No cabe duda que el sector del seguro, tanto las compañías aseguradoras como los corredores de seguros, almacenan una gran cantidad de datos de sus clientes, sus pólizas, recibos y siniestros. El análisis de estos datos con técnicas de Inteligencia Artificial puede permitir a estas organizaciones lograr una importante ventaja competitiva, ofrecer un mejor servicio y ser mucho más eficiente en sus costes.
2.1 Detección del fraude en siniestros
Los sistemas y modelos de predicción basados en Inteligencia Artificial pueden ayudar como control adicional para la detección de partes de siniestros fraudulentos. El análisis de todos los datos almacenados asociados a los diferentes siniestros permite generar patrones y tendencias que ayudarán a detectar siniestros fraudulentos.
Esto es posible gracias a que la combinación de técnicas de Big Data con técnicas de Machine Learning permite detectar diferencias “no habituales” con miles de siniestros similares.
Para asegurar la calidad y coherencia de los datos analizados, y optimizar la exactitud de las predicciones ofrecidas por el sistema, una buena práctica puede ser generar modelos en función del ramo del seguro (hogar, salud, autos, … ). Aunque estas técnicas no pretenden sustituir a las pruebas periciales del siniestro, servirá como check adicional para un mejor control de los partes de siniestros abiertos por los asegurados.