Cuando la foto deja de ser prueba: el desafío de detectar fraudes en la era digital
El avance de la inteligencia artificial está transformando el fraude en el mercado asegurador. Imágenes, documentos e identidades generados o alterados con un nivel de realismo sin precedentes obligan a las compañías a reforzar sus mecanismos de verificación para preservar la confianza, agilizar la gestión de siniestros y reducir los riesgos operativos.
Las nuevas plataformas automatizan controles y detectan anomalías, pero las decisiones críticas continúan dependiendo de la evaluación y el criterio de los especialistas. Foto: gentileza
Durante años, una fotografía fue una de las principales pruebas para validar un siniestro. Un choque, una rotura o un daño material podían acreditarse con unas pocas imágenes enviadas desde un teléfono celular. Pero esa lógica comenzó a cambiar. La irrupción de la inteligencia artificial generativa y de los deepfakes está obligando a las compañías de seguros a replantear cómo verifican la autenticidad de las evidencias y cómo detectan maniobras fraudulentas cada vez más sofisticadas.
El fenómeno no es menor. Según el informe The Battle Against AI-Driven Identity Fraud, elaborado por Signicat a partir de una encuesta entre más de 1.200 responsables de prevención del fraude del sector financiero y de pagos en siete países europeos, los intentos de fraude mediante deepfakes crecieron un 2.137% en los últimos tres años. Además, el 42,5% de los intentos de fraude detectados ya involucran herramientas de inteligencia artificial.
Aunque el estudio se enfoca en el sistema financiero, las conclusiones resultan cada vez más relevantes para el mercado asegurador. Fotografías, certificados médicos, presupuestos, comprobantes de gastos e incluso documentos de identidad pueden ser alterados o generados mediante IA con un nivel de realismo que dificulta distinguir lo auténtico de lo falso.
Este nuevo escenario no solo incrementa el riesgo de fraudes exitosos. También eleva los costos de investigación, prolonga los tiempos de validación de los siniestros y pone bajo presión el equilibrio que buscan las aseguradoras entre ofrecer respuestas rápidas y garantizar controles efectivos.
«Lo que está cambiando no es solamente el fraude. Está cambiando el concepto de evidencia. Una fotografía ya no puede asumirse como prueba suficiente por sí sola», sostiene Silvia Pascual, Business Manager de Flux IT. Para la especialista, el desafío consiste en combinar tecnologías capaces de detectar manipulaciones con procesos que integren múltiples fuentes de información y mantengan al analista humano como responsable de las decisiones críticas.
- Nuevas herramientas
La respuesta de muchas compañías pasa por incorporar herramientas de inteligencia artificial que analizan grandes volúmenes de datos, comparan información proveniente de distintas fuentes y detectan patrones anómalos. Estas soluciones permiten autenticar imágenes de siniestros, identificar posibles alteraciones, resumir expedientes y señalar casos sospechosos para que los especialistas concentren sus esfuerzos donde realmente existe un mayor riesgo.
En ese terreno, Flux IT asegura haber desarrollado modelos que combinan machine learning, análisis de metadatos e inconsistencias visuales para asistir a los investigadores. Según la empresa, las implementaciones realizadas sobre fotografías de vehículos y documentación de siniestros alcanzaron niveles de precisión de entre el 97% y el 100%, sin registrar falsos positivos.
Sin embargo, la carrera tecnológica tiene una particularidad: las mismas herramientas que utilizan las aseguradoras para detectar irregularidades también son aprovechadas por los estafadores. La IA permite crear imágenes hiperrealistas, documentos falsificados e identidades sintéticas cada vez más difíciles de detectar, lo que obliga a elevar permanentemente los estándares de control.
Desde Flux IT advierten que no existe una única solución tecnológica. La estrategia debe combinar automatización, integración de información, datos confiables y supervisión humana. El objetivo no es incorporar más inteligencia artificial, sino utilizarla allí donde aporte valor y permita reducir costos y tiempos sin deteriorar la experiencia de los asegurados.
A medida que la gestión de siniestros avanza hacia procesos completamente digitales, la confianza deja de depender exclusivamente de la documentación presentada. El verdadero diferencial pasa a ser la capacidad de verificar su autenticidad. En la era de la inteligencia artificial, una imagen ya no constituye una prueba suficiente: ahora también debe demostrar que es real.
Redacción Central
Durante años, una fotografía fue una de las principales pruebas para validar un siniestro. Un choque, una rotura o un daño material podían acreditarse con unas pocas imágenes enviadas desde un teléfono celular. Pero esa lógica comenzó a cambiar. La irrupción de la inteligencia artificial generativa y de los deepfakes está obligando a las compañías de seguros a replantear cómo verifican la autenticidad de las evidencias y cómo detectan maniobras fraudulentas cada vez más sofisticadas.
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