Detección de anomalías en documentos para compañías de seguros
Verificación inteligente de documentos de siniestros con IA y machine learning sobre AWS
¿Qué hace esta solución?
Implementamos un motor de detección de anomalías en documentos de siniestros que revisa automáticamente los PDFs, imágenes y archivos adjuntos en un reclamo, combinando Amazon Textract, machine learning e IA generativa cuando es necesario.
- Extrae y normaliza datos: desde documentos estructurados y no estructurados (scans, fotos, PDFs, formularios).
- Cruza la información entre documentos y contra fuentes de referencia para detectar inconsistencias y señales de falsificación.
- Entrega un score de riesgo documental y explicaciones claras, para que el analista focalice su tiempo en los casos que realmente ameritan investigación.
Certificados, informes, boletas
Textract + Modelos configurables
Decisión en segundos
Audiencia
¿A quién está dirigida esta solución?
- Aseguradoras de vida y salud (vida individual, colectiva, salud, accidentes personales).
- Aseguradoras de ramos generales (autos, hogar, PyME, multirriesgo, responsabilidad civil).
- Reaseguradoras y holdings con múltiples compañías en distintos países.
- Administradores de siniestros (TPA) que gestionan claims para varias aseguradoras.
- Compañías con miles de siniestros al mes y una mezcla de procesos digitales y manuales.
- Alto volumen de documentación por caso en salud, vida/funerales y daños.
- Operación en uno o varios países de Latinoamérica.
- VP / Gerente de Siniestros, Gerente de Vida, Gerente de Salud
- Chief Risk Officer, Gerente de Antifraude
- Gerente de Operaciones, Gerente de Servicio al Cliente
- CIO/CTO, Chief Data Officer, líderes de Analytics & IA.
Problema
La documentación de siniestros es un dolor constante para asegurados y aseguradoras
El ecosistema digital ha facilitado la generación de certificados médicos falsos, certificados de defunción adulterados, boletas infladas.
- Cada siniestro puede incluir docenas de documentos: formularios, certificados, informes médicos, presupuestos, facturas, fotos, informes policiales, etc.
- Los equipos de claims revisan documentos uno a uno, lo que consume miles de horas de peritos, médicos revisores y analistas.
- La presión por pagar rápido a clientes legítimos convive con la necesidad de frenar siniestros fraudulentos o inflados.
- La calidad de los documentos varía mucho: scans borrosos, fotos con baja resolución, formularios incompletos.
Documentos adjuntos múltiples
Consumo intensivo de tiempo
Fraude no detectado
Costo y fricción crecientes
Impacto
El fraude en seguros es masivo, y buena parte se esconde en los documentos
$80B
Fraude en seguros global
- $74,4B | Fraude en seguros de vida
- 10% | Estimación de fraude
- Fraude documental y claims sospechosos
- Organismos y medios reportan esquemas basados en certificados de defunción falsos para cobrar pólizas de vida.
- Casos emblemáticos de fraude médico muestran cómo informes y diagnósticos falsos pueden sostener esquemas por cientos de millones de dólares.
- Entre el 5% y el 10% de los siniestros en ciertas líneas presentan algún grado de exageración o documentación fraudulenta.
- Impacto concreto en tu compañía
- Pérdidas por siniestros pagados sobre la base de documentos falsos o incompletos.
- Costo operativo elevado por mantener equipos grandes de revisión manual e investigación.
- Prima técnica distorsionada y presión de reguladores cuando el ratio de siniestralidad revela posibles brechas de control.
Solución
Un motor de verificación documental para siniestros en seguros
Verificación inteligente de documentos de siniestros con IA y machine learning sobre AWS
Recibe y clasifica todos los documentos del caso (certificados médicos, certificados de defunción, informes hospitalarios, boletas, informes policiales, fotos, presupuestos, etc.).
Usa Amazon Textract para extraer texto y estructuras desde PDFs, imágenes o scans.
Alimenta modelos de machine learning que calculan un score de riesgo documental y recomiendan acciones.
Normaliza la información y la cruza contra fuentes de referencia para validar coherencia y autenticidad.
Usa IA generativa para explicar en lenguaje natural por qué un conjunto de documentos resulta sospechoso.
Documentos de siniestro y referencias
Análisis documental inteligente
Pagar, revisar, investigar
Funcionamiento
¿Cómo se integra en tu flujo de siniestros?
Ingreso del siniestro y carga de documentos
El asegurado, corredor o proveedor sube documentos por los canales habituales (portal, app, correo estructurado, integraciones de socios). Se reciben PDFs, imágenes, formularios y archivos adjuntos en un repositorio de entrada.
Clasificación y extracción inteligente
El motor identifica automáticamente el tipo de documento: certificado de defunción, informe médico, epicrisis, boletas, órdenes de examen, certificados de nacimiento/matrimonio, informes policiales, fotos, presupuestos, etc. Aplica Amazon Textract u otro extractor cuando se trata
de imágenes o scans.
Normalización y contraste
Toda la información extraída se mapea a un modelo de datos estándar por tipo de siniestro. El sistema consulta fuentes de referencia: registros civiles, prestadores de salud, policía, sistemas internos del asegurador.
Detección de anomalías y reglas de negocio
Modelos de ML y reglas evalúan coherencia entre documentos, patrones típicos de fraude: certificados emitidos por entidades no reconocidas, facturas duplicadas, montos inflados, secuencias de siniestros sospechosas.
Score y salida al flujo de claims
Por cada siniestro se genera un score de riesgo documental, más banderas y explicaciones. El resultado se envía a tu motor de siniestros para: pago automático, revisión por analista, envío a unidad antifraude.
Métricas
Los indicadores que esta solución mueve
- Porcentaje de siniestros con documentación sospechosa detectada antes del pago
- Tasa de fraude documental detectado vs no detectado por ramo
- Monto estimado de pérdidas evitadas por siniestros rechazados o ajustados
- Tiempo promedio de revisión documental por siniestro
- Horas-hombre de analistas, médicos revisores y peritos dedicadas a revisión manual
- Porcentaje de siniestros que pasan a pago directo vs los que requieren investigación profunda
- SLA de liquidación de siniestros (ciclos más cortos sin sacrificar control)
- NPS / satisfacción en el proceso de claims
- Impacto en ratio de siniestralidad ajustado por fraude
¿Qué puedes esperar al implementar el motor de anomalías documentales?
70%
Ahorro de tiempo y carga operativa
20-30%
Mejora en detección de fraude documental
30-50%
Reducción de pérdidas por fraude
↓ Días
Impacto en tiempos y experiencia