Julián Ariza, FICO

Julián Ariza
Especialista de Servicios Financieros en FICO

La tecnología puede determinar quién es realmente quien está cometiendo un delito, gracias a la potencia que puede ofrecer la analítica a la hora de unir y cruzar datos procedentes de fuentes diversas. Muchos modelos de detección de fraude se desarrollan utilizando datos despersonalizados, por lo que es posible que se puedan revisar los datos sin necesidad de replicarlos o de moverlos todos a un repositorio centralizado, algo que no siempre es posible debido a las estrictas regulaciones sobre privacidad o competencia.La mejor manera de defraudar a una compañía de seguros es, sin duda, haciendo parecer que el siniestro que se denuncia es real. Y, por lo que parece, los delincuentes saben aparentar muy bien últimamente, sin importar la gravedad o el tipo del siniestro.

Pero, aunque el delincuente crea que está cometiendo el crimen perfecto, siempre hay algún detalle que falla y le delata. Las huellas que pueden aportar la clave para desvelar la identidad del delincuente a las compañías de seguros se pueden encontrar en multitud de lugares. Una cosa es clara: no existe el crimen perfecto y todo el mundo va dejando rastro de su actividad, cada vez de forma más evidente, debido al uso masivo de Internet en general y de las redes sociales en particular. Y aquí es donde las compañías de seguros pueden obtener las fuentes de información para salvaguardar sus negocios. Pero para ello es necesario contar con dos habilidades básicas: la capacidad de acceder de forma rápida y eficiente a millones de datos y, sobre todo, la capacidad de entender esa información y combinarla y cruzarla para encontrar relaciones ocultas entre datos procedentes de fuentes diferentes (y sin dejar de lado los errores o los intentos deliberados de engañar con datos falsos).

Es decir, ahora, cuando un perito investiga un siniestro, se pueden llevar las tareas de identificación un poco más lejos: ¿los datos del asegurado –tal vez con ligeras variaciones- aparecen en otros siniestros, ya sea también como asegurado o como tercera parte relacionada con otro siniestro? En caso afirmativo, ¿tienen alguna relación los dos partes presentados? ¿Nos hace desconfiar la relación entre las distintas reclamaciones? Gracias a la tecnología, podemos saber quién es verdaderamente el asegurado, más allá de sus datos personales. Los avances en analítica han permitido desarrollar algoritmos que superan cualquier barrera de datos (lingüística, errores de nomenclatura, fallos administrativos,…) y que antes hacían imposible a las herramientas de investigación encontrar relaciones por similitud entre diferentes personas. Sherlock Holmes utilizaba una lupa. Ahora los investigadores utilizan la analítica de datos para desenmascarar al delincuente perfecto.