La tecnología artificial (IA) y otros avances tecnológicos se han adoptado en cierta medida en la industria de reclamos durante los últimos años, y podemos esperar con seguridad que esa tendencia continúe. A medida que se hacen nuevos descubrimientos sobre cómo se puede aprovechar la IA operativamente en varias líneas de negocio, debemos ser proactivos en la evaluación de sus beneficios (y riesgos).
En un panorama de fraude desenfrenado, los humanos y las máquinas pueden forjar una relación simbiótica, basándose en las capacidades únicas de cada uno para ofrecer éxito a las aseguradoras y mantener estable el costo de las primas para los clientes genuinos.
Ventajas claras
Hoy en día, algunas empresas están utilizando la tecnología de IA para proteger a los clientes de las amenazas, incluso de las que aún no son conscientes. Por un lado, protege contra la práctica común de los corredores "fantasmas" que llevan a cabo el fraude de identidad y utilizan las identidades de los clientes con fines fraudulentos. También identifica el fraude de documentos falsos, que podría incluir facturas manipuladas e imágenes manipuladas.
La tecnología puede identificar posibles fraudes mucho antes en el ciclo de vida de un siniestro que el ojo de un investigador humano. Cuando se implementa bien, la tecnología de detección de fraude acelerará la liquidación de reclamos genuinos y, si detecta fraude, detendrá los pagos. Un procesamiento de reclamos más rápido y preciso puede mantener bajos los costos para las aseguradoras y mantener bajas las primas para los clientes genuinos.
Esto ya está ocurriendo en la industria del motor: se está utilizando la tecnología de aprendizaje automático (ML) que ayuda a evaluar los posibles riesgos de fraude, y determina si el riesgo es viable, mucho antes. Como resultado, una aseguradora podría acelerar las reclamaciones de automóviles genuinas hasta llegar a un acuerdo y aplastar las fraudulentas.
La detección temprana de fraudes habilitada por la tecnología permite a los investigadores tomar decisiones y asumir responsabilidades generales. A medida que la tecnología elimina las reclamaciones inequívocamente fraudulentas, con menos margen de error, los investigadores pueden concluir y pasar al siguiente caso antes, en lugar de contribuir con horas adicionales para resolver la investigación. La tecnología de detección de fraude también ahorra tiempo y dinero al identificar la raíz exacta del fraude, por lo que los investigadores no tienen que hacerlo.
Eliminar a los estafadores de manera más eficiente también ayuda a proteger la reputación de una marca, tanto dentro de la industria como desde la perspectiva del cliente.
¿Máquinas versus humanos?
Todos estamos familiarizados con la omnipresente pregunta moral y económica que se cierne sobre el debate sobre la IA: ¿Acabarán las máquinas dejando obsoletos a los humanos? Con ese fin, ¿no debería ser temido, no aceptado?
Una verdad universal ayuda a reforzar un argumento válido de lo contrario: las máquinas no pueden sentir. Experimentar emociones es exclusivo de los seres humanos e imposible de aprender. La emoción y el razonamiento complejos son parte integral de los negocios: empatía. Entendimiento mutuo. Un sentido del deber de hacer lo correcto. Comunicación interpersonal. Negociación. Confianza.
Por el contrario, la tecnología puede completar ciertos procesos y tareas, como la identificación de un documento falsificado, más rápido que cualquier cerebro humano. Combinar las cualidades humanas y de las máquinas puede combatir el fraude de manera más efectiva. La tecnología puede sobresalir en la identificación, mientras que la última parte que involucra las legalidades, las complejidades, los matices, la interpretación, puede permanecer en el timón de los profesionales de reclamos humanos. Para ciertos aspectos de la lucha contra el fraude, es probable que los humanos siempre estén involucrados.
Duplicar
Las aseguradoras revisan constantemente los datos de las reclamaciones. Aun así, los datos que indican fraude pasan desapercibidos. Cuando una aseguradora pasa el testigo a una empresa como Sedgwick, la evaluación continua puede continuar, y a partir de un conjunto de datos significativamente mayor.
En el ámbito de las propiedades comerciales, por ejemplo, existe un conjunto muy limitado de datos para analizar. Menos datos es desventajoso para identificar patrones de reclamantes en serie y comportamientos fraudulentos no deseados en la industria; El uso de una sola herramienta de detección dificulta la capacidad de reconocer el verdadero volumen de fraude que frecuenta los libros de una aseguradora.
Posibles desventajas
A medida que avanza la tecnología, los clientes y reclamantes adoptan cada vez más la suposición de que los avances tecnológicos equivalen a procesos más rápidos y eficientes y, por lo tanto, las reclamaciones deben dar lugar a una liquidación más rápida. Los profesionales deben tener esto en cuenta: la expectativa generalizada de una resolución más rápida, independientemente de las complejidades de un caso, ahora está entretejida en la base del proceso de reclamos habilitado por la tecnología.
Los gestores de siniestros deben aplicar una diligencia adicional con comprobaciones puntuales para satisfacer estas crecientes demandas, y aprovechar intencionadamente el software que puede ayudarles.
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