El Fraude en Seguros: un problema sistémico y en evolución

El fraude representa una de las amenazas más persistentes y silenciosas para el sector asegurador. Más allá de las cifras financieras, que pueden alcanzar miles de millones en pérdidas anuales a nivel global, su impacto se extiende a la confianza del cliente, la eficiencia operativa y la sostenibilidad de los modelos de negocio.

Hoy en día, tres tendencias están redefiniendo el riesgo:

1. 1. Digitalización de los canales de atención: incrementa el volumen de interacciones y abre nuevas puertas al fraude.
      
      
   2. Fragmentación de sistemas y datos: impide tener una visión integral de los asegurados, reclamos y relaciones.
      
      
   3. Sofisticación de los estafadores: se adaptan rápidamente a las reglas tradicionales y utilizan tecnologías para automatizar y escalar ataques.

Frente a este contexto, las aseguradoras que mantienen un enfoque reactivo y reglas estáticas están en desventaja. Detectan tarde, actúan lentamente y pagan de más. El fraude no detectado, al igual que los falsos positivos que afectan a clientes reales, son dos caras del mismo problema.

Un nuevo enfoque: inteligencia analítica al servicio del negocio

Las aseguradoras más avanzadas han empezado a adoptar un modelo diferente: uno que integra tecnología, datos y colaboración entre equipos para prevenir en lugar de reaccionar.

Este enfoque se basa en tres pilares estratégicos:

• • Convergencia entre negocio, analítica y tecnología: crear equipos mixtos que piensen en resultados, no solo en algoritmos o procesos.
    
    
  • Gobierno y disponibilidad de datos relevantes en tiempo real: garantizar que la información fluya sin fricciones y con calidad.
    
    
  • Aplicación de inteligencia híbrida: combinar reglas heurísticas, modelado estadístico, aprendizaje automático y análisis de relaciones.

Este modelo permite detectar fraude con mayor precisión, automatizar alertas, priorizar investigaciones y proteger tanto la rentabilidad como la experiencia del asegurado.

Un caso ejemplar: reinventando la detección de fraude desde cero

Tomemos como referencia una compañía aseguradora tradicional, con más de un siglo en el mercado y fuerte presencia regional, que decidió rediseñar completamente su enfoque antifraude.

La organización enfrentaba diversos desafíos:

• • Demoras en la detección de fraude, cuando ya se habían realizado pagos.
    
    
  • Reglas estáticas que generaban altos niveles de falsos positivos.
    
    
  • Incapacidad para ver patrones entre clientes, terceros, talleres y prestadores.
    
    
  • Procesos de investigación manuales, lentos y no escalables.

Con el apoyo de un equipo multidisciplinario y un nuevo modelo operativo, esta aseguradora implementó una solución de detección de fraude en tiempo real, multicanal y basada en evidencia. El cambio no fue solo tecnológico, fue organizacional:

• • Se priorizaron casos de uso de alto impacto, como reclamos vehiculares, salud y seguros de vida.
    
    
  • Se crearon laboratorios analíticos para explorar, validar y poner en producción modelos de detección.
    
    
  • Se establecieron ciclos iterativos: detección de oportunidades, desarrollo de MVP, despliegue, evolución.
    
    
  • Se integraron fuentes no estructuradas (texto, voz, imágenes) en el proceso de evaluación.

Los resultados esperados fueron contundentes:

• Reducción proyectada del 20 al 40% en pagos fraudulentos.
  
  
• Mejor experiencia del cliente gracias a menos falsos positivos y procesos más ágiles.
  
  
• Aceleración en la investigación de casos críticos, gracias a alertas automatizadas y priorizada.
  
  

Una nueva forma de operar: ágil, iterativa y alineada a resultados

El caso mencionado refleja una evolución de fondo: ya no basta con sistemas de reglas o auditorías forenses tardías. Hoy, las organizaciones deben operar de forma continua, proactiva y adaptable.

Desde PowerData, impulsamos un modelo operativo que acelera este cambio:

• Activación rápida de un núcleo mínimo de D&A, enfocado en un caso de uso de alto impacto.
  
  
• Squads multidisciplinarios con negocio, ciencia de datos e ingeniería trabajando de forma integrada.
  
  
• Laboratorios analíticos que permiten iterar y escalar sin bloquear la operación.
  
  
• Gobierno federado con modelos reutilizables y monitoreo continuo.

Este modelo permite empezar con lo esencial, mostrar valor rápido, y construir una capacidad evolutiva sin depender de grandes inversiones iniciales.

Conclusión: hacia una inteligencia antifraude sostenible y centrada en el cliente

Detectar el fraude ya no es suficiente. Hay que anticiparlo. Y eso solo es posible cuando el dato se convierte en activo estratégico, cuando los equipos trabajan en sinergia, y cuando la analítica se aplica con foco en impacto real.

El futuro de la prevención del fraude no está en una nueva herramienta, sino en un nuevo enfoque.

¿Estás explorando cómo rediseñar tu estrategia antifraude?

Desde PowerData hemos acompañado a aseguradoras líderes en la activación de capacidades de detección inteligentes, escalables y adaptadas a sus objetivos de negocio.

Si deseas conocer los componentes tecnológicos, las capacidades analíticas y el modelo operativo que hace posible este enfoque, agenda una reunión con nuestro equipo de Data & Analytics.