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Detección de fraude en seguros: cómo la IA analiza llamadas de reclamaciones

El fraude en seguros representa entre el 5 y el 15% del coste total de los siniestros en España. La IA identifica en el texto transcrito patrones que el oído humano pasa por alto.

El fraude en seguros: un problema de escala, no de intención

Ninguna aseguradora puede permitirse escuchar el 100% de las llamadas de sus tramitadores. Con cientos o miles de reclamaciones mensuales, el único modelo viable era el muestreo aleatorio: revisar el 5-10% de las llamadas y esperar que los casos fraudulentos cayeran en la muestra.

El resultado: la mayoría del fraude pasa desapercibido. No porque los tramitadores sean negligentes, sino porque físicamente es imposible detectarlo sin revisar cada conversación.

La IA cambia esta ecuación completamente. No escucha llamadas — analiza texto transcrito. Y puede analizar 1.000 llamadas en el tiempo que un ser humano necesitaría para revisar 5.

Qué patrones de fraude detecta la IA en transcripciones de llamadas

Inconsistencias en la narrativa del siniestro

Un reclamante que en una llamada describe el accidente como "por detrás" y en otra como "por el lateral" está mostrando una inconsistencia factual que puede indicar fabricación. La IA compara automáticamente las declaraciones del asegurado en múltiples llamadas y alerta cuando aparecen contradicciones.

Vocabulario asociado a siniestros fabricados

Los reclamantes fraudulentos tienden a usar un vocabulario específico: términos excesivamente legales para alguien sin formación jurídica, referencias a indemnizaciones de cuantías muy concretas antes de que se haya evaluado el siniestro, o una narrativa demasiado elaborada y sin lagunas (los testigos reales suelen tener más incertidumbres).

Evasión ante preguntas específicas

La diarización automática permite analizar no solo lo que dice el reclamante, sino cómo responde a preguntas concretas del tramitador. Las respuestas evasivas, los cambios de tema o las pausas inusualmente largas ante preguntas directas son señales que el sistema puede identificar.

Importante: la IA no toma decisiones de rechazo — genera alertas que el tramitador o el departamento de investigación evalúa. El objetivo es priorizar qué casos investigar más en profundidad, no automatizar la decisión final.

5-15%
del coste de siniestros corresponde a fraude
-70%
tiempo de documentación por expediente
100%
de llamadas analizadas vs 5-10% manualmente

La documentación automática del expediente: el beneficio más inmediato

Más allá de la detección de fraude, el beneficio más inmediato de la transcripción automática de llamadas de seguros es la documentación del expediente.

Cada llamada con el asegurado genera automáticamente:

El tramitador ya no tiene que escribir notas post-llamada. El expediente se actualiza automáticamente con cada interacción.

Cumplimiento regulatorio: lo que exige la DGS

La Dirección General de Seguros y Fondos de Pensiones tiene requisitos específicos sobre la documentación del proceso de tramitación. En particular, los tiempos de respuesta están regulados: las aseguradoras tienen plazos máximos para dar respuesta a las reclamaciones.

Con documentación automática, la trazabilidad de cada expediente es completa: quién llamó, cuándo, qué se dijo, qué compromisos se adquirieron. Esto no solo facilita las auditorías regulatorias — ayuda a la propia aseguradora a identificar cuellos de botella en su proceso de tramitación.

Formación de nuevos peritos con llamadas reales

Uno de los usos menos obvios pero más valiosos de las transcripciones es la formación. Las llamadas de siniestros complejos — bien gestionados y mal gestionados — son los mejores materiales de formación para nuevos tramitadores.

Con un archivo de llamadas transcritas y etiquetadas, el departamento de formación puede construir un catálogo de casos reales que ilustra exactamente cómo manejar situaciones específicas. Es el equivalente a los "casos clínicos" en medicina, pero para tramitación de siniestros.

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