La industria de seguros, conocida por su resistencia al cambio durante siglos, está experimentando actualmente una revolución digital. Han surgido algoritmos avanzados de aprendizaje automático. Los aseguradores están aprovechando estas herramientas para gestionar grandes volúmenes de datos, mejorando la evaluación de riesgos y permitiendo precios premium personalizados. Al mismo tiempo, en el back-end, la IA en los seguros conecta a los solicitantes con los transportistas de una manera eficiente, marcada por errores significativamente reducidos.
Tanto las aseguradoras como los solicitantes experimentarán poderosos efectos de esta rápida transformación. Inteligencia artificial (AI) es pionera dentro de la industria de seguros. Exploremos la trayectoria que podría seguir en los próximos años.
Un vistazo al futuro de la IA generativa en los seguros
¿Quieres ver el futuro de los seguros? Véalo a través de los ojos de Scott, un cliente del año 2030. Su asistente personal digital le encarga un vehículo con capacidad de conducción autónoma para una reunión por la ciudad. Al llegar, Scott decide que quiere conducir y pone el auto en modo "activo". Su asistente personal traza una ruta y la comparte con su aseguradora de movilidad, que responde rápidamente con una ruta alternativa y más segura, ajustando su prima mensual en consecuencia. La póliza de seguro de vida de Scott, cuyo precio ahora se basa en el sistema de “pago según se vive”, también se ajusta según sus actividades.
Cuando Scott estaciona, su auto choca contra una señal. Los diagnósticos internos del automóvil evalúan los daños y Scott toma fotografías para el reclamo. Cuando regresa, el reclamo está aprobado y se envía un dron de respuesta para su inspección. Esta experiencia de usuario integrada representa el futuro de los seguros, impulsada por tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, transformando la industria de "detectar y reparar" a "predecir y prevenir". Con estos avances, los seguros evolucionarán rápidamente, mejorando la toma de decisiones, reduciendo costos y optimizando la experiencia del cliente.
¿Cómo se implementa la IA en la industria de seguros?
- Evaluación de riesgos para aseguradores
A lo largo de la historia, los aseguradores se han basado en la información proporcionada por los solicitantes para evaluar el riesgo del cliente. Sin embargo, este enfoque plantea desafíos importantes, ya que los solicitantes pueden proporcionar información inexacta, sin darse cuenta o intencionalmente, comprometiendo la confiabilidad de las evaluaciones de riesgos.
Para superar este desafío, las aseguradoras están recurriendo a suscripción de seguros automatizada, utilizando el aprendizaje automático, específicamente la comprensión del lenguaje natural (NLU), para explorar fuentes de información más diversas, como reseñas de Yelp, publicaciones en redes sociales y presentaciones ante la SEC. Al aprovechar NLU, las aseguradoras pueden recopilar datos relevantes para una evaluación más detallada de los riesgos asociados con la compañía de seguros.
Andy Breen, vicepresidente senior de Argo Group, destaca el poder transformador de NLU: “Con NLU, nuestra capacidad para analizar fuentes de datos textuales y extraer información muy relevante mejora enormemente. Ahora podemos acceder y utilizar reservas de información que antes eran inaccesibles o difíciles de interpretar”.
SofyaPogreb, directora de operaciones de Next Insurance, enfatiza la importancia de los modelos de exposición personalizados en una industria donde los precios a menudo distinguen a las compañías de seguros más que sus productos. Pogreb explica que al utilizar modelos de exposición personalizados, las aseguradoras pueden mejorar las evaluaciones de riesgos, lo que genera primas más personalizadas para los clientes.
Tradicionalmente, la industria de seguros ha ofrecido pólizas estandarizadas, lo que da como resultado productos indiferenciados donde diferentes empresas reciben cobertura idéntica. Pogreb sostiene que a medida que aumenten las capacidades de consumo automatizado de datos, aumentará la personalización de los productos de seguros. Este cambio hacia la personalización beneficiará a los clientes, ya que sólo pagarán por la cobertura que realmente necesitan.
- Detección de fraude
La detección de fraudes es una preocupación fundamental para las compañías de seguros, y la IA en la industria de seguros sirve como una herramienta clave para combatir las reclamaciones engañosas.
Shift Technology, una startup francesa de inteligencia artificial, integra el aprendizaje automático en sus servicios de prevención de fraude y procesa más de 77 millones de reclamaciones con una tasa de precisión del 75 % en la detección de reclamaciones fraudulentas. Estos algoritmos proporcionan información detallada sobre reclamaciones sospechosas, ofrecen posibles responsabilidades y evaluaciones de costos de reparación y sugieren medidas de protección contra el fraude.
Si bien el aprendizaje automático sobresale en la identificación de posibles fraudes, AreielWolanow, director general de Finserv Experts, enfatiza la importancia continua de la ciencia de datos impulsada por humanos en esta tarea. A medida que los delincuentes profesionales se adaptan a los indicadores de fraude líderes en la industria, los científicos de datos humanos deben iterar continuamente sus análisis mientras los algoritmos de aprendizaje automático se ajustan de forma autónoma en función de los cambios observables en los datos.
- Reducción de errores humanos
La cadena de distribución dentro de la industria de seguros es compleja y propensa a errores humanos, lo que genera ineficiencias y demoras. Andy Breen destaca cómo los algoritmos de IA pueden reducir los volúmenes de errores y agilizar la transmisión de datos, mejorando la precisión y la eficiencia del proceso.
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SofyaPogreb destaca la importancia de contar con datos mejorados para reducir la brecha entre asegurado y asegurador. Con evaluaciones más precisas, las aseguradoras pueden formular productos superiores, garantizando que los clientes sólo paguen por lo que realmente necesitan.
- Servicio al cliente mejorado
En el sector asegurador, priorizar un buen servicio al cliente es crucial para retener a los clientes. Los chatbots de IA brindan asistencia a los clientes las 24 horas, guiándolos a través de consultas y resolviendo problemas rápidamente. Si bien las inquietudes más complejas aún pueden requerir intervención humana, los chatbots de IA son suficientes para la mayoría de las consultas.
- Agilice el procesamiento de reclamaciones
Las herramientas de inteligencia artificial en el procesamiento de reclamos agilizan el proceso de evaluación al predecir costos potenciales y examinar detalles de diversas fuentes. Esto permite procedimientos de aprobación de reclamaciones rápidos y precisos, lo que beneficia tanto a las aseguradoras como a los clientes.
Los beneficios para el consumidor de la IA en los seguros
La implementación de la IA en la industria de seguros aporta claras ventajas para los clientes. Mejora la personalización del plan, minimiza los errores humanos en el proceso de solicitud, amplía las opciones de servicio al cliente y mejora la eficiencia en los procedimientos de aprobación de reclamaciones, garantizando en última instancia que los clientes obtengan lo que necesitan.
Mirando hacia el futuro de los seguros
Hace poco más de una década, pronosticar la influencia generalizada de la IA en la industria de seguros hubiera parecido casi imposible. De cara al futuro, es razonable anticipar la aparición de modelos de IA más sofisticados. Estos avances pueden aliviar algunas preocupaciones actuales o introducir nuevas complejidades.
Los líderes de la industria de seguros comprometidos a aprovechar el potencial de la IA mientras tanto deben permanecer atentos. Mantenerse informado sobre la evolución de las directivas regulatorias y la implementación de mejores prácticas es esencial para mitigar los posibles riesgos financieros y reputacionales asociados con un mayor escrutinio regulatorio. Servicios BPO de seguros También puede desempeñar un papel crucial en la racionalización de las operaciones y la optimización de los recursos para adaptarse a estos cambios de manera efectiva.
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