Reducir el fraude y los errores: argumentos a favor del procesamiento automatizado de reclamaciones mediante IA en seguros de gastos generales

El fraude y los errores en las reclamaciones de seguros son desafíos persistentes que cuestan a la industria miles de millones cada año. Desde informes de daños exagerados hasta reclamaciones totalmente inventadas, las aseguradoras deben enfrentarse continuamente a actividades fraudulentas que erosionan la rentabilidad y hacen subir las primas. Al mismo tiempo, los errores humanos no intencionados (como los errores al introducir datos, los errores de cálculo y la documentación incompleta) pueden provocar pagos incorrectos, disputas con los clientes y problemas normativos.

A pesar de los avances en la transformación digital, muchas aseguradoras siguen confiando en el procesamiento manual de las reclamaciones, lo que dificulta la detección del fraude y el mantenimiento de la precisión. Los métodos tradicionales implican revisiones que requieren mucho tiempo, verificaciones complejas y una toma de decisiones subjetiva, lo que a menudo provoca retrasos, inconsistencias y señales de fraude no detectadas.

Aquí es donde el procesamiento automatizado de reclamaciones impulsado por la IA está revolucionando la industria. Al aprovechar el aprendizaje automático, el reconocimiento de imágenes y la verificación basada en la inteligencia artificial, las aseguradoras pueden automatizar la detección del fraude, reducir los errores y procesar las reclamaciones con mayor velocidad y precisión. En este artículo, analizaremos cómo la inteligencia artificial está transformando el procesamiento de reclamaciones en los seguros generales, cómo reducir el fraude y los errores humanos y por qué las aseguradoras deberían adoptar la automatización de las reclamaciones basada en la inteligencia artificial para seguir siendo competitivas.

La evolución del procesamiento de reclamaciones: de la automatización manual a la automatización impulsada por la IA

Tradicionalmente, el procesamiento de reclamaciones ha sido un proceso que requiere mucha mano de obra y requiere que los ajustadores evalúen manualmente las reclamaciones, verifiquen la documentación y cotejen la información en varios sistemas. Este enfoque, si bien es exhaustivo, es intrínsecamente lento, propenso a errores humanos y muy susceptible al fraude.

A medida que la transformación digital cobraba impulso, las aseguradoras optaron por flujos de trabajo automatizados, lo que redujo el papeleo y aumentó la eficiencia. Sin embargo, los primeros esfuerzos de digitalización aún requerían una supervisión manual significativa, lo que limitaba su capacidad de identificar las reclamaciones fraudulentas o minimizar los errores a gran escala.

En la actualidad, el procesamiento de reclamaciones basado en inteligencia artificial representa el siguiente gran avance. La inteligencia artificial, combinada con el análisis de datos avanzado, ha permitido a las aseguradoras automatizar por completo la recepción, la evaluación, la detección de fraudes y los pagos de las reclamaciones, eliminando las ineficiencias y reduciendo el riesgo. Este cambio de la gestión manual y reactiva a la toma de decisiones proactiva basada en la inteligencia artificial permite a las aseguradoras procesar las reclamaciones en minutos en lugar de días y, al mismo tiempo, mejorar la precisión y las tasas de detección de fraudes.

Al aprovechar los datos en tiempo real de múltiples fuentes, la automatización de las reclamaciones basada en la inteligencia artificial garantiza una liquidación de siniestros más rápida, justa y precisa, lo que beneficia tanto a las aseguradoras como a los aseguradores.

Los crecientes costos del fraude y los errores en las reclamaciones de gastos generales

Las reclamaciones de seguro fraudulentas son una importante carga financiera para la industria, y las estimaciones afirman que las aseguradoras estadounidenses pierden más 40 000 millones de euros due the fraud all years. Las reclamaciones fraudulentas adoptan diversas formas, como el aumento de los costos de reparación, los accidentes simulados, la manipulación de documentos y el fraude de identidad. Sin medidas sólidas de detección del fraude, estas reclamaciones pasan desapercibidas y se traducen en pagos más altos y primas para los asegurados honestos.

Más allá del fraude, los simples errores humanos en el procesamiento de las reclamaciones también contribuyen a generar pérdidas innecesarias. Los informes mal archivados, las evaluaciones incorrectas de los daños y la supervisión a la hora de verificar los detalles de los asegurados pueden dar lugar a la denegación de reclamaciones o a pagos excesivos, lo que puede provocar daños financieros y de reputación para las aseguradoras.

Si bien los métodos tradicionales de detección de fraudes se basan en la revisión manual de las reclamaciones, las auditorías aleatorias y la detección de patrones sospechosos en rojo, estos enfoques carecen de escalabilidad y eficiencia. Las aseguradoras necesitan un enfoque más rápido e inteligente para la prevención del fraude y la reducción de errores, un enfoque que ofrece la automatización impulsada por la inteligencia artificial.

Cómo la IA está transformando la automatización de las reclamaciones

El procesamiento de reclamos basado en inteligencia artificial introduce la automatización, la precisión y la prevención del fraude en cada etapa del flujo de trabajo de reclamos. A diferencia del procesamiento manual, los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar instantáneamente los datos de las reclamaciones, verificar los documentos, detectar anomalías y evaluar los daños con precisión.

En lugar de confiar en que los ajustadores inspeccionen manualmente cada reclamación presentada, las soluciones basadas en inteligencia artificial extraen automáticamente los datos, validan la información de los asegurados y evalúan los daños del vehículo. Los modelos de inteligencia artificial comparan los detalles de las reclamaciones con los datos históricos y los patrones de fraude del sector, identificando al instante las reclamaciones de alto riesgo para su posterior revisión y, al mismo tiempo, agilizan las legítimas.

Además, las herramientas de reconocimiento de imágenes con tecnología de inteligencia artificial pueden analizar las fotos de daños presentadas junto con las reclamaciones, lo que garantiza una evaluación objetiva y coherente de los daños. Estos modelos de IA ayudan a las aseguradoras a prevenir el fraude al detectar imágenes manipuladas, estimaciones de reparación alteradas e informes de accidentes falsos.

¿El resultado? Liquidaciones de reclamaciones más rápidas, menos pagos fraudulentos y una evaluación de riesgos más precisa.

El papel de la IA en la investigación de reclamaciones y el apoyo a la SIU (Unidad de Investigaciones Especiales)

Si bien la IA puede automatizar la mayoría de las tareas de procesamiento de reclamaciones, las reclamaciones sospechosas o de alto riesgo aún requieren una mayor investigación por parte de las Unidades de Investigaciones Especiales (SIU). El desafío al que se enfrentan las aseguradoras es cómo identificar y priorizar de manera efectiva estos casos y, al mismo tiempo, evitar que las reclamaciones legítimas se retrasen.

La IA mejora las capacidades de la SIU al clasificar las reclamaciones en función del riesgo de fraude, hacer referencias cruzadas de fuentes de datos y proporcionar información más profunda sobre las actividades sospechosas. En lugar de examinar manualmente las miles de reclamaciones, los equipos de la SIU reciben puntuaciones de riesgo de fraude generadas por la IA, lo que les permite centrarse en los casos más críticos.

Por ejemplo, las herramientas de detección de fraudes impulsadas por la inteligencia artificial de Inaza analizan las inconsistencias de las reclamaciones, la manipulación de los metadatos y las anomalías de comportamiento para identificar las reclamaciones que requieren un escrutinio más profundo. Además, la verificación de firmas y el análisis de documentos basados en la inteligencia artificial ayudan a las SIU a identificar rápidamente los documentos falsificados o las solicitudes de reclamación alteradas.

Al equipar a los equipos de la SIU con información asistida por IA, las aseguradoras pueden acelerar las investigaciones de fraude, reducir los falsos positivos y mejorar la precisión de la detección del fraude, ahorrando millones en pagos fraudulentos.

Cómo ayuda la automatización de reclamaciones con IA de Inaza a las aseguradoras

Las soluciones de gestión de siniestros impulsadas por la IA de Inaza proporcionan a las aseguradoras una plataforma de automatización integral que agiliza la detección de fraudes, minimiza los errores y acelera la liquidación de siniestros. Nuestra tecnología integra:

• Extracción de datos impulsada por IA — Automatiza la captura de datos de FNOL de correos electrónicos, formularios web y transcripciones telefónicas.
• Evaluación de daños en vehículos — Utiliza el reconocimiento de imágenes para evaluar los costos de reparación con gran precisión.
• IA of manipuled images detection — Identifica fotos de reclamaciones alteradas o fraudulentas para evitar el fraude.
• Verificación de firmas de IA — Detecta firmas falsificadas en los documentos de reclamación.
• Modelos avanzados de detección de fraudes — Analiza los patrones históricos de reclamaciones para identificar y señalar los riesgos de fraude.

Al implementar la automatización de reclamaciones basada en inteligencia artificial de Inaza, las aseguradoras pueden reducir las pérdidas por fraude, mejorar la precisión y mejorar la velocidad de procesamiento de las reclamaciones, sin aumentar los costos operativos.

El futuro de la IA en las reclamaciones de seguros de gastos generales

A medida que la IA siga evolucionando, el procesamiento automatizado de reclamaciones se convertirá en el estándar del sector. Los avances futuros incluyen:

• Modelos de detección de fraudes más sofisticados entrenados en las tendencias mundiales de fraude.
• Integración de blockchain para crear registros de reclamaciones a prueba de manipulaciones.
• Análisis predictivo para la previsión de siniestros, lo que permite a las aseguradoras anticipar los riesgos de fraude antes de que se produzcan.

Al adoptar hoy la automatización de siniestros impulsada por la IA, las aseguradoras pueden preparar sus operaciones para el futuro, reducir el fraude, minimizar los errores y ofrecer resoluciones de siniestros más rápidas y precisas.

Para obtener más información sobre cómo la automatización impulsada por la IA está transformando los seguros, explore las soluciones de gestión de siniestros de Inaza here. O consulte nuestro blog anterior sobre detección de fraudes here.

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