Deepfakes en seguros: cómo la IA transforma la detección del fraude

Los deepfakes en seguros se han convertido en un nuevo desafío para la industria aseguradora. El avance de la inteligencia artificial permite crear imágenes, documentos e identidades sintéticas que obligan a las compañías a reforzar los procesos de verificación durante la gestión de siniestros.

Un estudio de Signicat reveló que los intentos de fraude con deepfakes aumentaron un 2.137% a nivel mundial durante los últimos tres años. Además, el 42,5% de los casos de fraude detectados ya involucran herramientas de inteligencia artificial.

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Aunque la investigación se centra en los sectores financiero y de pagos, especialistas advierten que el fenómeno también representa un desafío para la industria aseguradora, donde la verificación de evidencias es una etapa fundamental durante la gestión de siniestros.

Fotografías, certificados médicos, presupuestos, documentos de identidad y otros archivos utilizados para respaldar una reclamación pueden ser modificados o generados mediante inteligencia artificial con un nivel de realismo cada vez mayor.

Deepfakes obligan a reforzar la prevención del fraude

El crecimiento de estas tecnologías no solo incrementa el riesgo de fraude. También eleva los costos de investigación, prolonga los tiempos de análisis y aumenta la necesidad de validar la autenticidad de la documentación presentada por los asegurados.

Silvia Pascual, Business Manager de Flux IT, explicó que el principal cambio radica en la manera de interpretar las evidencias digitales. Según indicó, una fotografía ya no puede considerarse una prueba suficiente sin procesos adicionales de verificación.

La especialista señaló que el reto consiste en combinar herramientas capaces de detectar manipulaciones con mecanismos que integren distintas fuentes de información y mantengan al analista como parte del proceso de decisión.

Ante este escenario, las aseguradoras incorporan soluciones basadas en inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos, identificar inconsistencias y detectar patrones asociados a posibles intentos de fraude.

Estas herramientas permiten autenticar imágenes de siniestros, comparar documentos con otras bases de información, resumir expedientes y señalar anomalías para facilitar el trabajo de los equipos encargados de las investigaciones.

Según Flux IT, algunos proyectos enfocados en fotografías de vehículos y documentación de siniestros alcanzaron niveles de precisión de entre el 97% y el 100% en la detección de imágenes alteradas, sin registrar falsos positivos.

Inteligencia artificial transforma los procesos de verificación

Los especialistas advierten que la misma inteligencia artificial utilizada para fortalecer la prevención también es aprovechada por quienes intentan cometer fraude mediante documentos o identidades generadas digitalmente.

Por esa razón, consideran que la respuesta no depende únicamente de incorporar nuevas herramientas tecnológicas, sino de establecer procesos que combinen automatización, datos confiables y supervisión humana.

Desde Flux IT sostienen que cada organización debe definir el uso de la inteligencia artificial según sus necesidades operativas. En algunos casos, será necesario automatizar controles; en otros, mejorar la integración de la información disponible.

El objetivo consiste en reducir costos y tiempos de análisis sin afectar la experiencia de los asegurados ni debilitar los mecanismos de control implementados por las compañías.

A medida que la gestión de siniestros avanza hacia modelos digitales, la autenticidad de la información adquiere un papel cada vez más relevante. En ese contexto, la prevención del fraude se consolida como un elemento estratégico para fortalecer la eficiencia operativa y la confianza entre aseguradoras y clientes.

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