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Golpe de realidad sobre el uso de la IA aplicada a siniestros 

Redacción 17 de mayo de 2022

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«Este articulo pretende plantear el impacto del uso de la inteligencia visual (rama de la inteligencia artificial) respecto al posible fraude, así como los fallos de fiabilidad en su aplicación a los siniestros. Tras un estudió con más 6 sistemas hemos realizado un examen en profundidad de las técnicas actuales y futuras en los próximos años», se indica desde Gistek.

En primer lugar, «queremos señalar que este articulo no quiere ser un tratado donde se exponga que es la AI, así como sus distintas ramas, sino un articulo que muestre la realidad del uso de la tecnología que nos ocupa, y si la misma puede tener o no una aplicación técnica real, y segura, en el sector asegurador».

Como primer punto «nos gustaría recordar el abandono de este tipo de tecnología que ya realizaron las grandes tecnológicas en pleno inicio del Covid. En febrero del 2020 reconocieron que la tecnología de AI no conseguía reconocer a las personas de color a través de las cámaras (https://computerhoy.com/noticias/tecnologia/microsoft-amazon-ibm–software-reconocimiento-facial-policia-658955). Este dato, ya de por sí, nos indica las carencias que existen hoy en día en esta tecnología».

¿Puede la AI detectar de forma correcta un daño real?

Tras esta exposición «planteamos aquí una tabla de riesgo de las pruebas que hemos realizado en una muestra de 20.000 daños en coches, puntualizando que se han hecho en unas condiciones óptimas de calidad fotográfica, con una buena resolución, limpieza del automóvil, y ángulos fotográficos, por lo que no se puede excusar el fallo o carencia de estos sistemas por estos motivos».

  • Riesgo de pérdida económica por fraudes cometidos al sistema.

«Esta tabla se ha calculado para unos rangos de valoración y frecuencia media sectorial en España. Así, por ejemplo, tenemos el rango de 0 a 300 euros con una frecuencia de ocurrencia de un 28% y un coste medio del daño de 180€. Tras este dato se ha calculado el coste siniestral para una base de cien mil siniestros, donde se realiza una estimación del posible ahorro que pueda introducir esta tecnología respecto de los costes actuales del proceso humano, y luego se han considerado cuatro hipótesis de fraude que se puede realizar fácilmente al sistema, siempre desde un punto de vista de defensa de esta tecnología, suponiendo unos fraudes entre el 3% al 12% por tramo», se explica.

«Puede que alguno piense que a esta tecnología no es fácil engañarle. No obstante, aquí mostramos un video en el que se ve que no es difícil hacerlo, y dado el mundo de las redes sociales que vivimos, estos métodos para hacer fraude se podrían viralizar rápidamente», se añade.

  • Riesgo de pérdida económica por fallos de fiabilidad del sistema.

Esta tabla se plantea en base al error de fiabilidad del sistema de AI. En este caso, hemos tenido en cuenta la detección de falsos positivos, es decir, el sistema detecta daños que realmente no lo son, datos que hemos obtenido en las pruebas realizadas en nuestro estudio. Para ello, hemos tomado las situaciones más optimistas de la eficacia/fiabilidad de los diferentes sistemas probados.

  • Conclusión de la combinación de las dos tablas.

Combinando el resultado de las dos tablas se concluye cómo Alto Riesgo el uso de esta tecnología en el ramo siniestro autos, pues este estudio concluye unas pérdidas desde el tramo de siniestros de 0-300€, perdidas superiores  200.000€, mas de un 4% de perdida, llegando hasta el 39% de perdida.

 

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