En un esfuerzo por mejorar la detección de fraudes en siniestros de seguros de hogar, Mapfre ha implementado un novedoso enfoque que utiliza datos artificiales generados por inteligencia artificial (IA).
Esta iniciativa experimental busca superar los desafíos que presenta el desequilibrio entre reclamaciones fraudulentas y no fraudulentas en este sector.
La compañía ha desarrollado un sistema de IA que combina técnicas de aprendizaje automático y análisis de grafos para examinar múltiples puntos de datos históricos y detectar patrones de fraude.
Cuando se registra una reclamación, el sistema asigna una puntuación que indica la posibilidad de fraude.
Si la puntuación supera un umbral determinado, el caso se deriva al equipo de reclamaciones e investigación para llevar a cabo una evaluación más exhaustiva.
Este proceso ha demostrado mejorar la eficiencia y precisión en la detección de fraudes, lo que ha resultado en ahorros significativos de costos para la empresa.
Inicialmente implementado en el negocio de seguros de automóviles, los resultados positivos llevaron a su extensión al sector de seguros de hogar.
Sin embargo, en el ámbito de los seguros de hogar, Mapfre enfrentó un desafío debido al desequilibrio más pronunciado entre reclamaciones fraudulentas y no fraudulentas en los datos históricos.
Para abordar este obstáculo y mejorar el entrenamiento de la IA, la aseguradora decidió generar «datos sintéticos» (artificiales, no reales) utilizando un modelo de IA generativa denominado CTGAN (Conditional Tabular Generative Adversarial Networks).
Este enfoque innovador permite crear un conjunto de datos más equilibrado, preservando la privacidad de los datos reales.
Según Mapfre, esta estrategia permite superar el desequilibrio y la escasez de siniestros fraudulentos históricos, mejorando la capacidad del algoritmo para identificar patrones de fraude de una manera más precisa.
La compañía afirma que, al generar un conjunto de datos más equilibrado, sus modelos de detección de fraude en seguros de hogar han logrado una mayor precisión en la identificación de actividades fraudulentas.
«La implementación de esta tecnología de vanguardia demuestra el compromiso de Mapfre con la innovación y la adopción de soluciones inteligentes para mejorar la eficiencia y la calidad de sus servicios en España», declaró un portavoz de la compañía en una entrevista reciente.
Según expertos en el campo de la inteligencia artificial aplicada a las finanzas, el uso de datos artificiales generados por IA es una tendencia en aumento en la industria aseguradora. Esta técnica permite abordar problemas complejos, como el desequilibrio de datos, y mejorar el rendimiento de los modelos de detección de fraude.
La Dra. Ana Rodríguez, investigadora en el Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Sevilla, explicó que los datos sintéticos generados por IA pueden complementar los conjuntos de datos reales, enriqueciéndolos y aumentando su diversidad.
Indicó que esto permite a los algoritmos de aprendizaje automático aprender patrones más variados y mejorar su capacidad de generalización.
Además, el uso de datos artificiales generados por IA puede ayudar a preservar la privacidad de los datos sensibles, una preocupación clave en la industria aseguradora.
Rodríguez agregó que los modelos generativos como CTGAN pueden crear datos sintéticos que mantienen las propiedades estadísticas de los datos reales, pero sin revelar información confidencial.
Si bien el enfoque de Mapfre aún se encuentra en una fase experimental, los primeros resultados son prometedores.
La compañía planea continuar explorando el uso de datos artificiales generados por IA en otros segmentos de su negocio, con el objetivo de mejorar continuamente la eficiencia y la precisión en la detección de fraudes.
