Cómo la IA avanzada y análisis documental ayudan a las aseguradoras a combatir el riesgo digital

Detección de fraude en documentos impulsada por IA

La detección de fraude en documentos mediante IA se está convirtiendo en una herramienta esencial, ya que los defraudadores utilizan cada vez más herramientas generativas para crear o alterar documentos de siniestros. Las aseguradoras están aprovechando ahora la detección avanzada de fraude en documentos con IA para identificar facturas falsas, imágenes manipuladas y formularios manuscritos alterados que a menudo pasan desapercibidos en las revisiones manuales. Al aplicar esta tecnología en los procesos de gestión de siniestros, las aseguradoras pueden detectar el fraude de forma temprana, reducir pérdidas y proteger de manera más efectiva a los asegurados legítimos.

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Cómo la IA avanzada y el análisis en documentos están ayudando a las aseguradoras a combatir el riesgo digital

AI La tecnología de IA ha dejado de ser exclusiva para expertos técnicos y ahora está al alcance de cualquier persona. Con herramientas como Midjourney, DALL-E 3 o Firefly disponibles para que cualquier usuario cree contenido, documentos, vídeos y archivos de audio con habilidades básicas, existen muy pocas barreras para el uso de estas tecnologías. Lamentablemente, esto también significa que se pueden generar o manipular documentos e imágenes utilizados en el sector asegurador.

Esto representa una amenaza completamente nueva para las aseguradoras, ya que tanto grupos organizados como defraudadores oportunistas están elevando su nivel de sofisticación. La expresión "luchar fuego con fuego" es totalmente aplicable. Veamos algunos de los usos fraudulentos más recientes y cómo la tecnología puede usarse para combatirlos.

Applicable technology

Generative AI

Generative AI is a branch of artificial intelligence that focuses on creating new data, content, or outputs based on patterns and insights learned from existing datasets

Machine Learning (ML)

A subset of AI that enables machines to learn from data without explicit programming. It allows systems to improve their performance over time through experience

Network Analysis

The process in which data is collected and analyzed to identify individual connections to a broader network

Supervised Learning

A type of machine learning where the algorithm is trained on labeled data, and it learns to make predictions based on this input-output mapping

Unsupervised Learning

A type of machine learning where the algorithm learns patterns and structures from unlabeled data without explicit guidance

Entity Resolution (or Reconstruction)

The identification and consolidation of separate entities in a data source that actually represent the same real-world entity

Reinforcement Learning

A type of machine learning where an agent learns by interacting with an environment

Document Analysis

A type of analysis that gathers metadata, image, and text information to extra insights from documents for use in machine learning

Casos reales de uso de estas tecnologías para detectar y prevenir múltiples escenarios avanzados de fraude en documentos en aseguradoras

Exageración de daños

Método de fraude: redes criminales organizadas simulan accidentes de coche, declarando daños exagerados. Usan herramientas de IA para manipular imágenes, facturas y generar evidencias falsas..

Impacto: la aseguradora paga siniestros inflados, lo que supone pérdidas significativas cuando se acumulan cientos de reclamaciones organizadas.

Enfoque de IA avanzada: Shift utiliza IA generativa para clasificar el tipo de imagen o documento y modelos predictivos multicapa para detectar imágenes generadas o manipuladas, reutilizadas de siniestros previos o fuentes públicas, alertando a los gestores sobre los casos más sospechosos.

Análisis de informes manuscritos y bocetos de accidentes

Método de fraude: los partes de siniestro suelen presentarse en papel con escritura a mano y bocetos, que pueden contener errores involuntarios. Los defraudadores aprovechan la dificultad de revisar manualmente todos los detalles para alterar declaraciones oficiales, detalles del vehículo o descripciones de daños.

Impacto: las aseguradoras pueden pagar más de lo debido, lo que incrementa las primas para los clientes legítimos.

Enfoque de IA avanzada: clasificación con IA generativa seguida de OCR avanzado de Azure Document Intelligence para convertir texto manuscrito en datos estructurados.

Shift document analysis can identify “Areas of interest” in the document to extract further information from checkboxes, for example: Generative AI document assistance, part of Shift’s Case Management, can further summarize handwritten documents for faster analysis and investigation

Manipulación de facturas por incapacidad laboral

Método de fraude: beneficiarios fraudulentos de indemnización laboral y discapacidad crean documentos y facturas ficticias con IA generativa para obtener pagos rápidos.

Impacto: redes de manipulación dentro de empresas han generado millones en costos adicionales para aseguradoras.

Enfoque de IA avanzada: reconocimiento de caracteres para extraer información clave, comparar datos y detectar anomalías e inconsistencias en facturas y fechas.

Automatización de búsquedas manuales extensas

Método de fraude: los defraudadores usan IA para crear evidencias falsas y reutilizar documentos e imágenes previas obtenidas de internet.

Impacto: se estima que hasta 1 de cada 10 siniestros de hogar son fraudulentos, y la revisión manual de imágenes es lenta y costosa.

Enfoque de IA avanzada: comparación instantánea de documentos e imágenes con bases de datos internas y fuentes externas para detectar reutilización.

This example shows how a fraudster in a French speaking region has changed the date of the invoice but not changed the document reference number which also contains date details.

Cancelación de viaje por enfermedad falsa

Método de fraude: defraudadores oportunistas alegan enfermedad para cancelar viajes y recuperar el dinero, a menudo por errores de planificación.

Impacto: las aseguradoras pagan sin poder demostrar el fraude por falta de evidencias.

Enfoque de IA avanzada: el OCR analiza rápidamente formularios manuscritos, estructura los datos y realiza comprobaciones básicas (fechas de síntomas, viaje y tratamiento) para detectar inconsistencias antes de pagar.

Conclusión

El fraude digital está aumentando en volumen y complejidad, pasando desapercibido en controles manuales y basados en reglas. El fraude técnico avanzado requiere detección técnica avanzada, siempre varios pasos por delante y aprendiendo de los patrones actuales para anticipar futuros fraudes.

Para saber más sobre la detección de fraude en documentos impulsada por IA de Shift y cómo las aseguradoras pueden aprovechar esta tecnología avanzada, contáctanos o solicita una demo.

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