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Análisis del fraude a las aseguradoras Ing. Leonardo S. Andekian
Gerente de Negocios y Clientes
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Los desafíos para los nuevos investigadores
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Investigación tradicional
Trabajo de campo Técnicas sociales Huellas Registros audiovisuales Análisis de documentación Investigación digital Correos electrónicos Redes sociales Registros digitales: logs, archivos, etc. Metadatos Geolocalización
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La transformación digital de las áreas de fraude
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para la detección de casos
Advanced Analytics para la detección de casos 1. Reglas automáticas. 2. Modelo Machine Learning de anomaly detection. 3. Modelo Machine Learning supervisados.
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SSN Resolución Normas sobre políticas, procedimientos y controles internos para combatir el fraude. ARTICULO 3° C) La elaboración de una memoria de casos investigados por sospecha de fraude de seguros, en la que se registre un resumen o síntesis que describa brevemente los principales contenidos del caso.
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Investigaciones aportadas
(Por fecha de cierre) Cantidad de casos: Nota: Por fecha de cierre del 01/01/2015 al 30/04/2019. NOTAS: Con indicios: Casos donde se evitó el pago del siniestros. Sin indicios: Casos dónde no se encontraron pruebas para evitar el pago del siniestro.
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Efectividad de las investigaciones
(Distribución por tipo de siniestro) Con Indicios Sin Indicios
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Efectividad de las investigaciones
(Distribución por provincia) Con Indicios Sin Indicios
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Distribución del monto ahorrado
(Por tipo de siniestro)
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Ahorro bruto (Por tipo de siniestro. Expresado en millones de pesos)
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Distribución por tipo de cierre
(Casos cerrados con indicios)
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Análisis de ahorro e inversión en prevención de fraudes
Nota: Teniendo en cuenta los promedios ahorrados por el grupo de compañías, la proyección lineal de los mismos corresponde a una aseguradora con vehículos expuestos a riesgo.
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Muchas gracias. Ing. Leonardo S. Andekian
Gerente de Negocios y Clientes
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