{"id":18433,"date":"2018-01-30T13:39:32","date_gmt":"2018-01-30T11:39:32","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.basetis.com\/article_basic\/deteccion-de-fraude-colaborativo-en-siniestros-de-auto\/"},"modified":"2024-03-12T13:47:52","modified_gmt":"2024-03-12T11:47:52","slug":"deteccion-de-fraude-colaborativo-en-siniestros-de-auto","status":"publish","type":"article_basic","link":"https:\/\/blog.basetis.com\/es\/article_basic\/deteccion-de-fraude-colaborativo-en-siniestros-de-auto\/","title":{"rendered":"Detecci\u00f3n de fraude colaborativo en siniestros de auto"},"content":{"rendered":"

Como uno de los proyectos de inovaci\u00f3n, BaseTIS se ha dedicado a la investigaci\u00f3n de la detecci\u00f3n de fraude colaborativo en el sector de los seguros, desarrollando un m\u00e9todo basada en grafos para detecci\u00f3n de comunidades sospechosas de fraude, es decir, crimen organizado. Concretamente, este m\u00e9todo se centra en la identificaci\u00f3n de patrones irregulares <\/strong>que describen posibles <\/strong>asociaciones entre personas para cometer fraude.
\n <\/p>\n

Fraude en seguros de autom\u00f3vil<\/h2>\n

En el sector asegurador, se conoce que alrededor del 6% de los partes <\/strong>que se emiten tienen cierta componente ficticia, exagerada o irregular. Se trata de siniestros falsos que tienen una intenci\u00f3n fraudulenta por parte del asegurado y que en conjunto suponen un fuerte impacto econ\u00f3mico para las compa\u00f1\u00edas aseguradoras (estimado alrededor de un total 900 millones de euros anuales en Espa\u00f1a).<\/p>\n

Tal impacto econ\u00f3mico, ha suscitado la conciencia y la atenci\u00f3n en el fraude, as\u00ed como ha motivado el desarrollo e implantaci\u00f3n de tecnolog\u00eda dedicada a su prevenci\u00f3n y detecci\u00f3n. Adem\u00e1s, el creciente inter\u00e9s que el fraude est\u00e1 atrayendo del p\u00fablico en general, los medios, los gobiernos y las empresas, supone que el impacto reputacional sea un aliciente adicional para la detecci\u00f3n de fraude.<\/p>\n

En el dominio particular de siniestros de autom\u00f3vil, a grosso modo <\/em>se distinguen dos tipos de fraude<\/strong>: el fraude oportunista y el fraude premeditado. En un escenario de fraude oportunista<\/strong>, el defraudador aprovecha una situaci\u00f3n u oportunidad que se le presenta y de forma espor\u00e1dica emite una reclamaci\u00f3n falsa o exagerada de un da\u00f1o para beneficiarse de su seguro. Estos fraudes, al ser de car\u00e1cter impulsivo, son m\u00e1s f\u00e1ciles de detectar y suelen ser detectados por el peritaje o t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n de fraude tradicionales.<\/p>\n

Por otro lado, el fraude premeditado<\/strong>, a diferencia del anterior se caracteriza por ser de forma planificada. A menudo, este fraude no es cometido por una sola persona, sino que varios participantes act\u00faan de forma organizada encubri\u00e9ndose unos a otros para evadir ser expuestos a los sistemas de detecci\u00f3n de fraude. Estas asociaciones entre personas es lo que llamamos fraude colaborativo o crimen organizado <\/strong>y ha sido el objeto de detecci\u00f3n de este proyecto.
\n <\/p>\n

Detecci\u00f3n de fraude colaborativo<\/h2>\n

Partiendo de un conjunto de medio mill\u00f3n <\/strong>de registros de partes de auto recopilados durante los \u00faltimos tres a\u00f1os, BaseTIS ha desarrollado y empleado una metodolog\u00eda basada en grafos<\/a>, representando la interacci\u00f3n de las personas, tanto asegurados como contrarios, sus veh\u00edculos correspondientes, y los siniestros en los que se han visto involucradas. Esta metodolog\u00eda se basa en la detecci\u00f3n de anillos fraudulentos y ha permitido destapar 317 casos con un alto riesgo de fraude.   <\/p>\n

BaseTIS ha demostrado estad\u00edsticamente que la aparici\u00f3n de ciclos o anillos fraudulentos<\/strong> es improbable que suceda al azar (siendo 1 entre 180.000 la esperanza de ocurrencia de un ciclo en este conjunto de datos en particular) y que debido a este car\u00e1cter an\u00f3malo es coherente pensar que su aparici\u00f3n no se produzca debida al azar, sino a un mecanismo consciente y premeditado.  <\/p>\n

Para entender el concepto de anillo fraudulento podemos partir de la intuici\u00f3n: imaginemos un caso en el que dos personas deciden asociarse y emitir una reclamaci\u00f3n falsa o exagerada. En el caso m\u00e1s simple posible, estas personas deciden asociarse por primera vez para cometer fraude, por lo que su representaci\u00f3n mediante grafos se presenta de igual forma que un accidente ordinario y por lo tanto su distinci\u00f3n resulta imposible.
\n <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Sin embargo, en el momento de que estas personas reiteran su actividad en cualquier momento de su hist\u00f3rico, ya sea con veh\u00edculos distintos o con los mismos, se ver\u00e1n implicadas en una estructura cerrada en nuestro grafo y por lo tanto ser\u00e1n expuestas a nuestra detecci\u00f3n. Estas estructuras cerradas es lo que en grafos se conoce como ciclos o anillos.<\/p>\n

\"\" \"\"<\/span><\/span><\/p>\n

La presencia de estas estructuras no implica que estos casos sean fraudulentos, pero s\u00ed que tengan un alto riesgo de ser fraudulentos y merezcan un tratamiento diferencial. Este sistema permite simplificar <\/strong>la investigaci\u00f3n de m\u00e1s de medio mill\u00f3n de registros a un conjunto reducido de casos sospechosos fraude que conviene investigar en detalle, lo que facilita significativamente la tarea de investigaci\u00f3n tradicional de fraude caso a caso, generando un gran valor operacional para la compa\u00f1\u00eda aseguradora. 
\n <\/p>\n

Foto de cabecera: Zac Ong \/ Unsplash<\/a>
\nIm\u00e1genes del cuerpo: BaseTIS<\/h5>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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