En este post xploramos cómo la automatización robótica de procesos impulsada por Inteligencia Artificial ayuda en la prevención de fraudes en seguros.
Razones principales del aumento del fraude de seguros
De acuerdo con la encuesta realizada por Deloitte India, el aumento en los casos de fraude se puede atribuir a tres factores, y estos son: el trabajo remoto, la mayor digitalización y los controles débiles.
Fuente: Deloitte
Con estos desafíos, ofrecer un servicio al cliente y mantener la eficiencia del proceso se vuelve difícil. Para superar estos desafíos, la industria de seguros requiere una solución que pueda competir mejor con los desafíos y pueda detectar mejor el fraude. A continuación analizamos a profundidad las causas y cómo la automatización puede ser una solución viable para prevenir los fraudes.
Fracaso del modelo tradicional en la detección de fraudes en seguros
La industria de seguros se basa en la evaluación manual y en los sistemas basados en reglas para detectar el fraude. Si bien estos métodos fueron efectivos en el pasado, se han vuelto inadecuados frente a los estafadores y ciberdelincuentes cada vez más sofisticados. Los enfoques más antiguos para identificar y mitigar los riesgos ya no pueden mantenerse al día con la velocidad a la que se transforman y evolucionan los patrones de fraude.
Como consecuencia, existen varios desafíos asociados con estos métodos tradicionales. Algunos de los desafíos son:
- Falta de detección en tiempo real
- Incapacidad para adaptar las técnicas de fraude en evolución
- Exceso de confianza en los datos históricos
- Integración de datos ineficiente
Para hacer frente a estos desafíos, la implementación de la automatización de procesos robóticos (RPA) proporciona una solución valiosa. RPA puede ayudar a superar las limitaciones de la evaluación manual y los sistemas basados en reglas al automatizar procesos y permitir una identificación más rápida y precisa de posibles incidentes de fraude.
¿Cómo ayuda RPA impulsada por IA en la detección de fraudes en seguros?
La RPA impulsada por IA puede ser una herramienta valiosa para la detección de fraudes en la industria de seguros. Al combinar las tecnologías de IA con la automatización, las organizaciones pueden mejorar sus capacidades de detección de fraude y mejorar la eficiencia de sus procesos. Así es como se puede utilizar la RPA impulsada por IA para la detección de fraudes en seguros:
Análisis de los datos
Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos, incluida la información de los titulares de pólizas, datos de reclamaciones de seguros y patrones históricos, para identificar anomalías y posibles actividades fraudulentas. Además, el uso de RPA en el proceso de seguros puede automatizar la recopilación, extracción y análisis de datos, lo que permite una detección más rápida y precisa de patrones sospechosos.
Monitoreo en tiempo real
En lugar de agentes de seguros, los bots RPA pueden monitorear continuamente transacciones, procesamiento de reclamos y datos de pólizas en tiempo real. Al aplicar modelos de IA a estos datos, el sistema puede identificar posibles indicadores de fraude, como patrones de reclamos anormales, comportamiento inusual del cliente o inconsistencias en la información de la póliza. Se pueden generar alertas cuando se detectan actividades sospechosas, lo que permite a los investigadores de fraude tomar medidas inmediatas.
Reconocimiento de patrones
Los algoritmos de IA pueden aprender de los datos históricos para identificar patrones asociados con actividades fraudulentas. Al entrenar modelos de aprendizaje automático en casos de fraude anteriores, el sistema puede reconocer patrones similares y señalar posibles fraudes en tiempo real. Los bots RPA pueden automatizar el proceso de reconocimiento de patrones, haciéndolo más rápido y preciso que el análisis manual.
Validación de reclamaciones
Los bots de RPA pueden automatizar el proceso de validación de reclamos al cruzar la información con los detalles de la póliza, el historial del cliente y las bases de datos externas. Los algoritmos de IA pueden analizar los datos para identificar discrepancias, inconsistencias o patrones sospechosos que puedan indicar reclamaciones de seguros fraudulentas. Al automatizar este proceso, las aseguradoras pueden reducir el riesgo de errores humanos y mejorar la eficiencia del manejo de reclamos.
Análisis predictivo
RPA impulsado por IA puede aprovechar el análisis predictivo para identificar posibles riesgos de fraude antes de que ocurran. Mediante el análisis de datos históricos y factores externos, como las tendencias de la industria y los indicadores de fraude, el sistema puede identificar pólizas, clientes o reclamos de alto riesgo. Luego, las aseguradoras pueden tomar medidas proactivas para mitigar estos riesgos, como realizar más investigaciones o implementar medidas de prevención de fraude.
Gestión de casos
Los bots RPA pueden agilizar el proceso de gestión de casos mediante la automatización de tareas como la documentación, la recopilación de pruebas y la comunicación. Al integrar las capacidades de IA, el sistema puede proporcionar recomendaciones y conocimientos a los investigadores de fraude, lo que les permite tomar decisiones informadas y priorizar sus esfuerzos de manera efectiva.
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Conclusión
Desde la detección de fraudes hasta el monitoreo de los datos que ingresan a la base de datos de seguros, RPA puede realizar un seguimiento de todos a la vez. Por un lado, donde las tecnologías están generando desafíos en la industria de seguros, como la detección de fraudes, mientras que, por otro lado, la misma tecnología está generando soluciones como RPA e IA para detectar mejor el fraude. Por lo tanto, la RPA impulsada por IA es una situación en la que todos ganan para que las aseguradoras detecten fraudes en tiempo real y se brinde un mejor servicio a los clientes.
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Consulta la información original en inglés.
