Procesamiento de imágenes mediante IA en los seguros: automatización de las reclamaciones, la suscripción y la detección de fraudes

Los seguros son una de las industrias más intensivas en documentos e imágenes del planeta. Desde fotos de vehículos y viviendas dañados hasta cartas legales y documentos de identidad escaneados e imágenes aéreas de zonas catastróficas, todas las etapas del ciclo de vida de las pólizas y reclamaciones se basan en imágenes para contar la historia.

Sin embargo, la mayoría de esas imágenes llegan en un formato incorrecto, con una resolución incorrecta o como parte de un flujo de trabajo interrumpido. Se escanean, se colocan lateralmente, se incrustan en archivos PDF o se envían como archivos JPG de baja resolución. Se espera que los aseguradores, los tramitadores de reclamaciones y los equipos legales los interpreten de manera rápida, coherente y precisa, y que tomen decisiones basándose en lo que pueden ver (o, a veces, no pueden).

El procesamiento manual de imágenes no se escala. Es lento, subjetivo y propenso a errores. Y con frecuencia expone a las aseguradoras a riesgos, desde el retraso en la tramitación de las reclamaciones y el mal cálculo de la responsabilidad hasta la falta de fraude y la vulnerabilidad legal.

Ahí es donde el procesamiento inteligente de imágenes cambia las reglas del juego. Cuando se utilizan las herramientas de inteligencia artificial adecuadas, las imágenes dejan de ser pruebas que requieren interpretación y se convierten en datos estructurados que impulsan la acción.

Explore la serie Procesamiento de imágenes en seguros

Este blog presenta el de Inaza Procesamiento de imágenes en seguros serie: una colección de artículos específicos que exploran cómo las aseguradoras, las MGA, los corredores y las reaseguradoras pueden extraer un valor real de las entradas basadas en imágenes.

En diez blogs detallados, cubrimos el papel de la visión artificial en la FNOL, la detección de fraudes, las imágenes de satélite, los documentos legales escaneados y más. Ya sea que esté modernizando las reclamaciones, reduciendo la exposición legal o capacitando a la inteligencia artificial para evaluar los daños, esta serie le muestra cómo puede funcionar la inteligencia de imágenes en la actualidad.

Explore el clúster completo:

• Cuando las cartas legales vienen en formato JPG: el riesgo oculto de los documentos de seguro basados en imágenes
  
  
• Uso de la inteligencia artificial para analizar fotos de daños a la propiedad para una clasificación más rápida de las reclamaciones
  
  
• La visión artificial en los seguros: qué es y por qué es importante
  
  
• Cómo las MGA y las aseguradoras pueden automatizar la entrada de imágenes en los flujos de trabajo de FNOL
  
  
• Extracción de datos clave de formularios de seguro escaneados: una guía práctica
  
  
• De las fotos a los pagos: cómo el reconocimiento de imágenes acorta el ciclo de vida de las reclamaciones
  
  
• Detección del fraude en el envío de imágenes: lo que la IA puede ver y que los humanos podrían pasar por alto
  
  
• Cómo entrenar a los modelos de IA de seguros para que comprendan el daño visual
  
  
• El papel de las imágenes satelitales y aéreas en la respuesta a las catástrofes
  
  
• Por qué es importante el formato de imagen: los costos ocultos de los archivos JPG, PNG y documentos escaneados en las operaciones de seguros

Por qué las imágenes son fundamentales para los seguros y por qué son tan difíciles de manejar

Las imágenes desempeñan un papel en casi todas las etapas del ciclo de vida del seguro:

• En FNOL, capturan el daño inicial y permiten una clasificación rápida.
  
  
• Durante las reclamaciones, sirven como prueba de las estimaciones de reparación o de la responsabilidad.
  
  
• En la suscripción, validan las condiciones de la propiedad, las modificaciones del vehículo o el contexto de la ubicación del riesgo.
  
  
• Para reaseguro, apoyan el mapeo de la exposición y el modelado CAT.
  
  
• En materia legal y de cumplimiento, suelen ser la única copia de cartas formales o comprobantes de cobertura escaneados.
  
  

Pero las entradas de imágenes son un desastre. Se envían por correo electrónico, se cargan a través de aplicaciones móviles, los contratistas los capturan in situ o se escanean y envían por fax desde sistemas antiguos. Los formatos varían enormemente: JPG, PNG, TIFF, archivos PDF incrustados o incluso capturas de pantalla. Las resoluciones son inconsistentes. Y el contenido en sí mismo rara vez se etiqueta, clasifica o extrae de forma estructurada.

En la práctica, esto significa que las personas tienen que abrir, revisar e interpretar manualmente cada imagen y, a continuación, cotejar o copiar esa información en los sistemas posteriores.

Eso no solo es ineficiente, es riesgoso.

El coste real de la revisión manual de imágenes

El manejo manual de imágenes es una pérdida de tiempo. Los ajustadores de reclamaciones dedican horas a revisar las fotos de los daños. Los equipos legales y de cumplimiento abren los archivos adjuntos uno por uno para comprobar si hay fechas, firmas o cláusulas. Incluso los equipos de aseguramiento pierden el tiempo hurgando en las encuestas de propiedades escaneadas o en las fotos de sitios mal capturadas.

Y la fatiga juega un papel importante. Un gestor de reclamaciones que revise más de 50 archivos al día puede pasar por alto señales visuales sutiles. Un analista legal puede pasar por alto una oración crítica incrustada en una carta escaneada basada en imágenes. Estos errores humanos pueden reducir los costos, desde investigaciones innecesarias hasta la exposición de responsabilidades o los pagos por fraude.

El problema no es la imagen. Es el proceso.

Qué hace realmente el procesamiento de imágenes impulsado por IA

El procesamiento moderno de imágenes en los seguros no consiste solo en leer un archivo. Se trata de comprender el contenido, extraer los datos correctos y tomar las medidas correctas de forma automática.

Esto es lo que incluye:

• Visión por computador: Los modelos detectan vehículos, propiedades, rostros, diseños de documentos y anomalías visuales, identificando lo que hay en la imagen, dónde está y si cumple con las expectativas.
  
  
• Clasificación de imágenes: ¿Es una foto dañada, una tarjeta de identificación o una carta legal escaneada? La IA dirige las imágenes al flujo de trabajo correcto.
  
  
• Detección de objetos: Identifica elementos como matrículas, parachoques agrietados, techos derrumbados o objetos faltantes.
  
  
• Extracción de texto de imágenes: La IA lee el texto de cartas, identificaciones o documentos impresos escaneados, incluso cuando están incrustados en archivos JPG o PNG.
  
  
• Detección de manipulación de imágenes: Los modelos de Inaza analizar los metadatos, el ruido visual y las capas para detectar si las imágenes se han recortado, alterado o reutilizado de forma fraudulenta. Esto es fundamental en las reclamaciones relacionadas con automóviles, propiedades y bienes de gran valor.
  
  

Todo esto ocurre a gran escala, sin fatiga humana y con una consistencia mucho mayor.

Dónde utilizan las aseguradoras la inteligencia de imágenes

1. Recepción y clasificación de reclamaciones
Evalúe rápidamente la gravedad de los daños, compárelos con los límites de la política y dirija el caso en consecuencia, todo antes de que una persona abra el archivo. Consulte: Uso de la inteligencia artificial para analizar fotos de daños a la propiedad para una clasificación más rápida de las reclamaciones

2. Automatización FNOL para MGA y transportistas
Acelere la evaluación inicial de las reclamaciones leyendo automáticamente las fotos cargadas y los informes escaneados de los conductores. Consulte: Cómo las MGA y las aseguradoras pueden automatizar la entrada de imágenes en los flujos de trabajo de FNOL

3. Detección y validación de fraudes
Identifique la reutilización sospechosa de imágenes, detecte manipulaciones y verifique la coherencia con los metadatos. Consulte:

• Detección de fraude en el envío de imágenes
  
  
• API de detección de daños en vehículos con IA
  
  
• API de detección de vehículos comerciales
  
  

4. Cumplimiento legal y reglamentario
Extraiga las fechas, los términos y las firmas más importantes de las cartas o contratos escaneados. No procesar estas imágenes con precisión puede provocar el incumplimiento de los plazos o la exposición legal. Consulte: Cuando las cartas legales vienen en formato JPG

5. Imágenes de satélite y CAT para reaseguros
Utilice imágenes aéreas de alta resolución para evaluar las zonas de catástrofe y hacer coincidir las exposiciones. Consulte: El papel de las imágenes satelitales y aéreas en la respuesta a las catástrofes

La plataforma de inteligencia de imágenes de Inaza

Lo que diferencia a Inaza es su capacidad de manejar todos los tipos de imágenes, no solo daños visuales:

• IA multimodal: combina visión artificial, OCR y modelos lingüísticos para leer tanto el contenido de las imágenes como el texto incrustado.
  
  
• Modelos entrenados en seguros: Se capacitó previamente en miles de fotografías dañadas, formularios escaneados, cartas legales e imágenes bordeaux.
  
  
• Procesamiento con detección de fraudes: Detección de manipulación integrada mediante análisis de archivos, inspección de capas y verificación de coincidencias históricas.
  
  
• Integración en tiempo real: Las imágenes se ingieren a través de la API, se procesan al instante y los resultados se envían a los sistemas de reclamaciones, los flujos de trabajo legales o las colas de investigación de fraudes.
  
  

Para las aseguradoras, las MGA y los corredores, no se trata de experimentar con la IA. Se trata de resolver un problema al que ya se está enfrentando la gente, solo que de forma más rápida, precisa y a gran escala.

El resultado final

Las imágenes ya desempeñan un papel fundamental en sus operaciones. Sin embargo, a menos que se procesen con inteligencia y coherencia, se convierten en cuellos de botella, no en activos.

El procesamiento de imágenes basado en inteligencia artificial permite tramitar las reclamaciones con mayor rapidez, reducir los errores manuales, detectar mejor el fraude y ofrecer una mejor protección contra los riesgos legales. Elimina las conjeturas. Se escala. Nunca se cansa.

Y ya está vivo dentro de las aseguradoras que se cansaron de esperar a que otro asistente abriera «un adjunto más».

¿Está preparado para automatizar la entrada de imágenes y obtener información de cada archivo? Habla con Inaza hoy mismo.