El fraude en seguros ha sido siempre un costo inevitable para las aseguradoras. Sin embargo, lo que ha cambiado radicalmente es la velocidad, escala y sofisticación con la que ahora puede ejecutarse. La inteligencia artificial generativa, los deepfakes y la tecnología de voz sintética están transformando el panorama del fraude de seguros, obligando a las compañías a implementar sistemas de IA no como herramientas de eficiencia, sino como instrumentos defensivos críticos para proteger sus operaciones y activos.
Según datos citados por Fierce Healthcare, la exposición al fraude de seguros es hasta 20 veces mayor que en el sector bancario, y se espera que el fraude general crezca aproximadamente un 8% anual. Más preocupante aún es la aceleración del fraude habilitado por IA, con incidentes relacionados con deepfakes proyectados para aumentar más del 160%, impulsados por redes de bots automatizados, voces sintéticas emocionalmente persuasivas y generación cada vez más realista de imágenes y videos.
Voces Sintéticas Complican la Detección
Uno de los vectores de crecimiento más rápido es el fraude mediante voz sintética. Según Fierce Healthcare, las aseguradoras experimentaron un aumento del 19% en fraudes vinculados a ataques de voz sintética durante 2024, particularmente en interacciones de centros de llamadas donde la confirmación verbal ha servido históricamente como señal primaria de confianza. Los estafadores utilizan herramientas de clonación de voz por IA para hacerse pasar por asegurados, proveedores e incluso empleados internos, frecuentemente con apenas segundos de audio obtenido de redes sociales o mensajes de buzón de voz.
Estos ataques son difíciles de detectar con el oído humano. Las voces sintéticas pueden replicar tono, cadencia e inflexión emocional, permitiendo a los defraudadores presionar a los agentes para que omitan pasos de verificación. El International Travel and Health Insurance Journal señala que las voces de IA emocionalmente ajustadas son cada vez más efectivas para manipular al personal de primera línea, explotando la emempatía y urgencia para acelerar reclamaciones fraudulentas o cambios de póliza.
Deepfakes Expanden la Superficie de Ataque en Fraude de Seguros
Más allá de la voz, las aseguradoras enfrentan un aumento en imágenes y documentos generados por IA. Las aseguradoras de vehículos están viendo reclamaciones respaldadas por fotos de accidentes fabricadas, imágenes de daños vehiculares manipuladas y escenas de colisión completamente sintéticas. Insurance Business informa que las imágenes generadas por IA se utilizan activamente en el fraude de seguros de automóviles, permitiendo a los estafadores presentar evidencia visual convincente sin necesidad de escenificar accidentes reales.
El informe SONAR 2025 de Swiss Re enmarca esto como parte de un problema más amplio de desinformación. Los deepfakes y la IA generativa no son solo herramientas para intentos de fraude individuales, sino facilitadores de campañas de fraude coordinadas. Las redes pueden producir en masa reclamaciones falsas, documentos de respaldo y evidencia multimedia a una escala que desborda a los equipos de investigación tradicionales.
Sin embargo, la industria está contraatacando con la misma tecnología, alejándose de métodos tradicionales de combate al fraude. El cambio hacia la defensa antifraude impulsada por IA refleja un movimiento más amplio desde la detección basada en reglas hacia sistemas probabilísticos y orientados a patrones. En lugar de preguntar si una reclamación viola una regla específica, las aseguradoras preguntan si se asemeja estadísticamente a comportamientos fraudulentos conocidos a través de miles de variables.
Combatiendo IA Generativa con IA Generativa
Para contrarrestar estas nuevas amenazas, las aseguradoras están implementando modelos de visión por computadora entrenados para detectar artefactos específicos de imágenes generadas por IA. El Insurance Council of Australia, trabajando con proveedores de análisis incluyendo EXL y Shift Technology, está construyendo una plataforma nacional de detección e investigación de fraude impulsada por IA programada para lanzarse a principios de 2026. El sistema está diseñado para permitir a las aseguradoras identificar identidades sintéticas, imágenes manipuladas y comportamiento de presentación coordinado entre compañías.
La plataforma se centrará inicialmente en seguros de automóviles. Las reclamaciones señaladas por una aseguradora pueden revelar patrones relacionados relevantes para otras, permitiendo a los investigadores identificar redes de fraude repetidas utilizando indicadores compartidos como artefactos de imagen, reutilización de documentos, anomalías de tiempo y similitudes de metadatos.
Muchas aseguradoras están recurriendo a modelos generativos para fortalecer sus defensas. Investigaciones muestran cómo las redes adversarias generativas, o GANs, pueden usarse para simular comportamiento fraudulento y mejorar la precisión de detección. Al generar escenarios sintéticos de fraude, las aseguradoras pueden entrenar sistemas de detección en casos raros pero de alto impacto que los conjuntos de datos tradicionales no logran capturar.
A medida que el fraude se vuelve más sofisticado, también lo hacen las defensas. Datos de PYMNTS Intelligence muestran que 7 de cada 10 instituciones financieras utilizan IA y aprendizaje automático para detectar y combatir el fraude, un aumento desde el 66% en 2023. Adicionalmente, plataformas y sistemas de pago están probando el uso de IA para buscar patrones antes de que ocurra el fraude. En septiembre, el servicio de mensajería global Swift se asoció con bancos para probar IA en la prevención de fraude en pagos transfronterizos.
La implementación de la plataforma australiana en 2026 marcará un hito significativo en la colaboración intersectorial contra el fraude de seguros habilitado por IA. Mientras tanto, se espera que más aseguradoras adopten sistemas similares de detección basados en IA conforme las amenazas continúen evolucionando. La efectividad de estas plataformas dependerá de la calidad del intercambio de datos entre aseguradoras y la velocidad de adaptación de los modelos a nuevas técnicas de fraude.