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Diplomado en Detección Temprana de Fraudes en Siniestros

Sobre nuestro Diplomado en Detección Temprana de Fraudes en Siniestros

El diplomado en detección temprana de fraudes en siniestros de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre detección temprana de fraudes en siniestros desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —Solvencia II (Directiva 2009/138/CE), IFRS 17 y Reglamento Delegado (UE) 2015/35— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: R, Python (pandas, scikit-learn), SAS y Prophet. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado. Está orientado a perfiles de actuario de no vida, analista de riesgos y suscriptor técnico en seguro de automóvil, seguro de infraestructuras y movilidad compartida.

Diplomado en Detección Temprana de Fraudes en Siniestros
Diplomado en Detección Temprana de Fraudes en Siniestros
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 9

1.090 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Detección Temprana de Fraudes en Siniestros, con las magnitudes, el vocabulario y los órdenes de medida que se usan en proyecto real.

Marco normativo y criterios

Identificarás la normativa aplicable, distinguirás el requisito obligatorio de la buena práctica y sabrás qué evidencia documental exige cada criterio de aceptación.

Análisis y dimensionado

Plantearás las hipótesis de partida, resolverás el cálculo o el dimensionado de los elementos críticos y justificarás cada decisión con criterios trazables.

Herramientas y software

Manejarás las herramientas de cálculo, simulación, medida y documentación habituales en Seguros, Riesgo & Datos Actuariales (Movilidad/Infra), desde la preparación del modelo hasta la validación del resultado.

Diagnóstico y resolución

Detectarás los fallos y las desviaciones más frecuentes, los clasificarás por criticidad y propondrás la corrección con su plan de verificación.

Gestión del trabajo técnico

Plantearás las hipótesis de partida, resolverás el cálculo o el dimensionado de los elementos críticos y justificarás cada decisión con criterios trazables.

Diplomado en Detección Temprana de Fraudes en Siniestros

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Detección Temprana de Fraudes en Siniestros

  • Profesionales del sector asegurador, peritos, ajustadores de siniestros y abogados especializados en seguros, que deseen profundizar en la detección y prevención del fraude en siniestros.
  • Analistas de datos y profesionales de áreas de riesgos y cumplimiento (compliance) que busquen herramientas y conocimientos para identificar patrones y señales de fraude en la gestión de siniestros.
  • Investigadores y personal de fuerzas de seguridad interesados en adquirir habilidades específicas para la investigación de fraudes en el ámbito de los seguros.
  • Estudiantes y recién egresados de carreras afines (derecho, economía, administración de empresas, contaduría pública, actuaría, etc.) que deseen especializarse en la prevención y detección de fraudes en siniestros.
  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

8 módulos · 80 submódulos · 800 horas

1Fundamentos de Detección Temprana de Fraudes (100 h)
  • 1.1. Módulo 1 — Fundamentos de Detección Temprana de Fraudes
  • 1.2. Marco Legal y Normativo en Siniestros: Fundamentos
  • 1.3. Tipos de Fraude Comunes: Identificación Inicial
  • 1.4. Indicadores de Riesgo: Señales de Alerta Temprana
  • 1.5. Recopilación y Análisis de Datos Iniciales
  • 1.6. Técnicas de Entrevista para Detección Temprana
  • 1.7. Herramientas y Tecnologías para la Detección Temprana
  • 1.8. El Papel del Investigador en la Fase Inicial
  • 1.9. Ética y Cumplimiento en la Investigación de Fraudes
  • 1.10. Estudio de Casos: Ejemplos Reales de Detección Temprana
2Identificación Estratégica de Fraudes (100 h)
  • 2.1. Estrategias de identificación proactiva de fraudes
  • 2.2. Análisis de datos y patrones sospechosos
  • 2.3. Técnicas de investigación preliminar y recopilación de pruebas
  • 2.4. Evaluación de riesgos y segmentación de casos
  • 2.5. Herramientas y software de detección temprana
  • 2.6. Marcos regulatorios y normativas aplicables
  • 2.7. Inteligencia artificial y aprendizaje automático en la detección de fraudes
  • 2.8. Entrevistas y comunicación efectiva con sospechosos
  • 2.9. Colaboración interdepartamental y gestión de casos
  • 2.10. Estudios de caso y mejores prácticas en la prevención de fraudes
3Análisis Profundo de Fraudes en Siniestros (100 h)
  • 3.1. Marco Conceptual del Fraude en Siniestros: Tipos, Motivos y Tendencias
  • 3.2. Recopilación y Análisis de Datos: Fuentes, Herramientas y Técnicas
  • 3.3. Indicadores de Fraude: Señales de Alerta y Patrones Comunes
  • 3.4. Investigación de Siniestros: Metodología y Protocolos de Actuación
  • 3.5. Entrevistas y Testimonios: Técnicas de Interrogatorio y Evaluación
  • 3.6. Análisis Financiero: Rastreo de Fondos y Detección de Anomalías
  • 3.7. Evaluación de Riesgos: Modelos y Matrices de Priorización
  • 3.8. Informes Periciales: Elaboración, Interpretación y Uso en Litigios
  • 3.9. Colaboración Interinstitucional: Redes y Canales de Comunicación
  • 3.10. Casos Prácticos: Análisis Detallado de Fraudes Reales
4Implementación de Técnicas Anti-Fraude (100 h)
  • 4.1. Diseño de estrategias para la implementación de la prevención de fraudes en siniestros.
  • 4.2. Uso de herramientas y tecnologías para la detección temprana de fraudes.
  • 4.3. Análisis de datos y patrones para identificar actividades fraudulentas.
  • 4.4. Implementación de sistemas de monitoreo y alerta temprana.
  • 4.5. Desarrollo de protocolos de investigación de fraudes.
  • 4.6. Capacitación del personal en la identificación y prevención de fraudes.
  • 4.7. Establecimiento de canales de comunicación para denuncias y reportes.
  • 4.8. Integración de medidas de seguridad en los procesos de gestión de siniestros.
  • 4.9. Evaluación y mejora continua de las estrategias anti-fraude.
  • 4.10. Estudios de casos prácticos y análisis de fraudes resueltos.
5Análisis Estratégico de Fraudes en Siniestros (100 h)
  • 5.1. Marco estratégico para la detección de fraudes: análisis de riesgos y vulnerabilidades.
  • 5.2. Recopilación y análisis de datos: fuentes, métodos y herramientas.
  • 5.3. Técnicas de investigación: entrevistas, peritajes y análisis forense.
  • 5.4. Indicadores de fraude: señales de alerta y patrones sospechosos.
  • 5.5. Análisis de redes sociales y fuentes abiertas (OSINT) en la investigación.
  • 5.6. Modelado predictivo y análisis de datos para la detección temprana.
  • 5.7. Aspectos legales y normativos en la investigación de fraudes.
  • 5.8. Elaboración de informes y presentación de evidencias.
  • 5.9. Gestión de casos y colaboración con autoridades.
  • 5.10. Estudios de caso: análisis de fraudes complejos y estrategias de resolución.
6Tácticas de Detección Temprana de Fraudes (100 h)
  • 6.1. Definición de Fraude en Siniestros y Tipos Comunes
  • 6.2. Indicadores de Alerta Temprana: Señales de Fraude
  • 6.3. Técnicas de Investigación Inicial: Recopilación de Evidencia
  • 6.4. Análisis de Datos: Identificación de Patrones Sospechosos
  • 6.5. Entrevistas y Declaraciones: Obtención de Información Clave
  • 6.6. Herramientas y Software para la Detección de Fraudes
  • 6.7. Colaboración con Expertos y Autoridades
  • 6.8. Reporte y Documentación de Fraudes Detectados
  • 6.9. Estrategias de Prevención: Mitigación de Riesgos
  • 6.10. Estudios de Caso: Análisis de Fraudes Reales y Lecciones Aprendidas
7Marco normativo y criterios de aplicación (100 h)
  • 7.1. Marco regulatorio aplicable: visión general
  • 7.2. Jerarquía normativa y conflictos entre estándares
  • 7.3. Requisitos obligatorios frente a buenas prácticas
  • 7.4. Criterios de aceptación y evidencias exigibles
  • 7.5. Documentación técnica y trazabilidad
  • 7.6. Gestión de cambios y control de configuración
  • 7.7. Auditorías, inspecciones y no conformidades
  • 7.8. Responsabilidades y reparto de alcance
  • 7.9. Interpretación de cláusulas críticas
  • 7.10. Ejercicio: lista de comprobación normativa
8Diseño y dimensionamiento (100 h)
  • 8.1. Requisitos de diseño y criterios de partida
  • 8.2. Alternativas de solución y análisis comparativo
  • 8.3. Dimensionamiento y márgenes de seguridad
  • 8.4. Selección de materiales, equipos o componentes
  • 8.5. Integración con el resto del sistema
  • 8.6. Coste, plazo y restricciones de fabricación
  • 8.7. Fiabilidad, mantenibilidad y vida útil
  • 8.8. Sostenibilidad y eficiencia en el diseño
  • 8.9. Revisión de diseño y gestión de riesgos
  • 8.10. Ejercicio: propuesta de diseño documentada
  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Lo que sales sabiendo hacer

Objetivos de aprendizaje

  • Dominar los fundamentos técnicos de detección temprana de fraudes en siniestros y su vocabulario normativo.
  • Aplicar Solvencia II (Directiva 2009/138/CE), IFRS 17 y Reglamento Delegado (UE) 2015/35 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con R y Python (pandas, scikit-learn).
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en entorno de modelización actuarial y plataforma de datos de siniestralidad.
  • Analizar datos de operación y traducirlos en decisiones de ingeniería.
  • Elaborar el dossier técnico y de cumplimiento que exige el cliente o el regulador.
  • Dirigir técnicamente un proyecto de detección temprana de fraudes en siniestros de principio a fin.

Cómo se estudia

Metodología

Formación 100 % online en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y tutor técnico asignado. Sin horarios fijos: el alumno avanza a su ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite compatibilizarlo con el trabajo.

Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es R, Python (pandas, scikit-learn), SAS, Prophet, ResQ, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de entorno de modelización actuarial, plataforma de datos de siniestralidad, simulador de escenarios de catástrofe. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • Solvencia II (Directiva 2009/138/CE)
  • IFRS 17
  • Reglamento Delegado (UE) 2015/35
  • Directrices EIOPA
  • ISO 31000
  • Ley 20/2015 (LOSSEAR)
  • Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD)
  • DORA (Reglamento (UE) 2022/2554)
  • Reglamento de IA (UE) 2024/1689

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Actuario de no vida
  • Analista de riesgos
  • Suscriptor técnico
  • Perito de siniestros
  • Responsable de pricing
  • Gestor de reservas técnicas
  • Analista de fraude
  • Especialista en riesgo de infraestructuras

Sectores de destino: seguro de automóvil, seguro de infraestructuras, movilidad compartida, flotas, reaseguro, riesgos cibernéticos. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Cómo se trabaja en ingeniería

Pulsa cada etapa para ver qué es y en qué módulo se estudia.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónDETECCIÓN TEMPRANA DE FRAUDES EN SINIESTDIAGRAMA DE BLOQUESSEIUMESC. S/E12345678

Necesidad

Qué problema se resuelve, para quién y con qué restricciones de partida.

Se trabaja en el Módulo 1 del plan de estudios.

Requisitos

Traducir la necesidad a requisitos medibles, trazables y verificables.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Arquitectura

Reparto en subsistemas, interfaces y las decisiones que condicionan todo lo demás.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Diseño de detalle

Cálculo, selección de componentes y documentación lista para fabricar.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Implementación

Fabricación o desarrollo, control de configuración y gestión de desviaciones.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Verificación

Comprobar que se ha construido lo especificado: ensayo, análisis e inspección.

Se trabaja en el Módulo 7 del plan de estudios.

Validación

Comprobar que resuelve la necesidad real en su entorno de uso.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Operación

Puesta en servicio, mantenimiento y realimentación al diseño siguiente.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO 9001

Sistema de gestión de la calidad: procesos, trazabilidad y mejora continua.

ISO 31000

Gestión del riesgo: identificación, análisis, evaluación y tratamiento.

ISO/IEC/IEEE 15288

Procesos del ciclo de vida de los sistemas, de la necesidad a la retirada.

ISO 45001

Seguridad y salud en el trabajo aplicada al entorno de proyecto.

Tu dedicación

800 horas: cuánto te va a llevar

La formación es 100 % online y asíncrona, así que el calendario lo pones tú. Estas son las tres velocidades más habituales.

8 h por semana

100

semanas

23,1 meses aproximadamente

12 h por semana

67

semanas

15,5 meses aproximadamente

16 h por semana

50

semanas

11,5 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

Definición del alcance

Eliges un caso real de Seguros, Riesgo & Datos Actuariales (Movilidad/Infra) relacionado con Detección Temprana de Fraudes en Siniestros, acotas el problema, fijas los requisitos de partida y los criterios con los que se va a medir el resultado.

Datos y estado del arte

Reúnes datos, normativa y referencias técnicas, justificas cada fuente y documentas de forma explícita las hipótesis que no puedas medir.

Desarrollo técnico

Resuelves el cálculo, el modelo o el diseño con las herramientas del programa y registras cada iteración junto al motivo que la provocó.

Validación y contraste

Compruebas los resultados frente a la normativa y a casos de referencia, haces el análisis de sensibilidad y cierras las desviaciones detectadas.

Memoria y defensa

Entregas el proyecto integrador con sus anexos y defiendes las decisiones ante el tutor, que evalúa rigor, trazabilidad y aplicabilidad industrial.

CUERPO DOCENTE Y EXPERTOS

Conoce a nuestros profesores

Prof. Luca Benedetti, director academico del SEIUM Design & Industrial Design Institute

Prof. Luca Benedetti

Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute

Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto

El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.

Conocer al Profesor
Prof. Kenji Takahashi, director academico del SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute

Prof. Kenji Takahashi

Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute

Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.

El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.

Conocer al Profesor
Dra. Lucia Hernandez Vega, directora academica del SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute

Dra. Lucía Hernández Vega

Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute

Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica

La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.

Conocer al Profesor
Dr. Kevin O’Connor, director academico del SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute

Dr. Kevin O’Connor

Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute

Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real

El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.

Conocer al Profesor
Dr. Javier Ferrer Salvatierra, director academico del SEIUM Naval & Offshore Institute

Dr. Javier Ferrer Salvatierra

Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute

Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore

El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.

Conocer al Profesor
Dra. Isabel Martin Robles, directora academica del SEIUM Rail & Smart Cities Institute

Dra. Isabel Martín Robles

Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute

Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte

La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.

Conocer al Profesor
Dr. Carlos Navarro Sanz, director academico del SEIUM Energy & Networks Institute

Dr. Carlos Navarro Sanz

Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute

Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes

El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.

Conocer al Profesor

Admisiones

Cómo se accede a este diplomado

  1. 1
    Solicitud

    Rellenas el formulario con tu perfil y la formación que te interesa. Sin coste ni compromiso.

  2. 2
    Evaluación del perfil

    Revisamos formación y experiencia para confirmar que el programa encaja con tu punto de partida.

  3. 3
    Entrevista técnica

    Una conversación con el equipo académico para ajustar objetivos, ritmo y dedicación.

  4. 4
    Matrícula

    Se confirma la plaza y recibes los accesos. El programa arranca cuando tú decides.

Qué documentación hace falta

Currículum actualizado y titulación o acreditación de experiencia equivalente. Si quieres, puedes añadir ejemplos de proyectos o de código; no son obligatorios, pero ayudan a afinar el itinerario.

Becas y formas de pago

Hay descuento por pago único y becas parciales por mérito académico, por situación económica y por fomento de la inclusión, además de convenios con empresas del sector. En la entrevista se revisa cuál te corresponde.

Cuándo puedes empezar

La matrícula está abierta todo el año. Al ser un programa online y asíncrono no hay que esperar a una convocatoria: se empieza en cuanto se formaliza la matrícula.

¿Tienes dudas?

Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.

Por favor, activa JavaScript en tu navegador para completar este formulario.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

El programa son 800 horas totales repartidas en 6 a 8 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con R, Python (pandas, scikit-learn), SAS, Prophet. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.

¿Qué titulación obtengo?

Diploma propio de SEIUM al superar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es formación propia, no un título oficial del Ministerio.

¿Se puede convalidar con otra formación de SEIUM?

Sí. Los módulos superados en un curso o diplomado del mismo área convalidan en el programa superior. Consulta la política de convalidaciones al matricularte.

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre Detección Temprana de Fraudes en Siniestros

¿Qué es Detección Temprana de Fraudes en Siniestros?

Es una especialidad propia de la ingeniería industrial. En la práctica consiste en aplicar un método de ingeniería concreto (requisitos, diseño, cálculo, ensayo y puesta en servicio) a ese ámbito, con sus propias normas, herramientas y criterios de aceptación. Este diplomado recorre ese método completo en 8 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene Detección Temprana de Fraudes en Siniestros?

Contratan sobre todo ingenierías, fabricantes y departamentos técnicos de empresa industrial. Los puestos habituales son los de ingeniero de diseño, de cálculo, de ensayo, de puesta en marcha y de calidad o cumplimiento normativo, además de los perfiles de proyecto que coordinan a los anteriores.

¿Qué normas hay que conocer para trabajar en Detección Temprana de Fraudes en Siniestros?

Las de referencia son ISO 9001, ISO 31000, ISO/IEC/IEEE 15288, entre otras. No basta con saber que existen: lo que piden las empresas es saber qué exige cada una, qué evidencia hay que generar y cómo se documenta. Es lo que se trabaja en el módulo de marco normativo.

¿Qué herramientas se usan en Detección Temprana de Fraudes en Siniestros?

En el día a día se trabaja con herramientas de gestión de requisitos, cálculo y verificación habituales en ingeniería. Durante la formación se usan en los ejercicios y en el proyecto final, de modo que lo que se practica es lo mismo que se pide en una oferta de empleo.

¿Cuánto se tarda en especializarse en Detección Temprana de Fraudes en Siniestros?

Este programa son 800 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 80 semanas; con 5 horas, el doble. Al ser 100 % online y asíncrono, el calendario lo marca el alumno y no hay clases a hora fija.

¿Se puede estudiar Detección Temprana de Fraudes en Siniestros online?

Sí. Todo el programa es online y asíncrono: material, ejercicios y entregas quedan disponibles desde el primer día y cada módulo se cierra con un entregable que el tutor corrige de forma individual. No hay desplazamientos ni horarios.

¿Qué nivel previo hace falta?

Se parte de una base técnica: formación en ingeniería o experiencia equivalente en el sector. No se exige experiencia previa en la especialidad concreta, porque los primeros módulos reconstruyen los fundamentos antes de entrar en los métodos avanzados.

Testimonios & trayectorias

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Ficha del programa

El programa en datos

8módulosEstructura
80submódulosUnidades de trabajo
800horasCarga total
6-8mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
800 horas · 6 a 8 meses.
Estructura
8 módulos y 80 submódulos.
Área
Seguros, Riesgo & Actuarial.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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Diplomado · estás aquíDiplomado en Detección Temprana de Fraudes en SiniestrosMásterMáster en Ingeniería de Gestión de Siniestros y Analytics de Claims (SIU/Antifraude)
Horas800 h1900 h
Módulos812
Submódulos80120
Precio1.090 €7.900 €

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