Detección de fraudes y comprobación de plausibilidad asistidas por IA
Detección automatizada de fraudes para procesos basados en documentos
La detección de fraudes asistida por IA es un procedimiento de control automatizado para la identificación temprana de manipulaciones, anomalías y patrones de fraude en procesos basados en documentos. Combina comprobaciones de plausibilidad basadas en reglas con modelos de IA de autoaprendizaje y permite a las empresas realizar un análisis de riesgos continuo, a prueba de auditorías y en tiempo real.
¿Qué es la detección de fraudes basada en IA?
La detección de fraudes basada en IA es el análisis automatizado de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones de fraude, manipulaciones e irregularidades en procesos basados en documentos. Para ello, se evalúan continuamente datos como:
- Documentos
- Imágenes
- Metadatos
- Información sobre procesos
- valores comparativos históricos
. A diferencia de las comprobaciones manuales, el análisis es completo, objetivo, comprensible y en tiempo real.
¿Cómo funciona la detección de fraudes basada en IA?
La solución combina varios niveles de análisis:
- Comprobaciones de plausibilidad basadas en reglas: Reglas de comprobación definidas técnicamente, valores umbral y dependencias entre puntos de datos.
- Detección de anomalías basada en IA: Los modelos de aprendizaje automático identifican patrones complejos y anomalías estadísticas.
- Análisis de imágenes y metadatos: Detección de manipulaciones, evaluación EXIF, validación de hora y lugar.
- Comparaciones de referencias y benchmarks: Comparación con datos históricos, valores de mercado y estándares internos.
- Aprendizaje continuo: Los modelos mejoran gracias a los casos confirmados de fraude y normales.
El resultado: una detección de fraudes dinámica y autooptimizada. De este modo, automatiza las comprobaciones de plausibilidad, identifica anomalías en tiempo real y crea una instancia de control a prueba de auditorías, escalable e integrable en su entorno de sistemas existente. En casos complejos o especialmente delicados, nuestros experimentados especialistas le ayudarán con la investigación clásica de fraudes. El resultado es un enfoque integrado de tecnología y experiencia operativa.
Patrones de fraude típicos en los procesos automovilísticos, financieros y de seguros
La investigación de fraudes asistida por IA detecta, entre otras cosas:
- Informes o facturas manipulados
- Presentaciones múltiples de documentos idénticos
- Incoherencias entre el contenido de los documentos y los metadatos
- Historiales de siniestros o valoraciones sospechosos
- Datos de tiempo o lugar inverosímiles
- Desviaciones de los valores de referencia
Estas anomalías suelen pasar desapercibidas en las comprobaciones manuales.
Ámbitos de aplicación de la detección de fraudes basada en IA
- Informes periciales de daños
- Valoraciones de vehículos
- Devoluciones de leasing
- Revisión de contratos y solicitudes
- Control de facturas y recibos
- Liquidación de bonificaciones e incentivos
- Procesos de verificación basados en documentos de todo tipo
- Análisis basado en tecnología con complemento operativo
IA y detección de fraudes clásica combinadas de forma inteligente
Las comprobaciones de plausibilidad automatizadas y los modelos de aprendizaje automático detectan las anomalías de forma rápida, objetiva y escalable. Hoy en día, una gran parte de los casos de fraude basados en documentos se pueden resolver completamente a partir de datos. Las manipulaciones evidentes, las inconsistencias, las presentaciones múltiples o los metadatos inverosímiles se pueden identificar y evaluar de forma automatizada sin esfuerzo manual adicional.
La IA despliega todo su potencial especialmente en procesos estandarizados con un gran volumen:
- Comprobación completa en lugar de muestreo
- Evaluación inmediata del riesgo
- Priorización automática
- Lógica de decisión escalable
Al mismo tiempo, hay casos que van más allá de los patrones basados únicamente en datos. Los casos complejos, los sistemas de fraude organizados o los casos legalmente controvertidos requieren:
- Experiencia en la evaluación de los hechos
- Competencia investigadora
- Conocimientos específicos del sector
- Investigación operativa
Por eso seguimos un enfoque híbrido: verificación automatizada para casos basados en datos y apoyo específico de expertos para casos complejos.
Nuestra experiencia en la investigación de fraudes
Desde hace muchos años, EXCON ayuda a las empresas en la investigación profesional de casos de fraude. Nuestros servicios incluyen, entre otros:
- Aclaración de hechos en casos sospechosos
- Investigaciones e investigaciones in situ
- Verificaciones de antecedentes
- Análisis de documentos y de plausibilidad
- Apoyo en procesos de recurso y reclamación
En el ámbito del fraude a las aseguradoras suelen darse situaciones complejas en las que resulta útil combinar el análisis basado en datos y la experiencia operativa.
Entre los casos de uso más frecuentes se encuentran:
Sospecha de fraude al seguro de automóvil
- Robo simulado de vehículos
- Daños por accidente manipulados
- Daños previos que se denuncian como daños actuales
- Circunstancias del siniestro inverosímiles
La IA detecta, entre otras cosas:
- Historiales de siniestros sospechosos
- Incoherencias en los datos temporales, espaciales y metadatos
- Desviaciones de los valores de referencia
- Notificaciones múltiples
En situaciones complejas, nuestros especialistas se encargan de realizar una investigación en profundidad.
Incapacidad laboral con actividad continuada
Un ámbito de riesgo clásico en el sector de los seguros personales. El análisis automatizado puede:
- Detectar desviaciones entre la limitación notificada y la actividad documentada
- Identificar inconsistencias temporales
- Comparar patrones de documentos
En casos controvertidos, nuestros experimentados investigadores prestan su apoyo con un examen más detallado.
Daños por incendio sospechosos o denuncias de robo
Los indicadores típicos en este ámbito se refieren a:
- Fechas de siniestros inverosímiles
- Historiales de siniestros llamativos
- Declaraciones de testigos incoherentes
- Situaciones económicas llamativas
Las comprobaciones de plausibilidad basadas en IA identifican patrones y anomalías en una fase temprana. Las investigaciones operativas garantizan las pruebas y los hechos cuando es necesario.
Facturación múltiple de gastos de reparación o médicos
Aquí es donde la detección de fraudes basada en datos despliega su especial fortaleza mediante:
- Comprobación de duplicados
- Análisis de similitud de facturas
- Reconocimiento de patrones en los importes facturados
- Comparación con valores de referencia históricos
Muchos de estos casos se pueden resolver de forma totalmente automatizada.
Documentación de siniestros manipulada en seguros de hogar o de propiedad
Por ejemplo:
- Imágenes modificadas posteriormente
- Datos EXIF manipulados
- Valores de siniestros excesivos
- Estructuras de documentos recurrentes
La IA detecta de forma fiable anomalías técnicas y de contenido. En casos complejos o que se agravan, se realiza una verificación operativa complementaria.
Por qué el enfoque híbrido es especialmente útil en el fraude de seguros
Hoy en día, una parte considerable de los casos de fraude en el sector de los seguros puede analizarse y evaluarse de forma automatizada basándose en datos. Al mismo tiempo, hay situaciones en las que:
- es necesaria una evaluación jurídica
- se requieren investigaciones externas
- se trata de importes elevados
- existen sistemas de fraude organizados
En estos casos, la investigación de fraudes humana complementa el análisis basado en la inteligencia artificial. El resultado es un proceso de verificación por niveles que abarca desde la verificación completa automatizada hasta la intervención específica de expertos cuando es necesario, pasando por la puntuación de riesgos.
Ventajas para las empresas de un vistazo
| Operativo | Financiero | Gobernanza y conformidad |
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Integración perfecta en su entorno de procesos
La solución de nuestro socio tecnológico MotionsCloud tiene una estructura modular y puede integrarse en:
- Sistemas de gestión de documentos existentes
- Plataformas de siniestros o contratos
- Sistemas ERP o de flujo de trabajo
- Entornos de cumplimiento normativo y auditoría
Todos los pasos de verificación, puntuaciones y decisiones quedan completamente documentados.
Procesamiento seguro de datos para la detección de fraudes basada en IA
La detección de fraudes basada en IA se lleva a cabo en una plataforma desarrollada por nuestro socio tecnológico MotionsCloud, cuyo desarrollo, funcionamiento y almacenamiento de datos se realizan íntegramente en Europa. Los datos sensibles de documentos, contratos y siniestros no se transfieren a proveedores de nube en EE. UU. o China. El procesamiento se realiza de conformidad con el RGPD y teniendo en cuenta el Reglamento de la UE sobre IA.
En colaboración con nuestro socio tecnológico MotionsCloud, integramos análisis de imágenes, documentos y anomalías basados en IA en una arquitectura a prueba de auditorías con conceptos de acceso claros, cifrado y una lógica de decisión totalmente trazable.
Pruebe la detección de fraudes basada en IA: solicite una demostración ahora
La detección automatizada de fraudes no sustituye a los investigadores, pero complementa sus procesos de forma específica y eficaz. Concierte ahora una demostración sin compromiso con nuestros expertos.
Preguntas frecuentes sobre la detección de fraudes basada en IA
¿La IA sustituye a los investigadores de fraudes humanos?
No. La IA prioriza y analiza grandes cantidades de datos de forma eficiente. La evaluación final de los casos complejos sigue corriendo a cargo de nuestros especialistas en investigación de fraudes de EXCON.
¿La detección de fraudes es auditable?
Sí. Todas las decisiones de verificación se documentan y son auditables y trazables.
¿Se puede integrar la solución en los sistemas existentes?
Sí. La arquitectura es modular y compatible con API.
¿Con qué rapidez detecta la IA las anomalías?
En tiempo real o inmediatamente después de la recepción de los documentos, no solo en el marco de las verificaciones periódicas.
