“Comenzamos a comercializar nuestra plataforma en enero pasado, aunque el desarrollo se inició en 2019. Arrancamos con el modulo de fraude para siniestros, pero rápidamente nos dimos cuenta de que podíamos aprovechar toda esa información para suscribir mejor. Así, agregamos el segundo módulo de suscripción y análisis de riesgo”, relató Daniel Gabas, CEO y CO-Founder de Fraud Keeper, en diálogo con Todo Riesgo. Luego, prosiguió, “entendimos que no podíamos permitir que se perdieran clientes rentables e hicimos el módulo de fuga de clientes y de cross selling. Todo esto en seis meses”.
El directivo agregó que “tres aseguradoras ya confían en nosotros en la Argentina (Federación Patronal, Qualia Seguros y una tercera que aun no puede mencionarse) y hay otras dos en etapa de prueba de concepto. Pero tenemos una estrategia de expansión para toda Iberoamérica, con conversaciones abiertas en México, Chile y España, donde también comenzamos una prueba de concepto. En cada demo que hicimos nos elogiaron la plataforma y varios aspectos distintivos respecto de la competencia. Eso nos motiva a seguir creando e innovando”.
Impacto del fraude
Gabas analizó que “el fraude es una mal conocido en la industria. Entre uno y tres de cada diez siniestros tienen algún componente fraudulento. Esto genera pérdidas millonarias que afectan los costos de las aseguradoras, pero también la prima que pagamos como clientes. La clave de combatirlo radica en el dinamismo de las técnicas que se utilizan. Nosotros aportamos mucha flexibilidad y autonomía para el usuario de negocio. Lo dotamos de tecnología, datos y herramientas para que pueda entender los nuevos patrones y tomar decisiones en forma rápida”.
Pero más allá del fraude, continuó el ejecutivo, “nuestra visión es ser habilitadores de nuevos modelos de negocios. Tanto la venta digital directa como la posibilidad de mejorar experiencia a través de un pago fast track de siniestro se ven afectados por el riesgo creciente de fraude. Nosotros ayudamos a mitigar ese riesgo en tiempo real”.
Asimismo, Gabas precisó que “nuestra plataforma es multi ramo y el interés de las aseguradoras en esta problemática es cubrir todo el abanico de su negocio. Desde autos hasta riesgos del trabajo, ramos donde por volumen el impacto se ve más claramente. Pero también estamos trabajando en el resto de los ramos patrimoniales y de personas”.
“La verdad es que la rentabilidad está puesta sobre la mesa como un tema clave. Siniestros menores que antes se pagaban directamente, sin investigación, hoy pueden ser una fuente de ahorro importante. Pero para eso hay que tener un circuito automatizado e inteligente. A eso apuntamos”, subrayó el directivo.
Pandemia
Sobre el impacto de la pandemia en el fraude, Gabas sostuvo que “aceleró el cambio hacia lo digital. Muchas fuentes indican que la falta de interacción humana en los procesos facilita una de las variables claves del fraude, la oportunidad, y disminuye el sentimiento de culpa. Los componentes afectados son obviamente la suscripción y el proceso de siniestros y, si bien la siniestralidad bajó en algunos ramos, el porcentaje de fraude es más elevado. Asimismo, no podemos dejar de sumar la crisis económica y el desempleo, dos fuentes directas de fraude”.
El ejecutivo también señaló sobre este tema que “nacimos bajo el esquema de pandemia. Los primeros acuerdos se lograron en esta etapa. Desde un punto de vista operativo, eso nos facilitó y agilizó mucho el trabajo. En cuanto al interés de las aseguradoras, los temas análisis de riesgo, fraude y rentabilidad están claramente en sus agendas y presupuesto. Queremos aprovechar eso porque sabemos que podemos aportar valor real y generar ahorro”, a la vez que destacó que “tenemos una plataforma de calidad internacional, pero con costos locales. Logramos una implementación en solo dos meses, lo que posibilita un ROI dentro del mismo año fiscal”.
Solución
En lo que respecta a las características de la solución que ofrecen, Gabas destacó que cuentan con tres módulos bien enfocados: uno para suscripción, uno para siniestros y otro para renovación. “En cada uno de ellos analizamos miles de transacciones en tiempo real y combinamos la automatización de reglas de negocio (módulo de decisiones pre configurado) con el aporte de algoritmos de machine learning especialmente entrenados en la suscripción, la fuga de clientes y el fraude. Existen cerca de cien reglas preconfiguradas para el mercado local, listas para usar, que se complementan con seis algoritmos de machine learning para generar scoring, segmentar casos, gestionarlos y retroalimentar el circuito”, explicó.
“Pero además incluimos análisis por geolocalización, modelos para el análisis semántico, información de fuentes externas (como score crediticio, redes sociales, CESVI, documentación, etc.), detección de patrones y conexiones históricas entre actores, generación de archivos regulatorios para la Superintendencia de Seguros de la Nación y mucho más”, añadió el CEO y Co-Founder de Fraud Keeper.
Gabas también subrayó que “nuestra plataforma está pensada no solo para dar un score, sino para poder gestionar el caso, investigarlo y cerrarlo. A partir de ese cierre, generar un circuito de retroalimentación y de aprendizaje. Todo lo que hicimos es gestionable por el usuario de negocio. Esa es otra ventaja en cuanto a flexibilidad”.
En referencia a los beneficios de negocio, “generamos los módulos pensando en un ciclo continuo, en donde la empresa pueda suscribir mejor (módulo Claim), pagar seguro (módulo UW), pero también no perder a los clientes que le generan valor (módulo Churn) y hasta poder enfocar el esfuerzo de venta cruzada en aquellos clientes más propensos a comprar (módulo cross selling). Aseguramos el recupero y el ahorro dentro del mismo año”, aseveró el directivo.
Tecnología
Consultado sobre la tecnología aplicada, Gabas puntualizó que “tenemos una solución PaaS, plataforma como servicio, que nos posibilita implementar de forma muy rápida y casi sin demasiado esfuerzo del Departamento de IT. Podemos operar sobre cualquier proveedor de infraestructura, mientras que para el resto, tanto front como back end, nos basarnos en tecnología open source. En cuanto a los modelos de machine learning, usamos Python, Keras, TensorF y aceleradores de deploy que nos proveen los servicios cloud”.
Finalmente, el ejecutivo mencionó que “empresas como Lemonade pueden pagar un siniestro en tres segundos gracias a que poseen mecanismos de control y pago inteligentes, sin intervención humana. Esto es lo que posibilitamos a través de Fraud Keeper. Les brindamos a las aseguradoras un habilitador para el fast track digital de siniestros, sin riesgo. Muchas aseguradoras locales ya comenzaron a aprovechar el valor de sus datos e incluir IA. Nosotros les proveemos un hub donde puedan sumar sus modelos actuales y combinarlos con todo lo que ofrecemos. La mejor predicción viene de la suma de componentes, de la gestión posterior y de la retroalimentación y del aprendizaje continuo”.
“Nuestro leitmotiv es acelerar la generación de valor a partir de la combinación de la experiencia de la aseguradora, sus datos y todo el know how que nosotros aportamos”, concluyó Gabas.
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