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La inteligencia artificial generativa transforma el fraude en el sector de Riesgos y Seguros

Sep 26, 2024

La inteligencia artificial generativa transforma el fraude en el sector de Riesgos y Seguros
La inteligencia artificial generativa transforma el fraude en el sector de Riesgos y Seguros
La inteligencia artificial generativa transforma el fraude en el sector de Riesgos y Seguros

La nueva tecnología trae consigo nuevas oportunidades; y nuevos riesgos por gestionar y mitigar.

Los actores maliciosos que intentan cometer fraude siempre han sido innovadores, encuentran nuevas formas de defraudar a las aseguradoras y a los honestos asegurados, y a menudo están un paso adelante de los investigadores. Los avances en la tecnología, como la inteligencia artificial y la inteligencia artificial generativa, implicarán nuevos riesgos al sector de seguros, ya que los criminales buscarán las debilidades que pueden usar para su propio beneficio. 

Al tiempo que la tecnología cambia hacia un sistema abierto más colaborativo a través del uso de programas abiertos de inteligencia artificial y otras aplicaciones de inteligencia artificial generativa, las aseguradoras tendrá que entender estos riesgos y ser proactivas en la prevención de filtraciones e intentos de fraude. Un informe reciente de Aon indica que la inteligencia artificial se convertirá en uno de los veinte riesgos más importantes en los próximos tres años, y remarca la necesidad de que la industria se concentre en los riesgos asociados con ella. 

Siempre que se introduce nueva tecnología, los actores maliciosos buscan maneras de explotarlas. Se han pirateado cámaras de seguridad y hay ejemplos horrendos de piratas cibernéticos que espían a las personas, las amenazan de muerte, o asustan a los niños a través de las cámaras. Como un ejemplo de cómo se pueden explotar las actualizaciones de software, se pirateó un jeep, y los “ladrones de autos” tomaron completo control del vehículo mientras se conducía. Los diversos dispositivos inteligentes que ahora llenan los hogares de muchas personas a menudo son puntos débiles, incluidos las televisiones, bombillas y termostatos. 

Los riesgos que presenta la inteligencia artificial generativa son dinámicas y continuarán cambiando al ritmo de la tecnología, lo que significa que el sector debe intentar estar a la par de los actores maliciosos. 

Nuevos riesgos y nuevas oportunidades de la inteligencia artificial generativa 

A pesar de que la inteligencia artificial y la inteligencia artificial generativa se encuentran todavía en sus etapas iniciales, el sector de los seguros no puede ignorar los riesgos emergentes que acompañan a las oportunidades. Algunos de los riesgos incluyen: 

  • Privacidad de datos e inquietudes de seguridad. 

  • Sesgo inherente incorporado en las aplicaciones de inteligencia artificial generativa. 

  • Asegurar el cumplimiento de los requisitos normativos y legales. 

  • Potencial dependencia excesiva en la inteligencia artificial y la inteligencia artificial generativa. 

  • Ataques de los piratas cibernéticos dentro de los programas de inteligencia artificial generativa. 

  • Intoxicación de datos cuando los actores maliciosos ingresan información mala en las bases de datos de inteligencia artificial. 

FRISS publicó recientemente su Informe de fraude 2024, en el que se examinan las creencias globales sobre el fraude y las acciones que se toman para detectar y prevenir el fraude en el sector de seguros. En el análisis de problemas emergentes como fraude en inteligencia artificial y otra tecnología, en el estudio se examinó cómo los encuestados encontraron y previnieron la aplicación y los siniestros de fraude y las herramientas que usaron para ayudarse a combatir el fraude. 

A la mayoría de los encuestados (59,8 %) les gustaría ver que sus organizaciones implementen una herramienta de detección automatizada de fraudes. Los encuestados consideran que implementar esas herramientas automatizadas en combinación con mayor capacitación en concientización del fraude y mejor colaboración entre departamentos ayudaría a sus organizaciones a combatir mejor el fraude. 

Para combatir estos riesgos asociados con los programas de inteligencia artificial generativa, las aseguradoras pueden implementar herramientas diseñadas para detectar, prevenir y controlar el fraude. 

Las maneras en las que las aseguradoras pueden ayudar a gestionar el fraude mediante inteligencia artificial generativa 

Las aseguradoras tendrán que estar a la cabeza de las tendencias y cambios en tecnología y usar los casos para ayudar a gestionar efectivamente el fraude mediante inteligencia artificial generativa. Saber que uno de los riesgos clave se encuentra en la privacidad de datos significa que las aseguradoras pueden centrarse en mejorar sus sistemas de seguridad de datos para ayudar a reducir algunos de los riesgos que introduce la inteligencia artificial generativa.

Otra forma de combatir estratégicamente el fraude mediante inteligencia artificial generativa es a través del uso de una plataforma de detección y prevención de fraude. Un promedio de 28,18 % de los encuestados en el estudio de FRISS dijo que no tenía actualmente una plataforma para ayudar a prevenir el fraude. Esto representa un área de oportunidad para los que no tienen una plataforma de considerar obtener una solución externa o propia para complementar otras herramientas que ya hayan desplegado para ayudar a combatir el fraude. 

Al 33,82 % de los encuestados les preocupaba que seguir la pista de los métodos de fraude modernos fuera uno de los más grandes desafíos organizativos ante el fraude y al 39,8 % les preocupaba la protección y privacidad de los datos. Sin embargo, el mayor desafío era con la calidad de los datos, y el 61,98 % de los encuestados expresó sus inquietudes acerca de la calidad de los datos internos. 

Las aseguradoras pueden centrarse en estos desafíos mejorando sus métodos y herramientas de seguridad de datos. La calidad de los datos internos ha sido históricamente un desafío para las aseguradoras relacionadas, ya que intentan analizar sus datos y obtener conclusiones a partir de ellos. Una manera posible de cambiar a un modelo más orientado a la predicción y prevención de fraude es modernizar a una plataforma digital para detectar, gestionar y prevenir el fraude. 

Para obtener más información, lea el Informe de fraude 2024, disponible para su descarga en el sitio web de FRISS. [inserte el enlace cuando el informe esté disponible.

Fuentes externas: 

1. https://www.aon.com/en/insights/articles/how-is-the-insurance-market-responding-to-generative-ai#:~:text=Insurance%20Market%20Trends-,The%20insurance%20market's%20understanding%20of%20generative%20AI%2Drelated%20risk%20is,on%20the%20AI's%20use%20case

2. https://www.theguardian.com/technology/2020/dec/23/amazon-ring-camera-hack-lawsuit-threats 

3. https://www.wired.com/2015/07/hackers-remotely-kill-jeep-highway/ 

4. https://cisomag.com/10-iot-security-incidents-that-make-you-feel-less-secure/ 

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