Semana 3

Buenos días, en este primer mes del año he querido repetir una noticia seleccionada en 2024, basada en un artículo que me publicó Actualidad Aseguradora. La considero de máxima actualidad al tratar sobre fraudes tecnológicos.
Se trata del uso de las tecnologías más avanzadas, unos para cometer fraudes y otros para detectarlos.
La batalla ya ha comenzado y a buen seguro iremos viendo nuevas versiones a lo largo del año.
Como siempre recordar la importancia de mantener equipos profesionales especializados para conseguir éxitos en la Lucha Contra el Fraude.

Un saludo

Josu Martínez

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Las apariencias engañan

Josu Martínez Martínez
Perito de Seguros y Vicepresidente de la Asociación de Peritos de Seguros y Comisarios de Averías (APCAS)

De todos es conocido que la tecnología está permitiendo al sector asegurador una mejora en la detección del fraude. Existe una cada vez mayor capacidad de detección debido al avance tecnológico, con la incorporación de sistemas big data, la Inteligencia Artificial y otras aplicaciones.

Cada vez nos llegan a los peritos de seguros más alertas de posibles fraudes que hay que verificar y el resultado es que muchas de estas son positivas. Ahora bien, los estafadores mejoran sus métodos y no solo se van perfeccionando, sino que además se adaptan a las nuevas tecnologías y las emplean para conseguir sus objetivos.

Hoy en día, hay multitud de aplicaciones y medios que se utilizan con fines profesionales, como la realidad virtual, donde las aplicaciones permiten añadir, sobre un objeto o lugar real, otro ficticio de forma virtual. Por ejemplo, hay fabricantes de automóviles que, sobre un modelo de vehículo real, pueden ir cambiando virtualmente el color del vehículo, sus llantas de rueda o añadir accesorios para facilitar la percepción del comprador.

De igual manera, una empresa de productos para el hogar puede, sobre una imagen de un domicilio real, añadir todo el muestrario que tenga de cocinas, baños, pinturas, etc. Estos sistemas de realidad virtual ya se utilizan para fingir falsos siniestros en casos de intentos de estafa al seguro.

Mediante estos sistemas se pueden fingir daños en un vehículo que realmente no los tiene, como el caso que se puede ver en YouTube (https://youtu.be/mcmZ7zEAhbQ), donde se finge la iniciación y propagación de un falso incendio en un domicilio. Recomiendo ver el vídeo entero, para apreciar el alto nivel de credibilidad que se consigue.

Se puede simular así una grieta en una pared, presentar una vitrocerámica fisurada o una pared con humedades, con mucha mayor facilidad que el vídeo presentado anteriormente.

La IA también facilita realizar fraudes. Sistemas como el deepfakes permite clonar rostros de personas y cambiar el rostro de una persona poniendo el de otra, pudiendo por tanto alguien hacerse pasar por otra persona (https://www.incibe.es/aprendeciberseguridad/deepfakes).

También existen los deepfakes de voz, con los cuales se puede replicar la voz de una persona con la calidad suficiente para confundir con suma facilidad. Existen a su vez otras aplicaciones que detectan si la voz es real o está creada por IA.

Todos estos sistemas pueden ser utilizados para cometer fraudes al seguro si la entidad implicada no se encuentra preparada para su detección.

Todas las aseguradoras incorporan nuevos sistemas de trabajo mediante funciones avanzadas en procesos de peritación con foto peritación y video peritación. En producción, con inspección telemática de riesgos, o en tramitación de siniestros, mediante la transacción de documentos digitales, deben tener establecidos sistemas que detecten los posibles fraudes creados mediante sistemas tecnológicos. Por supuesto, deben preparar a sus empleados y colaboradores para que sepan distinguir los casos fraudulentos. Es vital tener claro que cada vez es necesaria una mayor preparación en la lucha contra el fraude debido a la gran variedad de posibilidades existentes hoy en día.

NECESARIA ESPECIALIZACIÓN

Debemos ser conscientes que ya no es tan sencillo verificar si una fotografía es falsa comprobando su geolocalización. Cualquier móvil, sin que sea de última generación, puede modificar su localización activando la Función Desarrollador. Es algo poco conocido, pero la tienen ya todos los teléfonos.

Otros métodos simples pueden ser el de asegurados que obtienen fotos en internet para acreditar daños o preexistencias. Para estos últimos casos, existen aplicaciones gratuitas que encuentran el lugar donde estaba publicada la fotografía cuando esta ha sido obtenida por internet.

Pero también existe la posibilidad de realizar fraudes de forma inversa, es decir, ocultar daños que realmente existen. Como los casos de fotografías manipuladas por Photoshop. Seamos conscientes que todo o casi todo puede ser modificado y simulado hoy en día, sin que en muchos casos ni siquiera sea necesario utilizar sistemas tecnológicos.

Los sistemas de foto peritación pueden ser susceptibles de realizar fraudes de forma más bien artesanal. Tan fácil como pintar una raya con un lapicero en un folio para ponerlo por detrás de un parabrisas de un automóvil, como se suele hacer en ocasiones para facilitar la visión de un daño. O un celo arrugado por detrás del parabrisas para simular una rotura por estrella.

Simular el repintado de un vehículo con fotografías en proceso de aparejado, es tan simple como aplicar aparejo de bajo espesor en spray, sacar fotografías y limpiarlo con disolvente seguidamente, evitando su secado y dejando el vehículo como estaba en un principio.

La lucha contra el fraude al seguro requiere especialización. Es necesario adecuar la formación en detección y actuación en el fraude para todos los profesionales del sector.

En la Asociación de Peritos de Seguros y Comisarios de Averías (APCAS) se tiene muy clara esta problemática y en ella se inscribe la incorporación este año de nuevos cursos sobre esta cuestión para peritos de seguros y cualquier profesional del sector relacionado con los siniestros. Como el de ‘IA: Aumento y detección del fraude’, que ya se celebra de forma presencial por diferentes lugares de España.

Fraude Tecnológico

Semana 2

Buenos días, resulta periódicamente frecuente la aparición de noticias de estafas en la contratación por parte de mediadores y agentes de seguros.
El verdadero daño no resulta en el importe de la prima estafada, si no en la desprotección en la que se ven envueltos los afectados en caso de siniestro, pudiendo tener unas graves consecuencias económicas. Más aun tratándose como en este caso de pólizas de automóvil donde los daños materiales y personales en caso de siniestro pueden suponer elevadas cantidades de dinero.
No estaría de más que las aseguradoras que detectan la anulación inmediata tras la realización de una propuesta de seguro, contactaran con los interesados para informarles que la propuesta ha sido anulada y que nunca se ha dado de alta póliza alguna.

Un saludo

Josu Martínez

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Detenido un corredor de seguros en Socuéllamos por estafar 5.700 euros a sus clientes

La Guardia Civil ha procedido a la detención de un varón, dentro de la operación 'Sobasil', por la presunta comisión de varios delitos de estafa en la contratación de pólizas de seguros del automóvil, como consecuencia de las denuncias de varias personas que manifestaban haber contratado y abonado un seguro de automóvil con carácter anual, a través de un corredor de seguros de la localidad de Socuéllamos, percatándose posteriormente por diferentes motivos de que dicha contratación nunca se llevó a efectuar.

Fuente: Onda Cero Ciudad Real

La Guardia Civil ha procedido a la detención de un varón, dentro de la operación 'Sobasil', por la presunta comisión de varios delitos de estafa en la contratación de pólizas de seguros del automóvil, como consecuencia de las denuncias de varias personas que manifestaban haber contratado y abonado un seguro de automóvil con carácter anual, a través de un corredor de seguros de la localidad de Socuéllamos, percatándose posteriormente por diferentes motivos de que dicha contratación nunca se llevó a efectuar.

Tras tener conocimiento de la comisión de varios delitos de estafa, se inician las gestiones para comprobar el historial de contratación de seguros de los vehículos implicados, analizando a su vez toda la documentación que los denunciantes aportaron, tal y como ha informado el Instituto Armado en nota de prensa.

Según iba avanzando la investigación se va conociendo la existencia de más perjudicados, ya que el presunto autor de los hechos es un corredor de seguros conocido en la localidad, que posee una oficina presencial desde donde realiza su actividad comercial, lo que hace que haya podido abusar de la confianza de la población para cometer sus estafas.

Analizada toda la documentación, se comprueba que los vehículos implicados nunca han tenido contratado una póliza de seguro válida según las condiciones que pactaron inicialmente, presentando un historial de seguros con duración de un día, alternándose entre las diferentes compañías aseguradoras existentes, con todo lo que implica este hecho, como puede ser la responsabilidad civil ante un accidente o sanciones administrativas por carecer de seguro, comprobándose que el presunto autor cobraba a los perjudicados importes por la contratación de pólizas anuales, pero tramitaba tan solo propuestas de seguro, que quedaban anuladas de forma automática.

Los delitos investigados hasta el presente suponen estafas por un importe total de 5.700 euros, habiéndose esclarecido 13 delitos, pero se continúa con las gestiones a través de las principales compañías aseguradoras ya que no se descarta la existencia de nuevos perjudicados.

Tanto las diligencias policiales como el detenido han sido puestos a disposición del Juzgado de Primera Instancia e Instrucción de Guardia de Tomelloso.

Semana 1

Buenos días, al igual que el último blog del recién finalizado 2024, esta semana comenzamos un nuevo año seleccionando otro artículo que me publicó INESE en el espacio reservado a la Lucha Contra el Fraude en Actualidad Aseguradora.
La elección de esta noticia para iniciar el año no es otra que dar la importancia que merece la Inteligencia Artificial (IA) en las distintas variantes que intervienen en la prevención y en la detección del fraude al seguro.
En este caso abordé los modelos más habituales basados en esta nueva tecnología utilizados en la Lucha Contra el Fraude (LCF), como son los sistemas preventivos basados en análisis predictivos o sistemas de procesamiento de lenguaje natural por ejemplo.
Así como modelos creados para la predicción del daño.
El artículo finaliza recordando la necesidad de incorporar profesionales formados en LCF que analicen correctamente todas las alertas que estos sistemas basados en IA son capaces de aportar, que por cierto cada vez son más.
Pensar que la IA por si sola resolverá problemas no solo es una fantasía, es una pérdida de tiempo y dinero evidente. 

Un saludo

Josu Martínez

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El valor de la IA en la Lucha Contra el Fraude

Josu Martínez Martínez
Perito de Seguros y Vicepresidente de la Asociación de Peritos de Seguros y Comisarios de Averías (APCAS)

En todos los sectores profesionales, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un baluarte para mejorar procesos y reducir costes. El sector asegurador es claro ejemplo de implantación de sistemas basados en Big Data e IA.

La IA se ha introducido en los sistemas de trabajo de todos los Departamentos de las aseguradoras, entre los que se encuentran los de Siniestros y Antifraude. En anteriores publicaciones hemos comentado cómo los fraudulentos utilizan sistemas basados en IA para cometer los fraudes. En esta ocasión explicaremos el caso contrario, es decir, cómo las aseguradoras utilizan la IA y el Big Data para mejorar la detección de intentos de fraude.

Los sistemas Big Data basados en el tratamiento masivo de datos permiten analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo, de forma que evita lo que sería la necesidad de utilizar una gran cantidad de recursos humanos para analizar la misma cantidad de datos y que, en el caso del Big Data, puede realizar en escasos minutos e incluso segundos, mientras que los trabajadores necesitarían muchas horas para analizar los mismos datos.

Nos encontramos, por un lado, sistemas preventivos que alertan de anomalías e indicios de irregularidades a la hora de recibir una reclamación y, por otro, sistemas de detección mientras se gestiona el siniestro. Estos sistemas se basan en análisis predictivos, que mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático son capaces de analizar cada vez una mayor cantidad de datos, identificando patrones y anomalías que alertan de posibles fraudes. Estos mismos sistemas también generan modelos de scoring, asignando puntuaciones de riesgo a las reclamaciones y evaluando por tanto la posibilidad de fraude. En base a este scoring, la IA tiene la capacidad de realizar clasificaciones automáticas de las reclamaciones, pudiendo por tanto priorizar los casos con alerta de fraude, permitiendo a los profesionales atender estos casos con mayor celeridad.

El sistema aprende de modelos entrenados con datos obtenidos de casos reales de fraude y de no fraude. Una cualidad de estos sistemas es la posibilidad de interactuar con otros sistemas. Así, por ejemplo, nos encontramos con sistemas mixtos en los que la automatización robótica de procesos (RPA) puede interactuar con sistemas IA que permiten automatizar la obtención y análisis de datos, mejorando el tiempo y reduciendo el esfuerzo de realizarlos por personas de forma manual.

Lenguaje natural

Dentro de los casos preventivos, tenemos también la utilización de sistemas de procesamiento de lenguaje natural. El análisis de texto analiza documentos de reclamaciones, mails y transcripciones de conversaciones de llamadas telefónicas para detectar indicios de fraude, generalmente al identificar comportamientos inusuales, respuestas evasivas o dubitativas.

Al comunicarse con clientes, los chatbots y asistentes virtuales pueden detectar señales de comportamiento inusuales que alerten sobre la posibilidad de fraude. El análisis de redes sociales puede llevarse a cabo con gran eficacia gracias a la capacidad de la IA para verificar conexiones y publicaciones e identificar por tanto la falta de coherencia en las reclamaciones con indicio de fraude.

En definitiva, los sistemas utilizados, principalmente basados en sistemas machine learning, permiten ir perfeccionando los algoritmos que rigen el funcionamiento de los sistemas, haciendo que vayan mejorando los resultados. Todos estos sistemas de IA, basados en comparar transacciones y comportamientos que se dan en las reclamaciones con los que los sistemas tienen ya establecidos, pudiendo identificar los que los que presentan diferencias significativas.

Los sistemas basados en IA pueden ser más o menos complejos y, por tanto, serán más exitosos cuanto más perfecto y complejo sea el sistema utilizado. Así tenemos que sistemas basados en redes neuronales profundas pueden entender mejor los patrones más complejos, mejorando la detección del fraude frente a los sistemas más tradicionales.

Los sistemas de detección durante la gestión de la reclamación o del siniestro basados en IA son también variados.

Las aplicaciones de valoración de daños materiales por reconocimiento de imágenes pueden identificar un daño ya valorado en caso de utilizarse la misma imagen en más de un siniestro.

Predicción del daño

Otros sistemas son capaces de detectar anomalías o modificaciones en imágenes aportadas en una reclamación o incluso en su forma o lugar de obtención. Ya existen dispositivos que, instalados en automóviles, emiten datos de forma telemática sobre la conducción y los que se producen tras producirse un siniestro, lo que permite a sistemas basados en IA analizarlos y alertar sobre casos de reclamación en los que se detecte disparidad entre la versión del afectado y del análisis de los datos. La aportación de datos como fechas y lugares pueden permitir detectar falsedades en la declaración. Datos como los de angulación de daños e intensidades pueden ayudar a generar indicios de fraude en reclamaciones de daños corporales.

Estos sistemas también son capaces de reproducir un siniestro y realizar una predicción del daño, detectando posibilidad de indicio de fraude. Estamos ante un caso de vehículo conectado, hecho que cada vez tendrá más relevancia, no solo en aspectos tan importantes como la seguridad vial y la movilidad, sino también en la gestión de siniestros y detección del fraude. La IA será fundamental en la detección del fraude cuando exista un parque automovilístico suficientemente conectado, lo cual se irá produciendo de una forma progresiva.

Por tanto, podemos afirmar que la IA ya ha transformado la gestión del fraude al seguro por parte de las aseguradoras y que lo irá haciendo a partir de ahora de forma cada vez más precisa. Pero también podemos afirmar que la IA, por sí sola, solo es capaz de ayudar a la detección, pero siempre serán necesarios los profesionales adecuados, tanto para interpretar las alertas que se producen en el análisis de las aplicaciones IA y establecer un primer cribado de falsos positivos o de falsos negativos, como para verificar los casos y establecer si se trata finalmente de un intento de fraude. Para ello, es fundamental que los profesionales que operan en los Departamentos de Siniestros y en los Departamentos Antifraudes estén correctamente formados, tanto gestores como peritos de seguros.