Por Ana Collado, experta en Fraude e Inteligencia de Seguridad en SAS.
Históricamente, el fraude en el sector asegurador ha convivido con la actividad propia del negocio. Y es que las compañías han asumido hasta cierto punto un porcentaje de pérdidas por actividades ilícitas como un coste operativo inevitable. Aunque siempre se ha tratado de equilibrar los intentos de estafa para evitar dañar la experiencia de los clientes legítimos, la irrupción de la inteligencia artificial ha sido un punto de inflexión y ha añadido un punto de dificultad al trabajo de los profesionales.
En este sentido, al democratizar el acceso a herramientas de creación visual, el crimen organizado y los defraudadores oportunistas han encontrado una vía rápida, barata y masiva para simular siniestros que nunca ocurrieron. Hoy en día, una fotografía ya no es una prueba irrefutable de la realidad. Las imágenes sintéticas y las manipulaciones digitales se han convertido en la nueva frontera de un fraude que tiene consecuencias tanto para aseguradoras como para clientes y que obliga a replantear los sistemas de verificación y defensa.
La proliferación de herramientas más potentes y accesibles
Si hablamos de números, el impacto económico de este fenómeno es abrumador. Según un reciente estudio de la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE por sus siglas en inglés) y SAS, en mercados como el estadounidense, el fraude de seguros se traduce en un coste estimado de más de 308.000 millones de dólares anuales, y afecta aproximadamente a uno de cada diez siniestros declarados en ramos de patrimonio y responsabilidad civil. Pero aquí, más que la cifra actual, lo verdaderamente alarmante es la velocidad a la que se propaga la tecnología que la alimenta.
Cualquier persona con un ordenador o un dispositivo móvil y acceso a un modelo de lenguaje visual puede, mediante sencillos prompts, generar desde cero la escena de una colisión de tráfico en una calle residencial, simular lunas rotas, añadir manchas persistentes de café en un sofá de diseño o dibujar sutiles grietas en una mesa antigua para reclamar cualquier tipo de daño. Estas pequeñas alteraciones, conocidas técnicamente como vanilla synthetics, son especialmente complejas de discernir ya que no presentan los errores evidentes que a menudo asociamos con las imágenes generadas por IA.
La brecha de preparación en la industria
Ante esta amenaza, cabe preguntarse si las aseguradoras están preparadas para resistir cualquier tipo de ataque y reducir al mínimo las potenciales consecuencias para sus clientes. Aquí, los datos del estudio de ACFE indican que existe una brecha preocupante: solo un 7% de los profesionales de la lucha contra el fraude considera que su compañía está plenamente preparada para detectar o prevenir delitos impulsados por inteligencia artificial. En el sector de los seguros en particular, existe una visión cautelosa ante las capacidades actuales de las empresas.
La clave de esta falta de preparación puede tener su origen en el hecho de que seguimos aplicando herramientas del pasado para combatir las tecnologías del futuro. Seguir confiando exclusivamente en la inspección visual humana o en métodos tradicionales de comprobación de metadatos (fácilmente alterables) es una invitación a la vulnerabilidad.
Combatir el algoritmo con el algoritmo
En este nuevo escenario, la paradoja de la IA es que la misma tecnología que facilita el engaño proporciona las herramientas más eficaces para desarticularlo. La respuesta de las aseguradoras no puede ser el retroceso hacia procesos manuales más lentos que penalicen al cliente honesto, sino la evolución hacia un cribado inteligente y automatizado.
Para contrarrestar esta amenaza, modelos de detección de imágenes sintéticas capaces de integrarse en motores de decisión en tiempo real como SAS® Intelligent Decisioning pueden ser diferenciales. La estrategia idónea para neutralizar este fraude no descansa en una única solución, sino en un pipeline analítico que combine tres capacidades fundamentales: Visión por computador avanzada (para analizar a nivel forense la estructura de la imagen), reconocimiento óptico de caracteres y razonamiento semántico (para cruzar textos y detectar incoherencias) y decisión basada en el riesgo explicable (para automatizar la puntuación de riesgo y guiar al perito destacando las zonas manipuladas).
Hacia una estrategia proactiva de resiliencia
Queda claro que el fraude mediante imágenes sintéticas es una realidad operativa. Aquellas compañías que sigan gestionando las reclamaciones bajo la premisa tradicional de que «una imagen vale más que mil palabras» asumirán pérdidas económicas severas y verán mermada su reputación en un entorno de márgenes cada vez más estrechos, perdiendo a su vez credibilidad ante los asegurados.
Adoptar tecnologías de detección sintética y analítica avanzada es, más que un imperativo de control de costes, una decisión estratégica para proteger la integridad de las empresas, mantener las primas competitivas para los ciudadanos y asegurar que la transformación digital de la industria siga siendo sinónimo de agilidad, y no de vulnerabilidad. La IA ha cambiado las reglas del juego del fraude y nos corresponde a nosotros cambiar las de la defensa.
Por Ana Collado, experta en Fraude e Inteligencia de Seguridad en SAS
(Seguros News)
