Las dos compañías destacan que el problema de la baja detención de fraude en Hogar radica que en que el reducido importe de estos siniestros, frente al coste de la intervención de un perito, hace que se focalice la detención del fraude en siniestros de alto importe. Sin embargo, la frecuencia de estos siniestros supone solo el 32% de los siniestros de Hogar. La clave estaría en poder detectar el fraude en el 68% de los siniestros restantes, pero de la forma más eficiente posible.

El informe constata que los modelos predictivos se posicionan como clave y pueden aportar un salto cualitativo. Este modelo se compone de tres fases: lógica de detección del fraude (identificar patrones de comportamiento que permitan definir un scoring de potencial fraude en base al que se pueda clasificar los siniestros); implantación de alarmas en tramitación del siniestro; y gestión diferencial del siniestro en base al potencial del fraude.

“En Multiasistencia somos conscientes de que el conocimiento del asegurado es un valor fundamental para nuestros clientes. Por eso contamos con métricas que nos permiten extraer una amplia variedad sobre el asegurado y el proceso de gestión de siniestro que servirá para la elaboración de estos modelos predictivos”, destaca Borja Díaz, director general en España de la entidad.

Por su parte, José Gabriel Puche, socio de Deloitte, remarca que “la aplicación de los modelos predictivos para la detención del fraude tienen tres ventajas clave. Por un lado la mejora de la competitividad mediante una mejora de los resultados de la cuenta técnica; por otro lado al aumentar en el conocimiento del asegurado, se refuerzan los mecanismos de gestión de retención del cliente y, por último, habilita la posibilidad de adaptar el pricing de la compañía aseguradora en función del perfil del cliente”.