Dan Donovan en Shift's VP Customer Success & Solution Consulting, Americas
En el rápido mundo de los seguros, la lucha contra el fraude sigue siendo un reto en constante evolución. A medida que las aseguradoras abordan este problema, se enfrentan a una decisión crítica: ¿deben desarrollar un sistema interno de detección del fraude u optar por una solución ya desarrollada por un proveedor de confianza?
Al evaluar soluciones para la detección del fraude, las aseguradoras tienen en cuenta el coste total de propiedad (TCO, por sus siglas en inglés), la asignación de recursos, la facilidad de integración y la estrategia a largo plazo. Estos criterios sirven como lente crítica a través de la cual las aseguradoras calculan el coste de crear, integrar, formar y mantener una solución viable.
Dentro de cada una de estas categorías se encuentran consideraciones comunes, pero también una gran cantidad de consideraciones que a menudo se pasan por alto.
El coste de crear y mantener una solución de detección de fraude mediante IA
Crear un sistema interno puede parecer atractivo y sencillo para las aseguradoras. Ofrece la oportunidad de una personalización significativa de la solución final. Todo lo que se necesita son los recursos técnicos asignados y un plan de alcance, formación e implantación. O eso parece. La realidad es que los equipos informáticos de las aseguradoras son recursos valiosos, por lo que el tiempo y el esfuerzo para construir un sistema eficaz compiten con otros proyectos críticos. Ganar los recursos una vez es toda una hazaña, pero pueden surgir nuevas prioridades inesperadas que reasignen los servicios compartidos de una organización. Eso significa retrasos en los plazos de implantación, prestaciones sacrificadas y un mayor coste total de propiedad, a medida que el beneficio se aleja cada vez más.
Además, el mantenimiento del sistema construido se convierte en un reto. Un plan inicial puede imaginar una reducción de los recursos para el mantenimiento una vez construido. Sin embargo, la realidad de la detección del fraude es que las tendencias y la investigación del fraude requieren una adaptación continua. Esto puede llevar a una degradación del rendimiento con el tiempo si no se dota de recursos para mejoras y ampliaciones. En comparación, un proveedor ofrece la ventaja de contar con recursos dedicados de IT y data science que mejoran continuamente el producto, garantizando que se mantiene actualizado con las últimas tendencias e innovaciones en materia de fraude.
Alinear expectativas y realidades de construcción
La tecnología bajo el paraguas de las soluciones de detección del fraude sigue creciendo en sofisticación mediante el aprendizaje y el desarrollo de sus resultados; esto se traduce en un aumento continuo del valor para una organización. Dado que los proveedores especializados en IA en seguros se centran únicamente en mejorar su rendimiento y resultados para las aseguradoras, es importante conocer las capacidades y limitaciones de los equipos internos en cuanto a lo que realmente se puede construir y mantener internamente.
Los proveedores pueden descargar a las aseguradoras de la carga técnica y de la ciencia de datos, creando y gestionando modelos de IA potentes y entrenados por las aseguradoras para captar los esquemas de fraude en evolución y acelerar las investigaciones.
Integraciones
Integrar una solución de detección de fraude en los “sistemas core” de la aseguradora es una necesidad, tanto si se hace internamente como a través de un proveedor. En la actualidad, los equipos de IT suelen disponer de métodos de integración de software estándar que hacen que este paso parezca sencillo. Sin embargo, cuando se trata de la siguiente serie de integraciones, es decir, los conjuntos de datos internos y externos que desempeñan un papel fundamental en la detección del fraude, la situación se complica. Cada integración conlleva pruebas, formateo, limpieza, eliminación de ruido y unificación con datos de siniestros, seguidos de nuevas técnicas y modelos de detección. Las soluciones de los proveedores son capaces de integrar conjuntos de datos externos en los modelos de detección, lo que mejora la precisión y eficacia de la detección.
Más allá de las integraciones de datos, asociarse con un proveedor ofrece la oportunidad de obtener ideas y conocimientos a partir de sus experiencias en múltiples aseguradoras y mercados, integrando en cierto modo los aprendizajes del mercado. Los proveedores pueden proporcionar una perspectiva más amplia sobre las tendencias del fraude, las técnicas de detección y las fuentes de datos más relevantes, al tiempo que ofrecen una valiosa orientación a sus clientes. Trabajar con una solución interna deja fuera la oportunidad de obtener estos aprendizajes, dejando a las aseguradoras en una desventaja crítica.
Alinear las expectativas y las realidades de la integración
Los proveedores investigan, prueban, preparan e integran regularmente conjuntos de datos externos, al tiempo que crean integraciones estándar con los “sistemas core”. Si no se planifican los recursos necesarios para la integración de datos y sistemas, las soluciones internas de detección del fraude estarán en desventaja frente a los defraudadores.
Formación y onboarding
Las implicaciones de la decisión de desarrollar o comprar no se limitan a la evaluación de la tecnología. Al implantar soluciones de detección de fraude, es fundamental formar y capacitar eficazmente a los equipos para que alcancen el éxito. En el caso concreto de las soluciones de IA, esto significa algo más que un tutorial o una guía rápida. Para las soluciones creadas internamente, esto podría significar recurrir a recursos compartidos adicionales para la formación, o dejar las responsabilidades de formación en las manos equivocadas.
Con una buena alianza con el proveedor, los expertos en tecnología y seguros están ahí para crear productos ganadores, apoyar una implementación sin problemas y un proceso de onboarding sin fricciones, así como proporcionar información continua basada en IA sobre los hallazgos de la plataforma, las tendencias del sector o los aprendizajes derivados de la experiencia previa de los clientes. Contar con un apoyo dedicado de continuo de parte de Customer Success puede marcar la diferencia a la hora de poner en marcha la tecnología y aprovechar plenamente el valor de la solución.
Conclusión
Está claro que la decisión de desarrollar o comprar un sistema de detección de fraude es crucial para las aseguradoras. A la hora de tomar esta decisión, hay factores esenciales que deben tenerse en cuenta, como el coste total de propiedad, el coste de oportunidad, la resistencia al cambio, el aumento de la eficacia y las ventajas de los conocimientos compartidos. Al evaluar cuidadosamente estos factores y alinearlos con sus necesidades específicas, las aseguradoras pueden tomar una decisión informada que maximice sus capacidades de detección de fraude al tiempo que optimiza los recursos y mantiene una ventaja competitiva para sus clientes.
¿Deseas obtener más información sobre la gestión del cambio para soluciones avanzadas de IA? Te recomendamos que estés atento/a a nuestro próximo blog en el que Dan Donavan analiza las implicaciones de adoptar una nueva solución y cómo afecta a tus equipos.
