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17a Convención Nacional de Aseguradores “La expansión y desarrollo del mercado de seguros”

modelo integral para la prevención del fraude en el sector asegurador

Sergio BribiescaDirector de Consultoría para Seguros y Afores everis México

22 de mayo 2007

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índiceantecedentes

modelo de prevención y gestión del fraude

conclusiones

Documento Confidencial propiedad de everis. Prohibida su reutilización total o parcial sin consentimiento previo.

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El fraude de seguro ocurre cuando la gente engaña a la compañía o agente de seguro para cobrar dinero al cual no tiene derecho. De la misma forma, aseguradoras y agentes también pueden defraudarse entre si o al consumidor.

Fraude duro. Simulación deliberada de un siniestro para cobrar dinero de forma ilegal de una aseguradora.

Fraude blando. “Mentiras Piadosas sin consecuencias” que dicen las personas honestas a la compañía de seguros.

Tolerancia al fraude por parte de los clientes.

Algunas cifras relacionadas con el fraude en seguros indican que en países, como EEUU, con una cultura de prevención más desarrollada que la de nuestra se estiman pérdidas anuales superiores a los $80 mil millones de dólares. (Coalición contra el Fraude en Seguros de los EEUU)

En España, en el 2005, las compañías aseguradoras detectaron hasta 63,000 expedientes sospechososde intento de fraude los cuales habrían supuesto pérdidas por 625 millones de euros, aproximadamente un 2.5% de los seguros tomados durante ese mismo año. (ICEA – Investigación Cooperativa entre Entidades Aseguradoras).

El ramo de seguros de autos es, por lo regular en la mayoría de los países, el que presenta el mayor número de incidencias y casos identificados, entre el 80% y 90%. No obstante, los seguros de salud y daños no pueden excluirse de la problemática.

antecedentes problemática actual en el sector

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Los intentos de fraude provienen, en la mayoría de los casos, del propio asegurado (dependiendo del ramo, entre en un 70 y un 100% de los casos), siendo también significativo el porcentaje de fraude proveniente de profesionales.

Las compañías de seguros están encaminando sus esfuerzos a la detección del fraude proveniente de asegurados y profesionales (centrándose principalmente en el ramo de automóviles).

---0,33 %0,33 %99,33 %OTROS RAMOS

----4,76 %95,24 %TRANSPORTES

-----100,00 %VIDA

0,54 %-0,54 %-0,54 %98,39 %ACCIDENTES PERSONALES

1,28 %0,30 %1,38 %0,03 %3,75 %93,75 %INCENDIOS Y MULTIRRIESGO

0,60 %0,30 %0,60 %0,30 %30,95 %69,64 %R.C. GENERAL

2,92 %6,06 %1,23 %0,76 %14,66 %79,79 %AUTOMÓVILES

OTROS PROFES.TALLERAGENTEAMBOSCONTRARIOASEGURADORAMOS


Fuente: ICEA 2004

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• Comúnmente, la detección del fraude en Aseguradoras corre a cargo de comités de expertos implicados, a tiempo parcial o completo, en la recopilación y análisis de casos potenciales de fraude.

• Este enfoque presenta las siguientes carencias:

• Largos tiempos de búsqueda de información, frecuentemente no estructurada.

• Poco soporte tecnológico que facilite la detección oportuna de los casos fraudulentos.

• Reactivo, se basa en hechos ya acontecidos, lo que minimiza el margen de maniobra.

• Focalizada, esencialmente, sobre la operativa de siniestros. Poco análisis de otros procesos del negocio (p.e. selección de riesgos).

• Normalmente descentralizada con herramientas de gestión propias.

• Poca homogeneidad en la definición de reglas para la identificación de casos de fraude.

La inversión en un modelo de lucha integral contra el fraude brinda la oportunidad de reducir rápidamente las pérdidas por este concepto y el riesgo de fraude futuro, sobre todo teniendo en

cuenta la estrategia de liderazgo y crecimiento de la compañía.

Inversión en lucha contra el fraude

Pérdidas por fraude

Situación Actual

Situación Futura sin modelo de lucha integral

contra el fraudePérdidas por no invertir

derivadas del crecimiento

Beneficio de la inversión

Modelo objetivo de lucha integral contra el fraude

Zona asintótica donde las inversiones son más difíciles de rentabilizar


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índiceantecedentes

modelo de prevención y gestión del fraude

conclusiones

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modelo de prevención y gestión del fraude mecanismos de actuación

Enfoque integral de Actuación contra el Fraude

FRAUDEVariable

ImpredecibleControlado Vigilado

Identificado

Detectado

Analizado Prev

enid

o

Acotad

o

La lucha contra el fraude requiere un enfoque integral aceptado por toda la organización, que abarque tanto aspectos tecnológicos como organizativos.

La Gestión del Fraude requiere un Modelo Objetivo que permita la gestión y el control de las tareas asociadas

• Reglas de negocio sobre eventos de la operativa.• Procesos de Datamining específicos de Fraude.• Datos externos.

• Generación y registro de expedientes de Fraude.

• Minería de datos sobre Datamarts específicos de Fraude.

• Personal permanente y a tiempo parcial (comités de expertos y colaboradores).

• Acciones sobre la operativa.

Detección

Registro de casos

Acciones

Análisis

Aspectos tecnológicos y organizativos

OPERATIVA

OPERATIVA

Rea

limen

taci

ón

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modelo de prevención y gestión del fraude búsqueda de un modelo objetivo

El alto volumen de clientes y primas, y por consiguiente de siniestros tramitados, obliga a tomar medidas que permitan articular una estrategia de actuación integral frente al fraude, de modo que pueda maximizarse el rendimiento de los recursos dedicados a esta actividad:

En definitiva se trata de disponer de un modelo de gestión que permita identificar y tipificar prácticas y situaciones de carácter fraudulento con el fin de determinar medidas preventivas y correctivas.

Objetivos Globales

Definir las líneas estratégicas de actuación integral contra el fraude

Definición del Modelo Organizativo y Operativo del área resposable de lucha contra el Fraude

Diseñar las reglas de negocio y herramientas necesarias para la previsión, identificación y eliminación del fraude

Enfoque

Inculcar una cultura a nivel corporativo de lucha contra el fraude

Reducir las pérdidas actuales por fraude

Potenciar la capacitad organizativa de identificación y detección de fraude

Homogeneizar la operativa de lucha integral contra el fraude de la compañía

Dotar a la compañía de herramientas eficaces en la detección de fraude y en el seguimiento de la eficacia de las políticas marcadas

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modelo de prevención y gestión del fraude requerimientos del modelo

El Modelo Objetivo de Gestión del Fraude debe cubrir los siguientes requerimientos de Negocio:

Detección automática de casos potenciales de fraude soportada por:Reglas de negocio aplicadas a eventos de la operativa en un momento próximo a su ocurrencia.Análisis de comportamientos complejos a partir de los datos recogidos en el modelo para el establecimiento de dichas reglas.Categorización de casos. Registro de los casos con la información relevante necesaria para su análisis y tratamiento.

Flexibilidad en la gestión del modelo:Posibilidad de incorporación manual de casos al modelo / Gestión de Listas Negras.Asignación de casos para su tratamiento según reglas establecidas.Generación paramétrica de alarmas y avisos.Tratamiento de excepciones.Generación paramétrica de informes y estadísticas.

Integración con la operativa:Acceso del modelo a los datos de la operativa relacionados con el caso (pólizas, siniestros, intervinientes, pagos…)Integración del modelo con la operativa para la ejecución de acciones asociadas al tratamiento de casos de fraude.Minimización del impacto de las acciones de Gestión del Fraude en la operativa diaria.Integración con herramientas de reporting corporativo.

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CONTRATACIÓN

Tramitaciónde Siniestros

Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS

Administraciónde Pólizas

Procesos de Negocio

modelo de prevención y gestión del fraude visión general del modelo de gestión del fraude

Comprobaciones predictivas y Definición de Reglas de Negocio

Análisis Operativo

• Comprobación de listas de “sospechosos” (clientes, pólizas, siniestros).• Comprobación de “Alertas” en base a la definición de Reglas de Negocio

.

• Generación de Alertas• Segmentación de clientes, pólizas, siniestros.• Determinación de patrones de fraude.• Definición de “Alertas”.• Carga de datos Externos (organismos, acuerdos, etc.)

Realimentación Interna y Externa

• Procesos automatizados.• Herramientas de software predictivas.• Establecimiento de filtros en la operativa.

• Procesos masivos automatizados.• Datamining específico fraude.

• Comité de expertos.• Análisis detallado casos fraude seleccionados.• Parametrización y ajuste de procesos de selección del

fraude.

Los procesos de detección del fraude tienen interacción en gran parte del ciclo de vida de las pólizas y siniestros. La gestión centralizada del fraude ayuda al control las actividades de detección y seguimiento de expedientes.

Gestión Centralizada de Control del Fraude

SISTEMA OPERACIONAL

CUADRO DE MANDOS

Gastos Generales

Detección

Costes Fijos

Costes Variables

Gastos de Ventas

Estrategia Actual

Beneficio

Aumento del Beneficio porReducción del Fraude

Incremento Detección del Fraude

Fraude

Corporativo

Informes 3º

Agenda ComercialGestión de ContactosFicha ClienteBlanqueo Capitales

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Sistema de Detección

DATAMINING

BBDD de Fraude

MODELO OBJETIVO DE GESTIÓN DEL FRAUDE

Sistema de Gestión de Expedientes

modelo de prevención y gestión del fraude modelo objetivo de gestión del fraude

MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico

Módulo Preventivo Reglas Simples

Módulo on-lineReglas Complejas

BBDD ext.• Acuerdos 3º• Fraude bancario• Agentes-Mediadores• Organismos

MÓDULO DE GESTIÓN DEL FRAUDE

Gestión de Expedientes

Excepciones Avisos

Gestión Usuarios Alarmas

Asignación de Expedientes a tramitadores

Cuadro de Mandos

d d

Bases de Datos

Generación Expedientes

Externos

Listas Negras

Expedientes de Fraude

Gestión Históricos

.

SISTEMA OPERACIONAL

CUADRO DE MANDOS

Gastos Generales

Detección

Costes Fijos

Costes Variables

Gastos de Ventas

Estrategia Actual

Beneficio



Fraude

Corporativo

Informes 3º


CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

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Diseño de la Base de Datos de FraudeRegistro y actualización de expedientes de Fraude:

Pólizas, siniestros, recibos, pagos, entidades y personas relacionadasReferencias a documentación relacionada.Tipos de fraude (por ramo, mecanismo de detección y operativa asociada).Estado de los expedientes de fraude.

Registro y actualización de Históricos de Expedientes de Fraude.Registro y actualización del estado de acciones emprendidas asociadas a los expedientes.Creación y mantenimiento de Listas negras de clientes.Carga de información provenientes de bases de datos de terceros.

Inputs (entradas)Tratamiento de ExpedientesDatos procedentes de Sistemas Externos

Outputs (salidas)• Datamart analítico• Tratamiento de Expedientes.

modelo de prevención y gestión del fraude modelo conceptual



DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico


Módulo on-line Reglas Complejas

BBDD ext.• Acuerdos 3º• Fraude bancario• Agentes-Mediadores• Organismos (ICEA)



Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

SISTEMA OPERACIONAL ALLIANZ

CUADRO DE MANDOS ALLIANZ

Gastos GeneralesDetección

Costes Fijos Costes Variables Gastos de Ventas

Estrategia ActualBeneficio



Fraude

Corporativo

Informes 3º




DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º


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Módulos del Sistema de DetecciónMódulo Preventivo basado en reglas simples de control de fraude:

Indicadores (red flags) asociados a eventos de la operativa.Formación especializada y continua de peritos y evaluadores de riesgos.

Módulo On-line basado en reglas complejas de control de fraude:Reglas de negocio definidas por usuarios especializados.Formación especializada y continua de peritos y evaluadores de riesgos.

Módulo Analítico basado en soluciones de tipo DataminingAlimentación de datos a través BBDD externas (expedientes y listas negras).Alimentación de datos a través de sistema operacional propio (Siniestros, Pólizas y Clientes).Análisis de casos individuales por expertos y almacenamiento en BBDD de casos de fraude.Realimentación con información propia de la entidad, generada en los operacionales.

De esta forma proporcionará los siguientes aspectos:Segmentación, categorización y priorización de los tipos de fraude en base a: Tipos de clientes, Tipos de fraude en pólizas, Tipos de fraude en siniestrosDetección y análisis de falsos positivos, y realimentación de resultados.Análisis de comportamientos y generación de patrones



DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º




DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º



14

Módulo Analítico (cont.)Análisis Discriminante. Árboles de Clasificación Automática.

El modelo analítico permanentemente se retroalimenta de nuevos expedientes, y con las acciones emprendidas en cada uno de las casos abiertos en cada momento.

Admisión

Seguimiento

Recuperación



DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º




DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º



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Módulos comunes de Gestión:Definición, ejecución y tramitación de alarmas, excepciones y avisos asociados a la operativa de los módulos de detección.Sistema de avisos operativos

Módulos para Gestión de usuarios:Creación y mantenimiento de perfiles tramitadores de expedientes de fraude.Asignación de atribuciones por perfil de usuario.Autenticación de tramitadores operativos. Control de autorización de usuarios y atribuciones.



DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º




DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º


Módulos del Sistema de Gestión del FraudeMódulo de Gestión de Expedientes de Fraude.

Alta, baja y modificación de expedientes.


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Asignación y workflow del flujo de expedientes de fraude.Gestión y asignación de usuarios a los expedientes en función de criterios parametrizables

Estado de expedientes.Por perfil y atribución del tramitador.Carga de trabajo por tramitador.Según alarmas, excepciones o avisos asociados.

Aspectos a valorar para la asignación de usuarios a expedientes son:Ramo, categoría, tipo y grado de priorización del expediente.Estado del expediente de fraude.

Generación de informes y estadísticas que permitan alimentar los diferentes cuadros de mandos existentes (corporativos, específicos de fraude) o generar informes internos o a terceros.



DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º




DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º



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DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º




DATAMINING

BBDD de Fraude


MOTOR DE REGLAS

Datamart

Mód. Analítico






Excepciones Avisos



Cuadro de Mandos

d d

Base de Datos


Externos

Listas Negras



CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio

CONTRATACIÓN


Pagos y Cobros

Suscripción

SINIESTROS


Procesos de Negocio








Fraude

Corporativo

Informes 3º


El sistema de gestión del fraude centraliza el tratamiento de los expedientes de fraude generados.

FRAUDE POTENCIAL

INVESTIGACIÓN EN CURSO

DETECCIÓN

ARCHIVADO RESULTADOS

DETECCIÓN

INVESTIGACIÓN

ACCIÓN

SOLUCIÓN

GESTIÓN EXPEDIENTES

EVENTOS ASOCIADOS A LOS EXPEDIENTES

• Preventiva.• On-line.• Análitica

ACCIONES• Ninguna acción asociada (no hay base para la investigación).• Solicitud de datos a intervinientes (ampliación de información y con efecto

disuasorio leve).• Informativa (notificación disuasoria al interviniente relativa al estar siendo

investigado junto con requerimientos de colaboración).• Contencioso/administrativa (notificación al cliente de acción administrativa o

contenciosa en curso frente al organismo competente).• Solicitud de recobro (de servicios, siniestros o prestaciones pagadas).• Saneamiento (marcar la póliza como saneable para no renovación).• Desestimado (sin efecto o bien por falta de datos).

Rea

limen

taci

ón

(RE) APERTURA EXPEDIENTE

FRAUDE

CIERRE EXPEDIENTE FRAUDE

GESTIÓN EXPEDIENTE

FRAUDE

Identificación de los diferentes estados del

expediente.


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modelo de prevención y gestión del fraude modelo tecnológico

El Modelo Tecnológico tiene como premisa de partida la integración de los 3 módulos expuestos (Base de Datos de Fraude, Sistema de Detección y Módulo de Gestión de Expedientes), como parte complementaria a la operativa de pólizas y siniestros.

El diseño se basa en estándares de mercado implementados sobre Sistemas Medios o directamente en Host, pero integrados con el resto de los procesos operativos.

El tipo de integración recomendado debe ser no intrusiva, de forma que no se penalicen los procesos de negocio asociados a Siniestros y Pólizas.

Para llevar a cabo este tipo de integración se recomienda realizar un análisis detallado de los procesos de gestión de pólizas y siniestros, tratando de encontrar aquellos puntos operativos sobre los que pueda apoyarse el módulo de Gestión del fraude para no penalizar la operación

Los módulos de Datamining y Motor de Reglas pueden requerir la implantación de productos específicos que aporten la funcionalidad requerida.

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modelo de prevención y gestión del fraude Metodología

• Revisión de directrices, modelo operativo y el mapa de aplicaciones en relación al proceso de Gestión del Fraude.

• Realización del Diseño Conceptual, definición de las Reglas de Negocio y esquema de integración del modelo con los sistemas actuales.

• Validación del modelo de detección y generación de reglas definido en el diseño funcional, contratándolo con datos reales de expedientes de fraude.

Etapa 1Diseño Detallado del Modelo

Etapa 2Prueba de concepto de

detección on-line

• Construcción del modelo.• Integración con la operativa.

Etapa 3Implantación infraestructura

base

• Definición de reglas y operativa propia por ramo.

Etapa 4Modelo específico por ramo

everis propone la siguiente metodología para la implementación de un Modelo Global de Gestión del Fraude:

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índiceantecedentes

Modelo de prevención y gestión del fraude

conclusiones

21

El fenómeno de fraude no es un problema menor, para combatirlo se requiere de la participación no sólo del gremio asegurador sino también de la sociedad y las autoridades.

No es un problema unidimensional, requiere de una visión integral de la compañía que comprenda aspectos organizativos, operativos y tecnológicos.

El adoptar un Modelo Integral y Centralizado, habilitará a la compañía a tener un mayor control en la Gestión del Fraude ya que abarca diferentes puntos de la organización y la operativa.

El modelo debe apoyarse de un sistema de gestión independiente de los sistemas operacionales (poco intrusivo y sin penalizar el rendimiento de la operativa).

Cobertura global a la detección y a los procesos de tramitación del fraude.

Arquitectura tecnológica flexible y escalable.

Diseño a medida de las necesidades y prioridades del Negocio.

conclusiones

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Sergio Bribiesca Ferrón

[email protected]

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