José Cristino Fernández, Director de Negocio de Future Space presentó el día de ayer la ponencia “Analítica de Grafos para la detección de fraude” en el marco del III Foro Anual de Gestión de Siniestros y Fraude organizado por INESE, en el cuál Future Space participó como patrocinador junto a otras compañías.
Santiago Martín, Director Boletín de RC y Ángeles Romero, Directora General de BCN IURIS estuvieron a cargo de moderar la jornada en la que el protagonismo giró en torno a las nuevas formas de manejar los siniestros en el sector asegurador, teniendo en cuenta los cambios en los clientes, que son personas cada vez más informadas y exigentes, así como un despunte económico y la premisa de ser conscientes de la importancia que supone la gestión de la siniestralidad y el fraude.
En ese sentido, los siguientes datos resultan relevantes:
- El año pasado aumentaron los intentos de fraude en las líneas con mayor popularidad
- 2 de cada 100 reclamaciones en los seguros de Vida contienen engaños
- El ramo de autos sigue siendo el de mayor índice de fraude, 6 de cada 100 lesiones son ilegítimas
- Por cada euro invertido en la detección de fraude se recuperan 34,70€
Como manera innovadora de tratar de dar solución a esta problemática, José Cristino propone pasar del tratamiento manual a los modelos predictivos. De esta manera se identifican nuevas variables y patrones no conocidos, trayendo beneficios como el aumento de la productividad, enriqueciendo la información y disminuyendo la aparición de siniestros fraudulentos. La solución específica a este enfoque es la Analítica de Grafos.
SNA (Social Network Analysis) es una disciplina de análisis cuyo objetivo es poder entender las estructuras sociales mediante una red formada por nodos ( individuos, teléfonos, direcciones, siniestros, etcétera) y las relaciones que existen entre ellos. Estas técnicas de análisis se consideran vitales en disciplinas como la sociología, biología, antropología, entre otras y pueden ser utilizadas para entender cualquier estructura social.
Esta aproximación, permite la detección de nuevos patrones de comportamiento en la información histórica de la compañía, con el objetivo de analizar dichos patrones por cada siniestro nuevo que reciba la compañía. ¿Y qué aporta a una compañía? Pues un entorno visual basado en grafos para mejorar el proceso de análisis, ampliación del foco de análisis del siniestro al conjunto de siniestros de la compañía y la identificación de anomalías en los patrones de relación en los siniestros de la compañía.
Cualquier siniestro de una compañía de seguros cumple habitualmente con un determinado patrón. La Analítica de Grafos es capaz de realizar la detección de estos patrones de manera automática y continua en el tiempo, por lo tanto, el sistema es capaz de detectar situaciones en las que los parámetros normales no se cumplen.
Como conclusiones, destaca que de manera global, la Analítica de Grafos, siendo una herramienta altamente visual nos permite entender las relaciones de nuestra información, explorar los datos desde una nueva perspectiva, encontrando nuevos indicios. De igual manera los algoritmos sobre grafos nos permiten encontrar patrones y anomalías de comportamiento en nuestra información, proporcionando nuevos indicadores.
Aunque no hay fórmulas mágicas y la imaginación de los defraudadores es infinita, con la Analítica y la exploración de su información tenemos un aliado invaluable en la lucha contra el fraude, utilizando la tecnología y la innovación como la forma de aportar valor a cada negocio.
