Aviva usa IA para detectar 230 millones de libras en fraude de seguros

La aseguradora británica Aviva ha informado de un volumen récord de fraude detectado, 230 millones de libras, y afirma que recurre cada vez más a herramientas de inteligencia artificial para combatirlo. Según la compañía, el campo de batalla ha cambiado: ahora se enfrenta a estafadores armados con su propia nueva generación de herramientas de IA.

Cómo ayuda la IA a detectar reclamaciones fraudulentas

Para las aseguradoras, el aprendizaje automático es desde hace tiempo una herramienta de trabajo en el análisis de reclamaciones: los modelos buscan anomalías en los patrones de presentación de solicitudes, comparan fotografías de daños, analizan el texto de las declaraciones en busca de incoherencias y contrastan las nuevas reclamaciones con una base de esquemas fraudulentos ya identificados. Según AI News, fue precisamente este instrumental el que permitió a Aviva registrar una cifra récord de fraude detectado, 230 millones de libras, lo que habla tanto de la magnitud del problema como de la creciente eficacia de los sistemas de detección.

Un detalle importante es que estos sistemas no funcionan como una verificación puntual, sino como una capa de control continua sobre todo el proceso de tramitación: cada nueva solicitud se compara automáticamente con patrones históricos de fraude, y las coincidencias sospechosas, ya sea en el momento de presentación, la geografía, la redacción o los artefactos visuales de las fotos, se derivan a un especialista para revisión manual. Esto difiere de forma sustancial de las comprobaciones manuales por muestreo en las que antes se apoyaban las aseguradoras, y permite procesar un volumen de solicitudes muy superior sin aumentar de forma proporcional la plantilla de investigadores de fraude.

• Compañía: Aviva (aseguradora británica)
• Cifra: récord de 230 millones de libras en fraude de seguros detectado
• Herramienta: sistemas de IA para analizar y detectar reclamaciones
• Tendencia: los estafadores también usan una nueva generación de herramientas de IA
• Fuente: AI News (artificialintelligence-news.com)

Los estafadores también se han armado con IA

El giro clave que señala Aviva es que la IA generativa reduce la barrera de entrada no solo para las empresas honestas, sino también para los malintencionados. Las tecnologías que permiten crear imágenes verosímiles de daños, sintetizar documentos o generar descripciones textuales convincentes de siniestros dan a los estafadores un nuevo conjunto de herramientas para engañar a los sistemas de evaluación de reclamaciones. Esto convierte el enfrentamiento entre aseguradora y estafador en una carrera armamentística simétrica en la que ambos bandos usan tecnologías similares: IA contra IA.

Tradicionalmente, un punto especialmente vulnerable es la prueba visual del daño: las fotografías de bienes dañados o de las consecuencias de un accidente de tráfico se consideraron durante mucho tiempo una prueba relativamente fiable. Los modelos generativos, capaces de sintetizar o editar imágenes de forma verosímil, erosionan esa fiabilidad: a la aseguradora le resulta más difícil confiar en una foto como confirmación inequívoca de las circunstancias de la reclamación, y por eso los sistemas de IA de detección analizan cada vez más no solo el contenido de la foto, sino también sus metadatos, los rastros de edición y otros indicios indirectos de autenticidad.

¿Qué cambia esto para el mercado asegurador?

La cifra récord de fraude detectado es una señal no solo de la eficacia de las nuevas herramientas, sino también del crecimiento del propio problema: el sector asegurador pierde históricamente sumas considerables por reclamaciones fraudulentas y, a medida que se abaratan las herramientas generativas, esa carga puede seguir aumentando. Para las aseguradoras, esto implica actualizar constantemente los modelos de detección, porque un sistema estático queda obsoleto con rapidez ante la nueva generación de falsificaciones sintéticas.

Es significativo que la propia formulación de Aviva sobre el cambio del campo de batalla describe un cambio de paradigma: hace pocos años, la lucha contra el fraude se basaba sobre todo en reglas y modelos estadísticos, mientras que ahora cobra protagonismo la competición en tiempo real entre sistemas generativos y de detección. Para los clientes, esto supone una verificación automática más estricta de las solicitudes; para el sector en su conjunto, una inversión creciente en infraestructura de IA como parte obligatoria de la gestión de riesgos y no como una mejora opcional.

También es significativo que el récord de Aviva se registre ahora y no hace unos años: esto indica que el aumento del fraude detectado no se debe tanto a un repunte repentino de la delincuencia como a que las propias herramientas de detección son notablemente más precisas y capaces de encontrar esquemas que antes pasaban inadvertidos. Para el sector en su conjunto, esto supone revisar el nivel de referencia, es decir, qué porcentaje de reclamaciones se considera sospechoso en principio, a medida que los sistemas de IA sacan a la luz una capa de prácticas fraudulentas hasta ahora invisible.