos de gestión.

Para lograr una detección de fraude adecuada es de vital importancia atender a la analítica de datos y los algoritmos de Machine Learning, los cuales permiten realizar un control y detectar el fraude en base al propio comportamiento de los procesos empresariales.


Aprendizaje automático para la detección de fraude

Por su parte, el aprendizaje automático o Machine Learning permite agilizar y automatizar la detección de fraude. Para ello, se manejan dos estrategias: aprendizaje supervisado y no supervisado.


Aprendizaje supervisado

Mediante el aprendizaje supervisado se recopila información relativa a bases de datos de la empresa, por ejemplo transacciones efectuadas con tarjetas de crédito, que incluyen comportamientos habituales de compra y otros que son claramente fraude.

Cuando se produce una transacción nueva, el sistema comprueba las similitudes con anteriores gestiones y determina si es una transacción común o si supone algún comportamiento inusual.


Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado se basa en investigar los comportamientos para detectar patrones fraudulentos. Por ello, se investigan una a una las transacciones y se efectúa un exhaustivo análisis. Se recurre a técnicas específicas, como por ejemplo las redes neuronales, con el objetivo de extraer datos de valor de las bases de datos, y detectar patrones y
posibles rasgos de fraude.

En definitiva, el sistema actúa como una esponja que absorbe el comportamiento habitual de los usuarios y, si hacen algo que se sale de ese patrón, proporciona un aviso. Por ejemplo, en el caso de la banca, se bloquearía la tarjeta de crédito para que no afectase a la solvencia del cliente.

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