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Monitoreo y creación de alertas para prevención y detección de fraude
Lina María Chacón Cancino
Andrés Felipe julio
INSTITUTO NACIONAL DE INVESTIGACIÓN Y PREVENCIÓN DE FRAUDE - INIF
INIF apoya a las compañías de
seguros y a las entidades judiciales y
gubernamentales en la lucha contra el
fraude en seguros, gestionando
conocimiento en prevención,
detección y neutralización, para
contribuir a una cultura de honradez
en la sociedad colombiana.
Misión Visión
INIF es un instituto auto sostenible, con
una amplia participación gremial del
sector asegurador, referente nacional e
internacional y efectivo difusor de
cultura antifraude.
LUCHA CONTRA EL FRAUDE
En el año 2017, el nivel de fraude que
existió en los casos investigados por INIF
mensualmente, alcanzó el 8.0 % en
promedio (INIF).
Durante el mismo año, INIF contribuyó en
el ahorro de $ 11.614.644.011, mediante
la detección e investigación de casos de
fraude.
A corte de abril del año 2018, el ahorro
calculado para los clientes de INIF, fue de
$2.862.197.083.
El 63% de las empresas han
experimentado pérdidas por fraude
en el último año.
El 45% de los ejecutivos ha tenido un
incremento en su preocupación frente
al fraude.54% de las empresas solo tienen
"cierta confianza“ en su capacidad
para detectar actividad fraudulenta en
comparación con el 40% que tiene
mucha confianza.
En el 67% de casos fraudulentos en las
empresas, no se detecta el fraude
inicialmente.
En el 33% de los casos legítimos, se
detectan fraudes erróneamente.
Datacrédito Experian, Reporte Global de Fraude e Identidad 2018
¿Por qué LA ANALÍTICA?
Ventajas:
- Cruces de información.
- Establecimiento de redes y patrones.
- Prevención activa.
- Detección temprana.
- Actualización en tiempo real.
- Presentación y aplicación de resultados de
diferentes disciplinas.
Responsabilidades A PARTIR DE LA recolección de datos
- ¿Qué problema se
busca resolver?
- Reconocimiento de
los objetivos y
alcances de la
información.
- Revisión de los
datos almacenados .
Triangulación de
información:
- Identificación de
fuentes secundarias.
- Técnicas de
recolección de
información.
- Técnicas de
análisis.
- Identificación de
variables respuesta.
- Plan de análisis.
- Selección y
aplicación de
metodología.
- Validación de
resultados.
- Visualización e
interpretación de
resultados.
- Toma de
decisiones.
- Generación de
estrategias.
revisión
integración
Tratamiento
visualización
REVISIÓN DE LA INFORMACIÓN
Reconocimiento y contextualización de la información
• Reconocimiento por parte de la organización de:
✓ Información recolectada
✓ Alcances
✓ Beneficios
✓ Limitaciones
✓ Estrategias para superarlas
• Establecimiento de objetivos.
Hay que tener en cuenta que la calidad de las conclusiones aportadas por el
análisis, son limitadas por el insumo existente (Datos).
INTEGRACIÓN, recolección, levantamiento y cruce
Integración de diversas fuentes e insumos
✓ No se tienen datos para su análisis, es decir,
seguramente la información ya existe, pero ésta no
ha sido recogida, estructurada y calificada para
analizarla.
✓ Datos recogidos previamente con objetivos claros,
pero diferentes, no tan claros o simplemente por
rigor.
*Información secundaria *Datos libres
*Alianzas
➢ Al culminar esta etapa, se debe tener la seguridad que los datos existentes, tanto en los
sujetos, pero especialmente en las variables y mediciones hechas, serán un buen insumo para
dar respuesta a los objetivos planteados.
Tratamiento y aplicación de metodologías
Selección de Metodologías de análisis de datos
✓ Cuando se conoce el problema, se
establecen los objetivos y se revisan los
datos existentes, se va identificando cuáles
son las variables más importantes o
respuesta del estudio, y es la naturaleza
de ésta(s) las que definen la metodología a
aplicar.
✓ No todas las metodologías aseguran el
mismo alcance, ligando las conclusiones
que se extraigan del mismo.
✓ Identificar el proceso más eficiente, y a su
vez sensato de acuerdo con el propósito
del estudio, se vuelve una tarea esencial.
Metodologías
✓ Estadística descriptiva y exploratoria
✓ Cruces de información
✓ Regresiones
- Lineal
- No paramétrica
- Logística
- Probit
✓ Métodos de clasificación supervisados
- Estadística multivariada
- Clústeres
- Árboles de decisión
✓ Métodos de clasificación no supervisados.
- Machine learning
✓ Series de tiempo
Visualización de resultados
Selección de metodologías de análisis de datos
Claves para una buena presentación y entendimiento de resultados:
✓ Documentación
✓ Validación
✓ Actualización
✓ Automatización
✓ Seguimiento
✓ Calibración
✓ Operativos y aplicables
casos de éxito
• Índice de víctimas de accidentes de tránsito
• Modelo de predicción de fraude PTH
• Modelo de predicción de cobertura SOAT
• Alertas automatizadas de fraude en reclamaciones SOAT
• Índice de vehículos accidentados ramo autos
CASO DE ÉXITOSOAT - SIRAS
SOAT – LA PRINCIPAL PREOCUPACIÓN
Ambulancias
Autoridades
Prestadores de Salud
¿Víctima?
Seguro Obligatorio de Accidentes de
TránsitoLa Federación de Aseguradores
Colombianos (Fasecolda) indica
que el fraude en el SOAT ha
llegado a alcanzar los 100.000
millones de pesos. El porcentaje
de detección de fraude en INIF, en
reclamaciones del ramo SOAT es
de aproximadamente el 9%.
Ver video
SIRAS
• El SIRAS (Sistema de información de reportes de
atención en salud a víctimas de accidentes de tránsito)
es una base de datos transversal en las compañías de
seguros con información recogida al momento de la
atención en la IPS.
• Se debe reportar la atención de urgencias, o atención
programada porque así lo dispone el Ministerio de
Salud y Protección Social a través de la Resolución
3823 de 2016, en su artículo 3, la cual establece la
obligación de informar a las aseguradoras el ingreso
de las víctimas de accidentes dentro de las
veinticuatro (24) horas siguientes al suceso.
REVISIÓN DE LA INFORMACIÓN
Reconocimiento y contextualización de la información
Revisión de información recolectada
✓ Variables
✓ Contexto
Revisión de calidad de la información
✓ Completitud
✓ Consistencia
✓ Concordancia
Aplicación de estadística descriptiva
✓ Identificación de patrones
✓ Georreferenciación
✓ Frecuencias y medidas resumen
INTEGRACIÓN, recolección, levantamiento y cruce
Integración de diversas fuentes e insumos
Integración de bases de datos del Ramo SOAT
✓ Pólizas vendidas.
✓ Siniestros ocurridos.
✓ Siniestros pagados.
- 5% de registros erróneos (víctimas con varias
atenciones iniciales, atenciones programadas sin
una atención inicial, etc.).
- Aproximadamente un 30% de registros de los
siniestros pagados, no se encontraban en la base
de datos de SIRAS.
Selección de metodologías
Selección de metodologías de análisis de datos
✓ Plan de análisis para los datos recogidos
en tiempo real por las IPS.
✓ Enfoque prospectivo y retrospectivo
para poder cumplir con los alcances
estipulados.
Metodologías seleccionadas
✓ Estadística descriptiva y exploratoria
✓ Cruces de información
✓ Series de tiempo
Aplicación de metodologías
Alcance esperado a partir del análisis:
✓ Revisión del comportamiento de la
accidentalidad en Colombia.
✓ Pronóstico de víctimas de accidentes de
tránsito en las principales ciudades.
✓ Creación de alertas para el ramo por
incrementos en la cantidad de víctimas.
Ventajas:
✓ Anticipación de posibles reclamaciones
en ciudades e IPS con índices elevados
de siniestralidad y/o fraude.
✓ Actualización diaria de información
✓ Enfoque de investigación sobre hechos y
no sobre especulaciones.
Desventajas:
✓ Antigüedad de los datos
✓ Calidad de la información
INDICE DE VÍCTIMAS DE ACCIDENTES DE TRÁNSITO
Visualización y generación de reportes y resultados
A través de tableros de indicadores se pudo
generar visualizaciones en tiempo real de:
✓ Pronóstico semanal de víctimas de
accidentes de tránsito en las principales
ciudades del país.
✓ Creación de alertas a partir de la superación
del umbral del límite de confianza.
✓ Identificación de casos con alertas de fraude
a partir de la integración de diferentes
fuentes de información.
✓ Revisión de bondad de ajuste de los
modelos utilizados.
Gracias