Quantum Computing para gestionar el riesgo y detectar el fraude en el mercado asegurador

Quantum Computing es un nuevo modelo de trabajo que acelera el procesamiento de datos y da una mayor capacidad a las compañías, en las que cada vez son necesarias respuestas más rápidas para sus procesos y clientes. Dentro del sector asegurador, este procesamiento de datos es fundamental para el cálculo de riesgos y la detección del fraude, dando una mayor capacidad a tecnologías como el Machine Learning. Sin duda, estas dos aplicaciones del Quantum Computing serán de lo más valiosas en el futuro a medida que la tecnología evolucione y las empresas vayan adoptando, poco a poco, esta nueva forma de procesar la información.

Quantum Computing para la gestión del riesgo

Para cuantificar y gestionar el riesgo dentro de las compañías aseguradoras es necesario tener en cuenta una gran cantidad de datos, así como aplicar algoritmos o funciones para establecer las relaciones entre ellos y tener unos Insights claros que ayuden a la toma de decisiones. Dentro del proceso de gestión de riesgos encontramos diferentes pasos:

• Evaluación de los riesgos.
• Priorización de los riesgos.
• Determinación del perfil de riesgo.
• Elección de las estrategias de riesgo.
• Ejecución de dichas estrategias.
• Medición del riesgo residual.

En todo este proceso, el aumento de la capacidad y la velocidad de procesamiento que ofrece Quantum Computing será clave para ofrecer modelos más exactos, más rápidos y con una mayor fiabilidad.

Dentro del sector asegurador, las compañías deben de hacer frente, a menudo, a fraudes relacionados sobre todo con los siniestros dados de alta por parte de los asegurados para obtener un beneficio económico. Para evitarlo, las empresas utilizan modelos econométricos, algoritmos e incluso Inteligencia Artificial, pero no siempre logran evitar el fraude al 100% y en ocasiones estos procesos pueden ralentizar la gestión de los siniestros y empeorar el servicio de cara al cliente.

Dentro del proceso de detección del fraude encontraríamos las siguientes fases:

• Almacenamiento de los datos para su análisis.
• Creación de reglas de asociación e identificación de relaciones.
• Análisis de patrones si existieran y aprobación de estos patrones.
• Autenticación del cliente.
• Alertas y cancelación de transacciones marcadas como fraudulentas.

En este contexto, Quantum Computing puede ayudar a afinar la detección gracias a su capacidad de procesamiento de datos, a la vez que aumenta la rapidez de estos procesos para que no se vea perjudicada la experiencia del usuario.

GPU, una alternativa previa al Quantum Computing

Aunque el enfoque Quantum Computing es el que mayor capacidad y velocidad nos ofrece dentro del procesamiento de datos, todavía queda tiempo para que la tecnología se desarrolle por completo y se incorpore en los diferentes casos de uso de las compañías aseguradoras. Por ello, GPU puede ofrecer un punto intermedio entre los enfoques más clásicos y el futuro. Nuestro trabajo desde VASS es apoyar a nuestros clientes en esa transición, preparándonos para investigar y aplicar tecnologías basadas en Quantum Computing. Así, acompañamos a las compañías aseguradoras en el camino hacia la aceleración del procesamiento de datos, la reducción de sus costes y la mejora en la gestión del riesgo y la detección del fraude a través de soluciones personalizadas y workflows específicos para cada problema o caso de uso.