InsureThink. La Función de la IA en la reducción de Riesgos

Por Jeremy Jawish | 18 de agosto del 2025

A medida que aumenta la adopción de la inteligencia artificial (IA), su función de ayudar a las aseguradoras a disminuir el impacto de las reclamaciones catastróficas está volviéndose cada vez más clara. La IA detecta efectivamente tanto los intentos de fraudes oportunistas como los organizados mientras también agiliza la gestión de los casos para la unidad especial de investigación donde es encontrado el fraude. Además, la IA descubre las oportunidades de subrogación que pudieran de otra manera ser ignoradas durante el aumento de las reclamaciones luego de los desastres naturales. Al automatizar las tareas rutinarias y consumidoras de tiempo, la IA reduce el agotamiento y la fatiga de los empleados, acelera el proceso general de las reclamaciones y mejora la satisfacción de los clientes.  

Los beneficios de la IA en los procesos de las reclamaciones inmediatamente luego de una catástrofe son claros. Pero ¿qué sucede antes de que ocurra algún desastre? ¿Pueden las aseguradoras utilizar la IA para protegerse mejor de los impactos de eventos futuros? La respuesta es un rotundo sí. Sin embargo, la opinión actual sobre la función de la IA en la reducción de los riesgos de eventos catastróficos puede ser muy limitada.

Actualmente, las aseguradoras utilizan mayormente la IA para analizar patrones relacionados con desastres naturales e incidentes relacionados al clima, ayudándoles a gestionar mejor su exposición. Al examinar una gran cantidad de eventos históricos, la IA puede predecir ocurrencias futuras y permitir que las aseguradoras modelen los riesgos de una forma más exacta. Esto produce una suscripción más efectiva en zonas propensas a catástrofes. A pesar de que este enfoque ayudar a asegurar que las primas se ajusten a la exposición, existen aún mayores oportunidades para aprovechar la IA para reducir los riesgos catastróficos a través de todo el proceso de suscripción.

Desde las reclamaciones a la suscripción

Si pensamos en las reclamaciones y la suscripción como parte de un sistema integrado en lugar de dos procesos separados y distintos, comenzamos a ver la manera en que cada uno puede influir al otro. Lo que la IA descubre durante un proceso de reclamación puede tener un impacto directo y poderoso en la forma que las aseguradoras piensan sobre la suscripción de pólizas en zonas de muchas catástrofes. Por ejemplo, toma el fraude. Desde que una reclamación sospechosa es identificada, investigada y confirmada como fraude, el titular de la póliza generalmente ya no es deseado más como cliente.

Sin embargo, si la suscripción y las reclamaciones operan de manera aislada, este solicitante no deseado podría aún obtener una nueva póliza. Pequeñas alteraciones en la información de identificación personal (PII, por sus siglas en inglés), como acortar un nombre, añadir un segundo nombre o inicial, o incluir un sufijo generacional frecuentemente son suficientes para ocultar la identidad de un antiguo asegurado. La resolución de entidades basadas en la IA, que integra la información de las reclamaciones y la suscripción, puede eludir esto. Al reconocer que “John Smith” es la misma persona que “John A. Smith” o “Jonathan A. Smith, Jr.”, la IA ofrece a los suscriptores una mejor visibilidad de la verdadera identidad de un solicitante y su historial en la empresa. Este acceso inmediato a la información les permite tomar decisiones mejor informadas sobre los riesgos asociados a la suscripción de una póliza.

El análisis de la información de las reclamaciones empoderado por la IA puede también crear un perfil de un solicitante al revelar sus asociaciones y posibles relaciones con actividades sospechosas. En el contexto de desastres y catástrofes naturales, estas conexiones podrían resaltar a contratistas, especialistas en soluciones o cualquier otro servicio con historial de participación en reclamaciones exageradas o falsas. Ofrecer a los suscriptores esta red de información durante el proceso de solicitud, provee información importante para evaluar el riesgo de fraudes futuros que pudiera tener un solicitante para la empresa.

Erradicando la tergiversación, el secuestro de políticas y el respaldo excesivo

En zonas frecuentemente afectadas por eventos catastróficos, los solicitantes pueden tener dificultades para encontrar pólizas con lo que consideran como primas razonables. En tales escenarios, los posibles asegurados podrían recurrir a tácticas cuestionables para asegurar la cobertura. La reducción de riesgos empoderada por la IA es ideal para estas situaciones. Esto podría implicar que los solicitantes ofrezcan información falsa, incompleta o engañosa deliberadamente durante la solicitud de seguro, solo para alterar esos hechos luego del endoso. Aún en casos donde la verificación posterior a la solicitud es limitada, la disminución de los riesgos de la suscripción basada en la IA puede identificar estos cambios para posteriores revisiones e investigaciones.

En zonas propensas a catástrofes, los solicitantes pueden intentar hacer un uso indebido o abusivo de su póliza mediante endosos excesivos, añadiendo endosos que aumentan la cobertura o transfieren el riesgo de formas no suscritas o aprobadas originalmente. Esto expone a la aseguradora a responsabilidades imprevistas. Al igual que ocurre con la tergiversación, la IA puede identificar eficazmente estas actividades.

Finalmente, las aseguradoras pueden encontrar malos actores intentando secuestras pólizas existentes. A pesar de que esto es menos común que tergiversación y los endosos excesivos, representa un riesgo significativo para las aseguradoras que operan en zonas propensas a desastres naturales y otros eventos catastróficos. Mediante el robo de identidad u otros métodos fraudulentos, un actor malicioso puede asumir el control de una póliza o modificarla sin la debida autorización, aumentando la exposición al riesgo de la aseguradora sin una revisión adecuada de la suscripción. Nuevamente, la IA puede detectar estos intentos.

A pesar de que los eventos catastróficos suelen tener su mayor impacto en el proceso de reclamaciones, la industria aseguradora reconoce cada vez más los beneficios de aplicar la reducción de riesgos basada en la IA durante la suscripción. Un enfoque más holístico, que conecta la suscripción con las reclamaciones, puede cambiar significativamente el impacto de estos incidentes en las aseguradoras. Al comprender el historial del solicitante y sus afiliaciones a la red, las aseguradoras pueden evaluar mejor con quién trabajan y si esa empresa representa un riesgo aceptable. La IA puede ayudar a detectar tergiversaciones, endosos excesivos y secuestro de pólizas, garantizando así una cartera de negocios sólida y bien preparada para cualquier desafío natural.

Fuente: https://www.dig-in.com/opinion/ais-role-in-mitigating-risk