El aprendizaje automático y la detección de fraudes
Un fraude en seguros podría costar algunos billetes anuales, por este motivo las aseguradoras están recurriendo al uso de tecnología para detectar este tipo de engaños. El aprendizaje automático es uno de los elementos que detectan y previenen el fraude.
El fraude en seguros puede tener diversas dimensiones. Desde reclamos inflados hasta accidentes ficticios, cada uno de estos elementos afecta a todas las áreas aseguradas: salud, transporte, vida y propiedad.
El aprendizaje automatizado es parte de la inteligencia artificial, permite a todos los sistemas que lo utilizan aprender y mejorar a partir de experiencias previas. Utiliza algoritmos y modelos estadísticos para analizar grandes volúmenes de datos y así poder detectar patrones anteriores. Estos patrones podrían pasar desapercibidos por el personal de seguros.
El aprendizaje automatizado tiene diferentes técnicas para evitar el fraude, uno de los métodos más efectivos es la detección de anomalías, esto se puede lograr ya que trabaja con algoritmos que forma patrones de conducta normales, cualquier desviación se podría considerar un fraude. También se utilizan modelos predictivos, concentrando modelos históricos para predecir un posible acto fraudulento.
Las redes sociales son excelentes canales de comunicación e interacción, sin embargo también pueden ser analizadas por el aprendizaje automatizado y detectar comportamientos sospechosos. Por ejemplo, en un accidente podría detectar que las partes involucradas son contacto frecuente en alguna red social.
El aprendizaje automático es capaz de analizar los textos que se redactan a partir de las descripciones de siniestros, en este caso podría detectar inconsistencias en el relato de las declaraciones y patrones de lenguaje que no son comunes en un reclamo de siniestro.
Las ventajas de utilizar el aprendizaje automático, en la detección de fraude, tienen relación a la eficiencia y la precisión de los datos que analiza. Sin embargo, existen desafíos a tener en consideración, uno de estos desafíos es la cantidad de datos analizados, el aprendizaje automático tendrá mejores resultados si cuenta con gran cantidad de datos para relacionar.
El aprendizaje automático es uno de los elementos innovadores que utilizan las empresas de seguros. La detección de fraude coopera en el éxito financiero de las compañías.
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