La inteligencia artificial (IA) ha sido la frase mágica desde hace algunos años, especialmente en el análisis de fraude durante el proceso de gestión de siniestros. Sin embargo, en general, el potencial de la IA puede exagerarse. A menudo se hacen afirmaciones flagrantes sobre sus capacidades sin pruebas que lo respalden, afirma Theo Arends, gerente de satisfacción del cliente de FRISS.
Frases como: “la IA se puede utilizar fácilmente en cualquier lugar sin restricciones” podría no ser tan cierta, subraya Theo Arends, debido a que, aparte de la IA, hay muchos otros factores necesarios para lograr el éxito en la gestión y atención de siniestros.
En primer lugar, agrega el directivo de Friss, la gestión de siniestros requiere de sistemas principales. Por ejemplo, la integración de la detección de fraude en los sistemas principales es esencial para el éxito de las aseguradoras y esta práctica debe añadirse al flujo de trabajo diario de los ajustadores.
Además, los resultados de la puntuación de fraude también deberían ser claramente visibles, por lo que es necesario brindar información procesable para respaldar las decisiones de los ajustadores, y a la vez los ajustadores necesitan poder compartir sus opiniones y experiencia sobre esos conocimientos. Este sistema es primordial para establecer un procesamiento directo y otros procesos automatizados, apuntó el gerente de satisfacción del cliente de FRISS.
Por otro lado, la capacidad de transferir información entre siniestros y los departamentos de la Unidad Especial de Investigaciones (SIU, por sus siglas en inglés) es fundamental. La integración con los sistemas principales es clave desde la perspectiva de la eficiencia, la eficacia y el ahorro general en la detección de fraudes.
Por lo anterior, la transición del equipo de producto al equipo de satisfacción del cliente es relevante y necesita una atención adicional. Cuantas más personas participen, mayor será la probabilidad de que se detecte el fraude en tiempo real, advirtió Theo Arends.
Otro aspecto fundamental es tener un conocimiento del mercado. Para Theo Arends, para un actor externo, los seguros pueden parecer una industria bastante mundana, pero, a decir verdad, hay muchos factores en constante cambio que hacen interesantes nuestras vidas.
El directivo de Friss llamó a cuestionar ¿cuál es el apetito por riesgo de una aseguradora? ¿Cuáles son sus grupos objetivo y canales de distribución? ¿Qué aspecto tiene su cartera de clientes? ¿Cómo se compilan los datos en todos estos países y regiones diferentes? Todas estas y más son preguntas muy importantes para influir sobre cómo se utilizará la IA en cada empresa específica.
“No se puede apoyar a los ajustadores e investigadores si no los entendemos a ellos y a su trabajo cabalmente. Necesitamos su información para decidir cuáles son los próximos pasos con el resultado de las funciones accionadas por la IA”, señaló.
La IA es un medio progresivo para detectar fraude. Los modelos de fraude y el análisis de imágenes son excelentes funcionalidades, pero deben seguir siendo un medio y no el fin. Factores como la integración, el modus operandi local, el conocimiento del dominio y la disponibilidad de datos (fuentes) son igualmente importantes. Los siniestros aún requieren la experiencia de los ajustadores e investigadores para ser verdaderamente eficaces. Esto, junto con la IA, es lo que lleva al verdadero éxito, concluyó Theo Arends.