CASO DE ESTUDIO
El fraude en el sector asegurador de América Latina representa una carga financiera considerable y un desafío de creciente complejidad. Con una pérdida anual estimada que oscila entre los $4,000 y $6,000 millones de dólares, el fraude consume entre el 5% y el 10% de las primas emitidas en la región, afectando directamente la rentabilidad de las compañías y elevando el costo de las pólizas para todos los consumidores.
Esta problemática se ha visto exacerbada por la acelerada digitalización de los servicios, un proceso que, si bien necesario para la modernización, ha creado nuevas vulnerabilidades para la suplantación de identidad. Ante este panorama, el sector se enfrenta a la necesidad de evolucionar sus mecanismos de defensa más allá de los métodos tradicionales para confrontar las sofisticadas tácticas de los defraudadores.La suplantación de identidad en este contexto no se limita al uso de datos robados; ha evolucionado hacia modalidades más complejas, como el fraude de identidad sintética, un tipo de delito que las herramientas de detección convencionales son incapaces de identificar. En respuesta, las aseguradoras líderes están adoptando tecnologías avanzadas como la biometría facial y, de manera crucial, la detección de vida (liveness detection). Esta tecnología, en sus modalidades pasiva y activa, permite verificar la autenticidad del usuario en tiempo real, neutralizando ataques de suplantación (spoofing) y consolidando una defensa robusta contra el fraude digital.
La implementación de un enfoque holístico que combine biometría, inteligencia artificial y validación de documentos se presenta como la estrategia más efectiva para una prevención proactiva del fraude en la era digital.
1.1. El Impacto Financiero del Fraude en América Latina y Argentina
El fraude en el sector asegurador es un problema endémico con repercusiones financieras directas. A nivel regional, las pérdidas multimillonarias mencionadas no solo impactan la economía de las aseguradoras, sino que también generan un costo social, ya que se estima que los consumidores terminan pagando más en sus primas para compensar el costo del fraude. En el caso específico de Argentina, la situación es particularmente alarmante. Mientras que el sector asegurador en general estima que el 40% de los montos de indemnización pagados anualmente son injustificados, en Argentina esa cifra se eleva al 47%. Estos datos, provenientes del propio sector, subrayan una vulnerabilidad específica en el mercado argentino. Adicionalmente, se ha reportado que el fraude en el país experimentó un crecimiento del 15% durante la pandemia de COVID-19, lo que sugiere una correlación entre las crisis económicas y la intensificación de las actividades fraudulentas.
Existe una notable discrepancia entre la percepción de la industria y la realidad del problema. Un reporte de FRISS indica que solo el 16% de los encuestados en América Latina cree que el fraude detectado en la etapa de solicitud de póliza se encuentra entre el 1% y el 5%. Esta percepción optimista contrasta drásticamente con las cifras que revelan que casi la mitad de las indemnizaciones en Argentina son potencialmente fraudulentas. Esta diferencia tan significativa sugiere la existencia de una «cifra negra» de fraude masiva y no detectada. Las aseguradoras no están logrando identificar la mayoría de los casos de suplantación de identidad y fraude en sus etapas iniciales.
Por lo tanto:
La inversión en tecnología de detección no es únicamente una medida preventiva, sino un paso fundamental para obtener una visibilidad real del problema y dimensionar el verdadero alcance de las pérdidas.
El fraude de identidad en la industria aseguradora ha evolucionado, adoptando formas cada vez más complejas y difíciles de rastrear con los métodos convencionales.
2.1. Fraude de Identidad Sintética: El Riesgo de las Identidades «Frankenstein»
El fraude de identidad sintética es un delito financiero sofisticado que se ha convertido en una de las amenazas de más rápido crecimiento. A diferencia del robo de identidad tradicional, que utiliza los datos completos de una persona real, esta modalidad consiste en fabricar una identidad ficticia combinando información personal auténtica con datos inventados. A menudo denominada «identidad Frankenstein«, esta construcción utiliza un número de Seguridad Social real (frecuentemente robado a niños o ancianos debido a su falta de historial crediticio) y lo combina con un nombre, una fecha de nacimiento, o una dirección falsos.
El mecanismo de operación de este tipo de fraude es un plan a largo plazo conocido como «bust out«. El proceso se desarrolla en etapas meticulosas:
- Recopilación de información: Los estafadores obtienen datos personales auténticos, especialmente números de la Seguridad Social, a través de filtraciones de datos, la web oscura o tácticas de ingeniería social.
- Creación de la identidad: Se combina la información real con datos falsos, como un nombre, fecha de nacimiento o dirección inventados, y se utilizan documentos falsificados, como licencias de conducir, para dar una capa de legitimidad a la identidad.
- Generación de crédito y «cultivo»: La identidad sintética se utiliza para solicitar líneas de crédito. Inicialmente, las solicitudes pueden ser rechazadas, pero esto crea un expediente crediticio para la identidad falsa. Los estafadores, con el tiempo, obtienen crédito y realizan pagos a tiempo para construir un historial crediticio positivo, ganando la confianza de las instituciones financieras.
- El «Escape»: Una vez que la identidad sintética ha logrado límites de crédito elevados, el estafador agota todas las líneas de crédito disponibles y desaparece, generando pérdidas masivas para los acreedores.
Los sistemas tradicionales de verificación de identidad, que se basan en la coincidencia de datos con bases de datos preexistentes, son particularmente vulnerables a este tipo de fraude. Una identidad sintética, al ser una combinación de datos falsos y reales que no coincide con un perfil único en los registros oficiales, es excepcionalmente difícil de detectar. La capacidad de los defraudadores para «cultivar» estas identidades y hacerlas parecer legítimas durante un tiempo prolongado las hace indetectables para los sistemas de detección de fraude basados en reglas simples.
La proliferación de este delito demuestra que las defensas deben migrar de la simple validación de datos estáticos a la validación de la autenticidad del usuario en tiempo real.
2.2. Fraude por Impersonación y Robo de Identidad Tradicional
Este tipo de fraude se basa en la suplantación de una persona real para obtener beneficios económicos. Los mecanismos incluyen la presentación de documentación falsificada para respaldar reclamos fraudulentos o la apertura de pólizas. Del mismo modo, las declaraciones falsas, como proporcionar información incorrecta o incompleta sobre los bienes asegurados o tergiversar el historial de siniestros, son tácticas comunes al momento de solicitar una póliza.
Un vector de ataque creciente es el fraude de cuentas y credenciales, donde los delincuentes roban los datos de un asegurado para tomar control de su cuenta, modificar la póliza o ejecutar transacciones no autorizadas. Esta vulnerabilidad es una de las principales preocupaciones en el sector, con el robo y la exposición de los datos de los clientes siendo la principal preocupación para el 53% de las empresas, según el Barómetro de Riesgos de Allianz 2023.
2.3. Fraude en Reclamos y Siniestros Vinculado a la Identidad
La suplantación de identidad facilita la ejecución de reclamos fraudulentos en diversos ramos. En Argentina, el 65% del fraude se concentra en el ramo automotor, con esquemas comunes que incluyen accidentes simulados, lesiones falsas, robo de ruedas y denuncias falsas. La suplantación permite a los defraudadores abrir múltiples pólizas o presentar reclamos en nombre de terceros sin levantar sospechas inmediatas.
El fraude en seguros médicos y de salud representa aproximadamente el 20% de los casos en América Latina. En este segmento, los esquemas más comunes incluyen la creación de «clínicas ficticias» que facturan por tratamientos inexistentes, la falsificación de diagnósticos y la exageración de incapacidades para obtener compensaciones indebidas.
Es relevante destacar el perfil de los defraudadores. Un dato clave revela que el 70% de los casos de fraude en Argentina involucran a asegurados con una «calificación 5 del BCRA«, lo que indica un historial de mal crédito. Además, un evento de la industria de seguros ha señalado que el fraude no es exclusivo de «mafias organizadas,» sino que también es perpetrado por «personas que no comprenden el valor» del seguro. Esta información sugiere que hay una fuerte correlación entre la inestabilidad económica y la propensión al fraude oportunista. Las aseguradoras deben implementar controles de identidad y liveness en la etapa de solicitud de póliza para mitigar no solo el riesgo de las redes criminales, sino también el fraude que surge de la necesidad económica.
3.1. Cifras y Datos Clave del Fraude por Tipo y Canal
En América Latina, el fraude en seguros de vida y salud representa el 20% de los casos, con la falsificación de diagnósticos y la exageración de incapacidades como esquemas comunes. Los seguros de responsabilidad civil también se ven afectados, con una incidencia del 10% del total de las reclamaciones, a través de reclamos duplicados o daños exagerados. La pandemia, al generar tensiones económicas y personales, exacerbó las reclamaciones fraudulentas, especialmente en estos ramos.3.2. Cuadro Representativo de Estadísticas Consolidadas
Debido a que las estadísticas disponibles no están desagregadas por compañía, se presenta un cuadro comparativo que consolida las cifras clave para ofrecer una visión clara del problema y dimensionar el desafío de manera visual.| Indicador de Fraude | América Latina | Argentina Específicamente | Fuente |
|---|---|---|---|
| Pérdidas Anuales Estimadas | $4,000 – $6,000 millones USD (5%-10% de primas) | No disponible | 1 |
| Porcentaje de Indemnizaciones Injustificadas | 40% (media del sector) | 47% | 6 |
| Porcentaje de Sospecha de Fraude en Siniestros (2022) | 20% | No disponible | 3 |
| Crecimiento del Fraude Durante la Pandemia | No disponible | 15% | 4 |
| Distribución por Ramo | Salud/Vida: 20%; Responsabilidad Civil: 10% | Automotores: 65% | 1 |
4.1. Métodos Convencionales de Detección y sus Limitaciones
Tradicionalmente, la detección del fraude se ha basado en procesos manuales y en la intuición de los agentes de reclamos, quienes se apoyan en «banderas rojas» para identificar patrones sospechosos. Estos métodos incluyen revisar si el cliente se muestra reticente a dar información o si solicita una cobertura retroactiva. Sin embargo, estos enfoques son lentos, propensos a errores humanos y carecen de la escalabilidad necesaria para gestionar el volumen masivo de transacciones en un entorno digital. A pesar de la urgencia del problema, solo el 62% de las organizaciones de seguros encuestadas en un reporte de 2021 empleaba una solución tecnológica de detección de fraude.
4.2. El Eje Central de la Prevención: Biometría y Detección de Vida
La biometría facial, de huella dactilar y de voz está revolucionando la verificación de identidad al ofrecer una precisión superior (hasta 99.9%) y permitir procesos remotos y automatizados de conocimiento del cliente (eKYC). La piedra angular de esta defensa es la detección de vida (liveness detection), una tecnología diseñada para diferenciar a una persona real, físicamente presente, de un impostor que utiliza una fotografía, video, máscara o deepfake para suplantar la identidad.
Existen dos tipos principales de detección de vida:
- Detección Activa: Requiere que el usuario realice una acción específica, como parpadear, sonreír o mover la cabeza, para probar su autenticidad. Si bien es efectiva, puede generar fricción para el usuario y es potencialmente vulnerable a técnicas de suplantación más avanzadas, como videos de alta resolución.
- Detección Pasiva: Funciona de manera invisible para el usuario. Analiza factores contextuales, las texturas de la piel, la forma de los poros y otros detalles sutiles que son imperceptibles para el ojo humano, pero que distinguen una persona real de una imagen impresa o un video. Esta modalidad es preferida por la industria debido a que ofrece una experiencia de usuario fluida y es altamente resistente a los ataques de suplantación.
La elección de la tecnología pasiva se alinea directamente con la necesidad de las aseguradoras de ofrecer un onboarding digital ágil y sin complicaciones. Los procesos tradicionales de verificación conllevan una alta fricción, y los sistemas de liveness pasiva eliminan este obstáculo, ofreciendo una verificación instantánea sin requerir acciones adicionales por parte del cliente.
Un proyecto de liveness exitoso no solo debe ser seguro, sino que debe mejorar la experiencia del cliente para ser adoptado con éxito.
4.3. El Ecosistema Tecnológico Antifraude
La biometría y la detección de vida no operan de forma aislada. Para ser verdaderamente efectivas, deben formar parte de un ecosistema tecnológico integrado. Estas soluciones se combinan con algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar el comportamiento del usuario y detectar patrones de fraude en tiempo real. Los sistemas avanzados se adaptan a las nuevas tácticas de los delincuentes, ofreciendo una defensa dinámica y proactiva que va más allá de las reglas estáticas.
Además, las soluciones robustas integran otras tecnologías clave:
- Captura de Documentos y Lectura de Chip NFC: Para la extracción de datos de documentos de identidad de manera precisa y segura.
- Integración con Bases de Datos Gubernamentales: Para validar la identidad del usuario contra registros oficiales, una medida crucial para combatir el fraude.
- Autenticación Multifactor (MFA): Para añadir capas de seguridad adicionales.
- Biometría del Comportamiento: Para analizar los patrones de interacción del usuario con las plataformas y detectar anomalías.
5.1. Ejemplos de Implementación de Biometría y Liveness en la Región
Proveedores de tecnología como Autenticar TuID son un claro ejemplo de cómo se implementan soluciones de verificación de identidad en América Latina. Su proceso de onboarding digital incluye la captura de documentos, el reconocimiento facial y la prueba de vida pasiva para asegurar que la persona es quien dice ser y protegerse contra la suplantación. Casos de éxito con AFPs en Perú demuestran la viabilidad y efectividad de esta tecnología en la región, cuyos principios son directamente aplicables al sector asegurador. Otros proveedores, como Mitek y Didit, también ofrecen soluciones avanzadas de biometría y liveness que están transformando los procesos de verificación.
La modernización de la infraestructura digital es un paso fundamental para la integración de estas tecnologías. Compañías argentinas como Grupo Colón y Allianz han migrado sus sistemas a la nube con AWS , lo que no solo reduce costos, sino que también proporciona la flexibilidad necesaria para adoptar soluciones de seguridad avanzadas en tiempo real. Esta transformación es un requisito para que las aseguradoras puedan competir y protegerse en el mercado actual.
6. Conclusiones y Recomendaciones Estratégicas
6.1. Resumen de Hallazgos y Proyecciones del Fraude de Identidad
El análisis del fraude de identidad en el sector asegurador de América Latina y Argentina revela un panorama complejo y costoso. El problema es endémico, con pérdidas multimillonarias y una alta incidencia, exacerbada por la rápida digitalización y las tensiones económicas. La amenaza ha evolucionado más allá del robo de identidad tradicional, con el fraude de identidad sintética emergiendo como una de las tácticas más sofisticadas y difíciles de detectar.
Esta evolución exige que las aseguradoras pasen de una postura reactiva a una proactiva, invirtiendo en tecnologías que permitan la validación de la autenticidad del usuario en tiempo real.
6.2. Recomendaciones Estratégicas para la Implementación de un Proyecto de Liveness
La implementación de un proyecto de liveness para la verificación de identidad debe ser un componente central de la estrategia antifraude de cualquier aseguradora moderna.
Se recomienda un enfoque que contemple lo siguiente:
- Priorizar la Tecnología Pasiva: La liveness pasiva debe ser la base del proyecto debido a su seguridad, su velocidad y su capacidad para ofrecer una experiencia de usuario superior.
- Adoptar un Enfoque Holístico: La biometría y la detección de vida no son una solución mágica por sí solas. Deben ser parte de un ecosistema que incluya inteligencia artificial, verificación de documentos, integración con bases de datos gubernamentales y autenticación multifactor.
- Medir para Mejorar: La implementación de estas tecnologías permitirá a las aseguradoras obtener datos precisos sobre la incidencia real del fraude, lo que facilitará la optimización continua de los sistemas y la justificación del retorno de la inversión.
Una hoja de ruta clara para la adopción de estas tecnologías es fundamental para asegurar el éxito del proyecto. Se sugiere un proceso en etapas:
Identificar los procesos más vulnerables al fraude de identidad, como el onboarding digital y la gestión de reclamos.
Elegir un proveedor con experiencia y soluciones probadas en la región. Realizar un proyecto piloto en un área específica para validar la eficacia de la solución de liveness.
Integrar la solución en los flujos de trabajo clave, asegurando una transición fluida y la capacitación adecuada del personal.
Establecer un sistema de monitoreo en tiempo real, utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático para detectar nuevos patrones de fraude y actualizar proactivamente los modelos de riesgo. Esto asegurará que el sistema se mantenga efectivo frente a la evolución constante de las tácticas fraudulentas.
Estos escenarios no solo representan pérdidas financieras directas, sino riesgos reputacionales y regulatorios que pueden comprometer seriamente la operación de tu compañía.
