La lucha contra el fraude en seguros es un desafío constante para la industria automovilística y los proveedores de seguros en todo el mundo. Las reclamaciones fraudulentas pueden generar pérdidas millonarias, encarecer las primas para conductores honestos y reducir la eficiencia en la gestión de siniestros. En Matrisk AI, al desarrollar puntajes de riesgo geoespaciales para accidentes de vehículos, no esperábamos que al analizar en paralelo los números de identificación vehicular (VIN) junto con las líneas temporales de choques, surgirían indicios que apuntaran a posibles fraudes en seguros. Sin embargo, los datos tienen la capacidad de revelar realidades sorprendentes que van más allá del análisis convencional.El número de identificación vehicular es un factor crucial porque permite hacer un seguimiento preciso de un mismo vehículo a lo largo de múltiples accidentes, superando la limitación de registros genéricos que solo indican “automóvil involucrado en dos colisiones”.
Al identificar cada vehículo de manera única, es posible observar patrones complejos como cambios frecuentes de compañías aseguradoras, intervalos irrazonables entre ciertos choques y modalidades usuales en accidentes simulados.Estas conexiones no solo facilitan la detección de anomalías, sino que también ayudan a comprender cómo se gestiona el riesgo en diferentes estados y territorios. En varios estados de Estados Unidos, la publicación de VIN en los registros de accidentes ha sido fundamental para esta investigación. Después de limpiar el conjunto de datos para eliminar números inválidos y casos relacionados con consumo de alcohol o drogas (áreas menos propensas a incidentes fraudulentos) logramos trabajar con cerca de 15 millones de registros de accidentes.El proceso involucró contar la frecuencia con que un mismo VIN aparecía en una ventana de 6 a 12 meses, identificar seguidos cambios superpuestos o consecutivos en pólizas de seguro para el mismo vehículo e informar patrones recurrentes de choques ocurridos en horarios nocturnos, accidentes con solo un vehículo implicado y reportes de lesiones.
Este último elemento es relevante ya que numerosas organizaciones y estudios del FBI han señalado que los anillos de fraude suelen inflar montos por reclamos de daños corporales para maximizar el beneficio.Históricamente, el fraude en reclamos relacionados con seguros automotrices ha adoptado múltiples formas, desde inflar daños mínimos hasta protagonizar colisiones simuladas con vehículos que luego cambian rápidamente de aseguradora. La rotación intensiva entre distintas compañías en periodos cortos también es un síntoma de “double dipping”, es decir, presentar el mismo daño a diferentes aseguradoras para cobrar múltiples pagos. En nuestra base de datos, mientras la mayoría de los vehículos tienen dos accidentes o menos en un semestre, detectamos un grupo con cinco o más colisiones dentro de un periodo de doce meses, lo cual es altamente sospechoso.El análisis de estos datos con un modelo de puntuación de propensión ponderada permitió priorizar casos que merecen una inspección más rigurosa.
Por ejemplo, se observaron casos con hasta tres cambios de aseguradora en seis meses, accidentes nocturnos sin testigos, lesiones reportadas, y accidentes con un solo vehículo involucrado. Estos incidentes suelen ocurrir en lugares remotos, con poca circulación de automóviles y prácticamente sin presencia de terceros, condiciones ideales para escenificar siniestros artificiales.Una revisión exhaustiva de la trayectoria de un vehículo específico con estas características reveló intervalos cortos entre choques, cobertura de seguro solapada o consecutiva entre diferentes aseguradoras y la reiteración de accidentes en horarios nocturnos con circunstancias cuestionables, como colisiones atribuidas a animales fantasma o caídas no presenciadas por nadie más. Aunque esto por sí solo no constituye una prueba definitiva de fraude, sin duda arroja luces sobre posibles maniobras malintencionadas.La capacidad para inferir periodos de vigencia de seguros a partir de registros de accidentes, pese a que los datos públicos no brinden explícitamente fechas de inicio y fin de coberturas, representa un avance en la detección preliminar de irregularidades.
Esta práctica ayuda a descubrir casos donde las pólizas parecen activarse justo antes de un choque y cambiar de aseguradora poco después, lo que podría sugerir una planificación deliberada para maximizar reclamaciones.Para aseguradoras y gestores de flotas, estas revelaciones pueden orientar la asignación de recursos a las unidades de investigación especializadas, permitiendo detectar y prevenir fraudes antes de que se consumen pérdidas económicas significativas. Para los gestores de riesgos, comprender en qué circunstancias geográficas y temporales los accidentes sospechosos tienden a ocurrir aporta una capa adicional que complementa los datos técnicos de cada siniestro.Esto también evidencia el poder transformador de los datos en bruto cuando se aplican métodos analíticos innovadores. Lo que comenzó como un intento de medir el riesgo geoespacial derivado de las condiciones viales se convirtió en una ventana para vislumbrar patrones ocultos que afectan al sector asegurador.
La transparencia y la coordinación entre distintos actores en la cadena de valor son fundamentales para mejorar la calidad de la información y fortalecer las defensas contra actividades fraudulentas.Es fundamental recordar que identificar patrones sospechosos no equivale a dictar sentencias; muchos conductores simplemente pueden acumular varios choques debido a malas rachas o estilos de conducción arriesgados. No obstante, este tipo de análisis ofrece herramientas valiosas para priorizar casos que justifiquen una investigación más profunda, reduciendo costos y mejorando la equidad para los conductores que respetan las normas.En conclusión, el uso efectivo del número de identificación vehicular combinado con análisis temporal, cambios de aseguradoras y características específicas de los accidentes agrega un nivel esencial para combatir el fraude en seguros automotrices. El futuro del sector pasa por integrar inteligencia artificial, análisis de big data y cooperación interinstitucional para mantener la integridad del sistema y proteger tanto a compañías como a clientes.
Enfrentar el fraude no es una tarea sencilla, pero aprovechar el potencial informativo escondido en datos abiertos y públicos puede marcar una diferencia sustancial en la detección temprana y la prevención eficaz de actividades ilícitas.
