¿Cómo puede la IA engañar a una aseguradora? Maneras de resolverlo
¿Se está utilizando la IA para engañar a las compañías de seguros? ¿Qué sistemas se utilizan y cómo evitarlo? Te lo vamos a contar todo a continuación.
La Inteligencia Artificial (IA) ha supuesto una revolución en el sector asegurador. De eso, no hay duda.
Permite automatizar procesos, optimizar la gestión de siniestros, mejorar la experiencia del cliente y reducir tiempos de respuesta.
Sin embargo, esta misma tecnología está siendo utilizada por algunos individuos para tratar de defraudar a las compañías de seguros mediante técnicas cada vez más sofisticadas.
En las siguientes líneas, vamos a abordar como la IA puede ser utilizada con fines fraudulentos en el sector seguros, y qué medidas pueden adoptar las aseguradoras para prevenir este tipo de actuaciones.
¿Es posible que la IA se utilice para engañar a una aseguradora?
La respuesta, si estás dentro del mundo de lo seguros, ya lo conoces. No se puede dar otra que un rotundo SÍ.
En los últimos años hemos asistido a un aumento en los intentos de fraude digital gracias al acceso masivo a herramientas de IA generativa.
Lo que antes requería conocimientos técnicos avanzados hoy está al alcance de cualquier usuario, y permite manipular pruebas de siniestros con un alto nivel de realismo.
Esta realidad obliga al sector asegurador a adaptar sus procesos de verificación y control.
Principales formas de fraude mediante Inteligencia Artificial
1. Manipulación de imágenes de siniestros
El uso de herramientas de edición basadas en IA (como generadores de imágenes o programas de retoque automático) permite alterar fotografías de daños en vehículos, viviendas o bienes asegurados para simular siniestros o agravar su alcance.
2. Generación de vídeos falsos
El llamado deepfake de vídeo permite simular siniestros con un realismo sorprendente. Por ejemplo, la recreación de un accidente de tráfico o un incendio mediante IA puede ser presentada como prueba visual para respaldar una reclamación inexistente.
3. Falsificación de documentos
Con el apoyo de IA generativa, algunos usuarios pueden crear documentos falsificados (facturas, presupuestos de reparación, informes técnicos, etc.) con apariencia profesional, que son presentados para justificar siniestros fraudulentos.
4. Suplantación de identidad digital
Mediante técnicas de clonación de voz, manipulación de datos personales o uso de perfiles falsos, es posible presentar solicitudes de indemnización haciéndose pasar por otra persona, especialmente en entornos 100% digitales.
5. Manipulación de datos de dispositivos conectados (IoT)
En seguros de hogar, coche o salud, donde los dispositivos conectados aportan datos relevantes para la evaluación del riesgo o el siniestro, existen intentos de manipular esa información utilizando algoritmos que alteran los datos originales.
¿Qué pueden hacer las aseguradoras para prevenir el fraude con IA?
La prevención del fraude en un entorno digital e hiperconectado exige un enfoque multidisciplinar, donde la tecnología, los procedimientos internos y la capacitación del personal trabajen de manera coordinada.
a) Tecnología de detección de deepfakes
Implantar sistemas de análisis de imágenes y vídeos que detecten alteraciones digitales mediante IA. Estas soluciones permiten identificar manipulaciones visuales imperceptibles al ojo humano.
b) Plataformas profesionales de video-peritación
Utilizar herramientas de video-peritación que incorporen grabaciones geolocalizadas, firmas digitales, control de metadatos y validación en tiempo real, imposibilitando la edición de los contenidos por parte del usuario.
c) Verificación documental automatizada
Sistemas basados en IA capaces de revisar documentos aportados por los asegurados, detectando anomalías en formatos, metadatos, contenidos o patrones de escritura.
d) Autenticación biométrica y verificación de identidad
Refuerzo de la autenticación mediante reconocimiento facial o de voz, junto con procesos de validación robustos para el acceso a plataformas digitales o la firma de partes de siniestros.
e) Análisis de patrones de comportamiento
Modelos de machine learning que detecten patrones anómalos en la presentación de siniestros, comportamiento del usuario o recurrencia de reclamaciones, ayudando a activar alertas tempranas ante posibles intentos de fraude.
f) Formación continua del personal
Capacitación constante a peritos, tramitadores y personal técnico en nuevas técnicas de fraude digital y herramientas de verificación tecnológica.
En resumen, la Inteligencia Artificial representa una oportunidad sin precedentes para mejorar la eficiencia del sector asegurador.
Sin embargo, también introduce nuevos riesgos si no se implementan medidas adecuadas de control y prevención.
Las aseguradoras deben anticiparse y adaptarse a esta realidad, invirtiendo en tecnología, talento y procesos de auditoría que permitan preservar la confianza del cliente y proteger la sostenibilidad del sistema.