La IA facilita la detección del fraude en los seguros
Las compañías de seguros pierden miles de millones cada año por reclamaciones fraudulentas. Las soluciones de IA pueden ayudar a reducir significativamente este fraude y los costes.
Las compañías de seguros se enfrentan a grandes retos a la hora de detectar y prevenir las reclamaciones fraudulentas sin IA.
Alto índice de reclamaciones fraudulentas
Se calcula que entre el 10 y el 15% de las reclamaciones son fraudulentas, lo que supone un coste anual de más de 80.000 millones de dólares.
Incapacidad para detectar patrones de fraude complejos
Los métodos manuales no pueden detectar redes de fraude sofisticadas
Detección manual ineficiente del fraude
Los revisores de siniestros no pueden analizar todos los datos para detectar el fraude
Creación de un sistema de inteligencia artificial para detectar fraudes en los seguros
A continuación le mostramos cómo aborda RapidCanvas AI la detección del fraude en el sector de los seguros, desglosado en pasos
Recopilación y centralización de datos
Recopilación y centralización de datos
Recopilar datos de diversas fuentes, como datos de los asegurados, siniestros anteriores, historiales médicos (con la debida anonimización) y bases de datos externas (con autorización).
Extraer características relevantes de los datos. Esto podría implicar detectar incoherencias en las reclamaciones, patrones inusuales en el comportamiento de los clientes o identificar vínculos sospechosos entre los asegurados y los proveedores de atención sanitaria.
Entrene algoritmos de aprendizaje automático en datos históricos con casos de fraude confirmados. Estos algoritmos aprenden a reconocer señales de alarma y a predecir la probabilidad de fraude en futuras reclamaciones.
Analiza las nuevas reclamaciones comparándolas con el modelo entrenado. El sistema señala las reclamaciones con una alta probabilidad de fraude, lo que da lugar a una investigación más exhaustiva por parte de especialistas humanos.
A medida que los defraudadores desarrollan nuevas tácticas, el sistema de IA debe adaptarse. El modelo se alimenta de nuevos datos sobre reclamaciones fraudulentas, lo que le permite aprender constantemente y mejorar su precisión en la detección de esquemas en evolución.
La detección del fraude mediante IA ofrece grandes ventajas sobre los métodos manuales
Detección del fraude más rápida y precisa
La IA detecta patrones complejos que los revisores humanos pasarían por alto.
Importantes reducciones de costes de hasta el 50%.
Prevenir el fraude antes del pago supone un ahorro importante.
Reducción de las reclamaciones fraudulentas
Permite detectar el fraude con precisión y en tiempo real a una escala que ahorra miles de millones al año.
Prevenir el fraude antes del perjuicio económico
La supervisión continua detecta a tiempo los intentos de fraude.
Principales indicadores del sector
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Detectar el fraude sin IA
Alto índice de reclamaciones fraudulentas
Incapacidad para detectar patrones de fraude complejos
Detección manual ineficiente del fraude
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