Cuando se trata de detectar fraude, las aseguradoras saben que mejores datos significan mejores decisiones en materia de fraude. Muchas aseguradoras se han basado en datos de primera mano recogidos de sus propios asegurados y empleados. La llegada de la era digital, sin embargo, significa que hay muchos más datos de los que las aseguradoras pueden recopilar fácilmente por sí mismas.
Fuentes como los datos de las redes sociales, los datos por satélite, los datos financieros y los registros públicos pueden eliminar puntos ciegos y proporcionar más señales de actividades fraudulentas. Por el contrario, si las aseguradoras no pueden acceder a estos conjuntos de datos o analizarlos eficazmente, estos puntos ciegos se convierten en mayores costes y malas experiencias para los asegurados.
¿Cómo benefician los datos externos a las aseguradoras?
Con la incorporación de datos externos, las aseguradoras pueden tomar mejores decisiones sobre el fraude de seguros. Pueden detectar el fraude con mayor rapidez y precisión, al tiempo que implementan decisiones y procesos de trabajo automatizados. Las aseguradoras pueden mejorar la detección del fraude existente o descubrir métodos y redes de fraude completamente nuevos. También pueden reducir significativamente el tiempo dedicado a investigar los falsos positivos y, a su vez, dedicar más tiempo a investigar el fraude real.
¿Cuáles son algunos ejemplos de las ventajas que ofrecen los conjuntos de datos externos?
- Proveedores de datos especializados - Los principales proveedores de datos, como LexisNexis y Legentic, ofrecen una visión completa de los antecedentes penales y patrimoniales que puede aumentar los registros públicos. Los datos de los proveedores se verifican previamente y se agregan, y pueden aplicarse a una línea de negocio o producto concreto a través de un único punto de entrada mediante el producto Shift Claims Fraud Detection.
- Satélite - Los datos de imágenes por satélite de tejados y otras estructuras se utilizan en la evaluación de siniestros y la suscripción de seguros. Por ejemplo, las aseguradoras pueden acceder a las imágenes por satélite para ver si el tejado de un asegurado ha resultado realmente dañado tras una gran tormenta.
- Registros de empresas/gobiernos/proveedores - se aprovechan los enlaces y las integraciones (utilizando potencialmente el procesamiento del lenguaje natural para extraer puntos de datos) para aumentar la precisión en el scoring de proveedores/pacientes, la normativa gubernamental o los datos de las pólizas. Esta información se utiliza a menudo para descubrir riesgos no revelados, como segundos conductores no inscritos o antecedentes penales no mencionados, que podrían afectar a las primas durante la suscripción.
- Redes sociales - los datos de las plataformas de redes sociales, como Facebook, Instagram y Twitter, han sido útiles para corroborar (o rebatir) los siniestros. Por ejemplo, la persona afectada por el siniestro aparece en las redes sociales haciendo algo, como una actividad física extenuante, cuando en su declaración de siniestro se afirma que está físicamente incapacitado para ello.
Recopilar datos externos es bueno, pero su utilización marca la diferencia
Aunque la recopilación de conjuntos de datos externos es un punto de partida, la utilización de esos datos marca la diferencia a la hora de detener más fraudes. Con el enfoque de Shift, las aseguradoras no tienen que elegir entre los conjuntos de datos externos disponibles. En su lugar, los científicos de datos de Shift y los expertos de los socios de datos preintegran los datos externos más relevantes en Shift Claims Fraud Detection. El resultado es una amplia cartera personalizada de información de gran valor para las aseguradoras.
Además, Shift revisa, integra y actualiza continuamente los datos externos, proporcionando a nuestros clientes más de 100 fuentes valiosas y validadas en todo el mundo. Este servicio está incluido en nuestra solución de detección de fraude en siniestros y está diseñado para eliminar los quebraderos de cabeza que supone la gestión de datos externos.
Un buen ejemplo de este enfoque de gestión de datos externos es una situación habitual de fraude: detectar cuándo un propietario decide reclamar daños preexistentes en el tejado como consecuencia de una tormenta, (vemos este caso en casi todas las regiones en las que operamos) Estos siniestros fraudulentos son importantes porque obligan a las aseguradoras a pagar reparaciones que cuestan una media de 7.000 euros.
Con el enfoque de datos externos gestionados de Shift, nuestra solución de IA señala automáticamente los siniestros falsos por daños en el tejado con dos conjuntos de datos preintegrados. En primer lugar, el software de Shift puede consultar los registros meteorológicos locales para confirmar que la tormenta se produjo realmente. En segundo lugar, el software de Shift puede mostrar fotos por satélite del antes y el después de la casa del asegurado. Shift puede utilizar sus funciones integradas de reconocimiento de imágenes para confirmar que el tejado del edificio estaba dañado antes de que se produjera la tormenta. Esto deja un caso sencillo para que lo sigan los investigadores.
Por último, las aseguradoras pueden tener sus propios datos exclusivos, que Shift puede integrar en nuestros conjuntos de datos ya de por sí completos. De este modo, las aseguradoras aprovechan un ecosistema de fuentes de datos internas y externas que se adapta mejor a sus necesidades. Utilizando este activo de inteligencia a medida, las aseguradoras pueden detectar más fraude al tiempo que agilizan el proceso de siniestros para sus asegurados, ahorrando costes al tiempo que ofrecen experiencias positivas.
Al incorporar datos externos, las aseguradoras pueden seguir avanzando con confianza hacia una mejor toma de decisiones. Para obtener más información, solicita una demo hoy mismo.
