Semana del Seguro 2015: ¿Big Data para combatir el fraude en los seguros?

Febrero 2015

  • El fraude al seguro no se produce sólo en el siniestro sino que ha llegado al momento de la contratación.
  • El Big Data se convierte en una importante ayuda para la detección de los casos fraudulentos.

El Big Data y cómo aplicarlo al sector asegurador ha sido, sin lugar a duda, uno de los temas protagonistas de de la Semana del Seguro de 2015 junto con los coches sin conductor, la telemática, Solvencia II o las novedades que traerá el nuevo Baremo de Autos. Sobre este tema giró la jornada Big Data y análisis de las relaciones sociales: un impulso en la lucha contra el fraude de FICO. Además, fue uno de los que se abordó en la organizada por CED bajo el nombre Innovación, futuro, nuevas tecnologías,… ¿Cómo afectarán al sector seguros?

El fraude y los seguros

Los intentos de fraude están presentes en muchos sectores y el de los seguros es uno más de ellos. En el mundo de los seguros existen distintos tipos de prácticas fraudulentas que pueden clasificarse, según FICO, en oportunista, premeditada y organizada.

En España el fraude oportunista es el más alto y el más difícil de detectar, advirtió en la jornada organizada por FICO Julián Ariza, consultor senior de dicha compañía, aunque es el organizado el que más está creciendo. Entre una modalidad y otra de fraude existen diferencias por eso, la manera de combatirlos no es la misma. Otro de los tipos de fraude que está creciendo es el que se produce en la contratación de las pólizas que se une así al que tiene lugar en el que se produce al detectar siniestros.

Big Data, ¿cómo utilizarlo?

Cómo utilizar el Big Data para la detección de siniestros fue una de las principales preguntas a las que se trató de dar respuesta. Y es que poder incluir todo este volumen de información importante en el análisis de la detección del fraude “abre nuevos horizontes”. Por un lado, en la predictiva analítica y por otro en el análisis de las relaciones sociales que existen entre las distintas partes involucradas en un siniestro.

FICO IRE, ¿cómo funciona?

Durante su ponencia Julián Ariza aprovecho para explicar cómo trabaja FICO para la detección de los casos de fraude y cómo funciona su herramienta FICO IRE, siglas de Identity Resolution Engine. Pues bien, FICO IRE permite trabajar en 3 fases: búsqueda federada, networks y Social Network Analysis (SNA).

La búsqueda federada consiste en acudir a distintas fuentes para encontrar a una persona, ya sea acudiendo a distintas bases de datos (BBDD) o utilizando datos externos existentes para descubrir coincidencias. Gracias a la búsqueda federada todos estos datos se pueden incluir en la investigación que se esté llevando a cabo.

El siguiente paso es, una vez que se tiene localizado al individuo, construir una red de datos (network) que coinciden, como coches, tarjetas de crédito, direcciones. Por último, aplicando unas reglas se analiza esa red de datos para detectar los riesgos. Un vez que se tiene claro el Social Network Analysis (SNA) es entonces cuando hay que decidir cómo se aplica el Big Data.

Tipos de modelos: supervisados y no supervisados

Ariza afirmó que la utilización del Big Data aumenta la predictibilidad y explicó los distintos modelos existentes. Por un lado, están los supervisados, en los que el fraude que se produce es conocido, mientras que en el lado opuesto se encuentran los no supervisados, cuyo objetivo es descubrir el fraude desconocido. En estos modelos se busca la normalización. Para ello, se define qué son poblaciones normales y todo lo que se quede fuera se considera fraude.

Detección de falsos positivos

Los modelos de FICO trabajan en evitar o reducir los falsos positivos de fraude. Y es que, tal y como aseguró Ariza, en una fase inicial aumenta la detección pero luego se reducen los casos de falso positivo.

Big Data y redes sociales

Las redes sociales son una fuente muy potente de información que puede dar la oportunidad a las compañías de conocer a sus clientes y detectar a aquellos que quieran engañarlos. En cuanto a la seguridad jurídica, pese a que en España la ley de protección de datos es más fuerte que en otros países como Reino Unido, en redes sociales no existe este problema. Y es que, según Ariza, son las propias redes sociales la que van a impedir acceder a cierta información, a no ser que sea el usuario el que dé su autorización.

El Big Data puede ser de gran ayuda para prevenir el fraude, no sólo a la hora de descubrir si un siniestro es fraudulento o no sino también tratando de prevenir que éste se produzca poniendo énfasis en detectar falsas identidades y datos erróneos en el momento de la contratación de la póliza.

María TorralboRastreator.com


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