Prevea las pérdidas por fraude en un minuto
Añada casos de fraude confirmados con la fecha en que ocurrió el fraude, la fecha de confirmación y el importe. La herramienta completa los meses recientes con fraude aún por confirmar y después prevé los próximos meses.
Archivo de casos de fraude
Se leyeron 1,635 casos de fraude de 2024-04, confirmados hasta 2026-09, y se excluyeron 0 filas sin fechas legibles o con una confirmación anterior al fraude.
El archivo se lee en este navegador y nunca se carga. Solo se envían por email los totales mensuales si solicita el resultado.
Las confirmaciones posteriores cuentan con este desfase, así que establézcalo según el retraso más largo que observe.
Estos son casos de fraude generados a lo largo de 30 meses. El fraude crece aproximadamente un 2% al mes y cerca de un tercio se confirma en el mes en que ocurre.
Previsión de pérdidas por fraude para {h} meses
Los próximos 6 meses se prevén en 573,348, y 162,319 del fraude ya ha ocurrido y aún está por confirmar. Hasta ahora solo se ha confirmado 33.4% de 2026-09, por eso los meses recientes parecen bajos.
Fraude y previsión
Confirmado\r Aún sin confirmar\r Previsión
Fraude por mes
| Mes | Confirmado | Proporción | Estimación | Pendiente |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09 | 25,670 | 33.4% | 76,776 | 51,106 |
| 2026-08 | 52,550 | 58.1% | 90,511 | 37,961 |
| 2026-07 | 76,230 | 71.7% | 106,282 | 30,052 |
| 2026-06 | 64,130 | 81.2% | 78,977 | 14,847 |
| 2026-05 | 71,020 | 87.8% | 80,864 | 9,844 |
| 2026-04 | 69,060 | 90.6% | 76,187 | 7,127 |
| 2026-03 | 70,780 | 93.4% | 75,797 | 5,017 |
| 2026-02 | 69,650 | 95.4% | 72,987 | 3,337 |
| 2026-01 | 73,320 | 97.5% | 75,208 | 1,888 |
| 2025-12 | 77,580 | 98.7% | 78,625 | 1,045 |
| 2025-11 | 66,480 | 99.9% | 66,575 | 95 |
| 2025-10 | 70,280 | 100.0% | 70,280 | 0 |
| 2025-09 | 68,900 | 100.0% | 68,900 | 0 |
| 2025-08 | 58,670 | 100.0% | 58,670 | 0 |
| 2025-07 | 56,350 | 100.0% | 56,350 | 0 |
| 2025-06 | 59,270 | 100.0% | 59,270 | 0 |
| 2025-05 | 47,850 | 100.0% | 47,850 | 0 |
| 2025-04 | 52,240 | 100.0% | 52,240 | 0 |
| 2025-03 | 49,500 | 100.0% | 49,500 | 0 |
| 2025-02 | 41,510 | 100.0% | 41,510 | 0 |
| 2025-01 | 58,930 | 100.0% | 58,930 | 0 |
| 2024-12 | 49,490 | 100.0% | 49,490 | 0 |
| 2024-11 | 55,390 | 100.0% | 55,390 | 0 |
| 2024-10 | 55,390 | 100.0% | 55,390 | 0 |
Factores por desfase
| Desfase | Factor | Porcentaje confirmado |
|---|---|---|
| 0 | 1.736 | 33.4% |
| 1 | 1.235 | 58.1% |
| 2 | 1.132 | 71.7% |
| 3 | 1.082 | 81.2% |
| 4 | 1.032 | 87.8% |
| 5 | 1.030 | 90.6% |
| 6 | 1.022 | 93.4% |
| 7 | 1.022 | 95.4% |
| 8 | 1.012 | 97.5% |
| 9 | 1.012 | 98.7% |
| 10 | 1.001 | 99.9% |
| 11 | 1.000 | 100.0% |
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Las mismas cifras de fraude pueden alimentar las reglas y los límites de fraude de cada decisión, y las pérdidas se registran a medida que se consolidan. Empiece gratis
Método de cálculo
Factor (l) = Σ Notificado por desfase l+1 ÷ Σ Notificado por desfase l Estimación = Confirmado × Factor (l) × … × Factor (Mayor desfase en meses − 1) Pendiente = Estimación − Confirmado Previsión = a + b × Mes, ± 1.96 × σ
Cada mes se completa según cómo siguieron creciendo los meses anteriores tras el mismo desfase, usando el método chain ladder que las aseguradoras utilizan para los siniestros notificados tarde. La tendencia es una línea recta que atraviesa los meses completados, por lo que no incluye un cambio en el patrón ni la estacionalidad.
Cómo prever las pérdidas por fraude
Una previsión de pérdidas por fraude estima la pérdida total de cada mes después de incluir las confirmaciones posteriores. Utiliza los casos de fraude confirmados, el mes en que ocurrió el fraude, el mes de confirmación y el importe perdido. Si no hay una columna de importes, cuenta los casos.
Los meses recientes pueden parecer bajos porque parte del fraude ya ocurrió, pero aún está pendiente de confirmación. Completar esos meses a partir de meses anteriores proporciona una base para la planificación, y la tendencia lineal prevé los meses siguientes.
Preguntas sobre la previsión de fraude
¿Cómo puedo prever las pérdidas por fraude?
Complete los meses recientes con fraude aún pendiente de confirmación usando cómo se completaron los meses anteriores. Después, ajuste una tendencia lineal a los meses completados para prever los meses siguientes.
¿Por qué parecen bajas las cifras de fraude de los meses recientes?
El fraude se confirma después de ocurrir, por lo que los meses recientes han tenido menos tiempo para recibir confirmaciones. La herramienta estima la parte aún pendiente de confirmación a partir de los meses anteriores.
¿Qué significa fraude ocurrido pero aún no notificado?
Es el fraude que ya ocurrió, pero aún no se ha confirmado. La herramienta estima este importe completando el total notificado de cada mes con factores de desarrollo de meses anteriores.
¿Cómo estima el método chain ladder el fraude notificado tarde?
El método chain ladder compara los importes notificados con un desfase con los importes notificados con el siguiente desfase en los meses con suficiente antigüedad para mostrar ambos. Esos factores estiman qué parte del fraude de cada mes reciente aún está pendiente de confirmación.
¿Cómo puedo planificar las pérdidas por fraude del próximo trimestre?
Use las estimaciones mensuales completadas como base para una tendencia lineal durante los meses seleccionados. La previsión incluye una banda alrededor de la línea, pero no tiene en cuenta la estacionalidad ni un cambio en el patrón.