La IA en los seguros

La IA en los seguros es el uso de la inteligencia artificial, la automatización y otras tecnologías avanzadas para mejorar la cobertura y la capacidad de servicios en la industria de los seguros.

Al igual que otras industrias de servicios financieros, el sector de los seguros requiere una gran cantidad de datos. Estos datos ayudan a las compañías a decidir qué seguro ofrecer a qué personas y qué primas deben cobrar. La inteligencia artificial puede mejorar las capacidades de toma de decisiones de los proveedores, impulsando una mayor atención a sus clientes y mejorando sus resultados.

La industria de los seguros siempre ha hecho un uso extensivo de datos y algoritmos, por ejemplo, en el cálculo de las primas de seguros y el tratamiento de datos personales y no personales en el proceso de suscripción para evaluar los riesgos y fijar el precio de las pólizas de seguro. Pero la IA mejora esas capacidades a mayor escala y velocidad.

El auge de las compañías de tecnología para los seguros que emplean nuevas tecnologías para atender a los clientes puede proporcionar servicios a proveedores existentes o desafiarlos para hacer negocios.

Las tecnologías impulsadas por IA pueden ayudar a las organizaciones que están desplegando seguros tanto para individuos como para compañías. Como tal, los proveedores de seguros y otras organizaciones dentro del ecosistema de seguros deberían considerar desarrollar varias iniciativas impulsadas por IA para obtener los beneficios de esta tecnología poderosa.

Hay varias aplicaciones de IA que los proveedores de seguros pueden usar para mejorar sus operaciones.

• API
• Automatización de procesos empresariales
• IA generativa
• Automatización inteligente
• Aprendizaje automático
• Procesamiento del lenguaje natural
• Reconocimiento óptico de caracteres

Las API permiten que las aplicaciones de software se comuniquen entre sí para intercambiar información. Las API pueden conectar los diversos tipos de organizaciones dentro del ecosistema de seguros para colaborar. Puede conectar al transportista (compañías de tasación de terceros) y a los reclamantes para compartir y acceder mejor a la información. También es responsable de seguir creciendo la industria de seguros. Por ejemplo, el auge de las compañías de insurtech, como los intermediarios de seguros y los agregadores, pueden emplear API para conectarse con las aseguradoras y mostrar tarifas y ofertas a sus clientes.

La automatización de procesos de negocio (BPA) automatiza los procesos de negocio complejos y repetitivos en los seguros. La BPA puede gestionar fácilmente la incorporación de clientes, la tramitación de siniestros, la suscripción de seguros y otros servicios de gestión de pólizas.

La La IA generativa (Gen AI) utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) puede ayudar a las compañías de seguros de múltiples maneras. La IA generativa puede ayudar a los empleados de las aseguradoras a agilizar tareas como responder a cuestiones de servicio de atención al cliente y analizar documentos o bloques individuales de texto. Puede ayudar a los representantes del servicio de atención al cliente a responder mejor a los problemas de este. También puede ayudar al cliente a resolver sus propios problemas mediante el uso de tecnologías de IA, como chatbots y asistentes virtuales. Por ejemplo, IBM ayuda a las empresas a optimizar los procesos que se utilizan para manejar grandes documentos y bloques de texto o imágenes mediante el uso de IA generativa a través de su tecnología watsonx. IBM también creó un chatbot para un cliente del sector de los seguros que ayudaba a los asegurados a suministrar los documentos necesarios y a acceder a la visión completa de las coberturas previstas en su paquete de seguros. En este sentido, el 77 % de los directivos de la industria afirmaron que necesitaban adoptar la IA generativa con rapidez para equipararse a sus competidores según un informe del Institute for Business Value.

La automatización inteligente es un sello distintivo de cualquier flujo de trabajo impulsado por IA. Implica el uso de tecnologías de automatización para agilizar y escalar la toma de decisiones en todas las organizaciones. Por ejemplo, un proveedor de seguros puede emplear la automatización inteligente para calcular pagos, estimar tarifas y abordar las necesidades de cumplimiento en la dirección.

El machine learning (ML) usa datos y algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente su precisión. Los proveedores de seguros pueden usar tecnologías de machine learning (ML), como el aprendizaje profundo, para analizar los datos de sus clientes y potenciar servicios que hagan recomendaciones de productos a prospectos y clientes.

El procesamiento de lenguaje natural ((PLN) es un tipo de IA que emplea el machine learning para permitir que las computadoras comprendan y se comuniquen con el lenguaje humano. Las compañías de seguros pueden emplear el PLN para analizar la información que proporcionan los clientes para identificar si pueden ofrecer el seguro adecuado y a qué costo. Por ejemplo, las organizaciones que ofrecen seguros de atención médica pueden hacer preguntas a los clientes potenciales sobre sus historiales médicos para respaldar mejor su oferta de seguros.

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), también conocido como reconocimiento de texto, emplea la extracción automatizada de datos para convertir rápidamente imágenes de texto en un formato legible por máquina. Es un componente crucial del enfoque de las compañías de seguros hacia la digitalización, convirtiendo los activos heredados en contenido digital que se puede buscar. El uso de OCR para digitalizar formularios y reclamaciones heredados para ponerlos en una base de datos puede ayudarlos a comprender mejor el historial completo de su negocio y sus ofertas de servicios.

Las soluciones de IA impulsan varias formas de casos de uso de proveedores de seguros.

• Gestión de reclamaciones
• Modernización del código
• Detección de fraude
• Gestión de riesgos
• Desarrollo de nuevos productos
• Suscripción

Las herramientas de IA pueden mejorar el proceso de gestión de reclamaciones al acelerar su procesamiento y liquidación. Mediante el procesamiento de lenguaje natural (PLN), las aseguradoras pueden leer, interpretar y procesar documentos e imágenes para decidir si conceden o no una reclamación.

Al recopilar grandes cantidades de datos históricos, la IA discriminativa se puede emplear para realizar evaluaciones de plausibilidad y promover la calidad y la uniformidad en el proceso de ajuste. De manera complementaria, la IA generativa podrá ayudar al ajustador a resumir los datos y generar un reporte preliminar.

Las compañías de seguros, especialmente las fundadas hace décadas, pueden utilizar una mezcla de tecnologías existentes como Cobol, Assembler y PL1. IBM utiliza AI generativa para ayudar a las aseguradoras establecidas a modernizar sus sistemas informáticos y crear código que funcione con las tecnologías existentes. La aseguradora Sun Life utilizó la solución IBM Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI) para editar código, depurar e iniciar el descubrimiento de aplicaciones para el análisis de impacto en su mainframe IBM zSystems.

Las herramientas de IA pueden mejorar el proceso de gestión de reclamaciones al acelerar su procesamiento y liquidación. Mediante el procesamiento de lenguaje natural (PLN), las aseguradoras pueden leer, interpretar y procesar documentos e imágenes para decidir si conceden o no una reclamación.

Al recopilar grandes cantidades de datos históricos, la IA discriminativa se puede emplear para realizar evaluaciones de plausibilidad y promover la calidad y la uniformidad en el proceso de ajuste. De manera complementaria, la IA generativa podrá ayudar al ajustador a resumir los datos y generar un reporte preliminar.

La detección de fraude es el proceso de identificar actividades sospechosas que indiquen que puede estar producir una actividad delictiva en los seguros. El mayor ejemplo de fraude potencial en los seguros son las reclamaciones falsas a través de la invención de un accidente o el embellecimiento de lo sucedido. Otros ejemplos son la falsificación de historiales médicos, el uso de la identidad de otra persona u otras declaraciones falsas. La IA puede analizar los datos proporcionados y cotejarlos con los datos históricos para determinar mejor si una afirmación es precisa o no.

El software de detección de fraudes impulsado por IA puede monitorear transacciones, aplicaciones, API y comportamiento de los usuarios para ayudar a las organizaciones a prevenir mejor el fraude o detener el fraude existente en curso.

La gestión y la evaluación de riesgos son componentes clave de la estrategia de negocio de los proveedores de seguros. Para fomentar la rentabilidad, las compañías de seguros y reaseguradoras deben comprender el riesgo que corre cada uno de sus clientes al tener que presentar un reclamo. Esto es cierto en todo tipo de seguros. El uso de IA para analizar las grandes cantidades de datos que una compañía de seguros tiene de eventos externos y los suministrados por sus clientes puede ayudarlos a fijar el precio de sus pólizas de manera adecuada e intentar reducir las grandes sorpresas.

Actualmente, IBM utiliza la suscripción de seguros de propiedad y la investigación de reclamaciones para crear modelos fundacionales en la cartera de productos de IA de IBM watsonx. El objetivo del modelo es mejorar el éxito y la eficacia de los procesos de evaluación de riesgos y toma de decisiones.

Un estudio del Institute for Business Value reveló que el 60% de las aseguradoras predijeron que los productos y servicios no tradicionales pronto generarían tantos ingresos como los productos tradicionales existentes. Las compañías de seguros pueden incursionar en un entorno de riesgo diferenciado, como el seguro basado en el comportamiento. Necesitarán herramientas de IA para comprender mejor estos entornos y saber cómo fijar con precisión el precio de sus pólizas.

La suscripción de seguro es el proceso de decidir si se ofrece una póliza de seguro a un solicitante y fijar los precios adecuados. Los modelos de IA pueden ayudar a las compañías a mejorar su suscripción analizando los datos proporcionados por los clientes. La aseguradora puede optar por que la IA decida si hacer la oferta o no y emplear los datos proporcionados para fijar los precios de la póliza.

La adopción de la IA produce varios beneficios para las compañías de seguros y otras organizaciones de la industria de seguros.

• Mayor Eficiencia
• Mejora de la ciberseguridad
• Experiencias personalizadas para el cliente
• Análisis predictivo
• Reducción de reclamaciones

El uso de herramientas de IA como la IA generativa y el machine learning ayuda a las organizaciones de la industria de los seguros a completar mejor las tareas manuales como la tramitación de siniestros, las altas de nuevos clientes y las actividades de marketing y comunicación. El uso de la IA para gestionar muchas de estas tareas ayuda a los empleados a abordar otras más importantes, como resolver los problemas más difíciles de los clientes. La IA también ayuda a mejorar los flujos de trabajo. IBM utilizó su oferta IBM Cloud Pak for Business Automation para ayudar a transformar los cierres de fin de trimestre del del departamento financiero de Swiss Re con herramientas, informes y paneles de código bajo junto con analytics impulsados por IA.

La IA puede ayudar a las organizaciones a detectar mejor el posible fraude de los problemas de seguridad. La ciberseguridad impulsada por IA puede detectar problemas más rápido e incluso potencialmente remediarlo sin intervención humana. Dado que las compañías de seguros alojan datos personales importantes, el uso de la IA puede ayudar a evitar grandes problemas regulatorios y de reputación.

La IA ayuda a las organizaciones a mejorar la experiencia del cliente mediante el marketing dirigido a grupos específicos mediante mensajes personalizados. También mejora la atención al cliente al proporcionar herramientas de autoservicio al cliente más potentes como chatbots y asistentes virtuales y equipar a los representantes de servicio al cliente con más información a través de IA generativa. La encuesta del Institute for Business Value encontró que las aseguradoras que utilizaron IA generativa experimentaron una tasa de retención un 14 % más alta y un Net Promoter Score un 48 % más alto.

Las compañías de seguros pueden emplear la IA en sus procedimientos de gestión de datos para mejorar su recopilación y análisis de insights. Necesitan saber qué es probable que suceda en el futuro que pueda afectar sus responsabilidades en relación con las pólizas existentes. El uso de IA para obtener insights predictivos a partir de los datos existentes puede ayudarlos a diseñar una estrategia que aproveche el entorno actual y evite posibles problemas en el futuro.

La IA puede emplear en el hogar para cosas como la Tecnología del Internet de las Cosas (IoT), como los detectores de monóxido de carbono y de humo, para alertar a los propietarios en tiempo real cuando se produce un incidente potencialmente dañino. La IA empleada en dispositivos inteligentes también puede ayudar a reducir el riesgo de muerte en las reclamaciones de seguros de vida al detectar posibles situaciones que pongan en peligro la vida o problemas de salud.

La incorporación de IA en los seguros conlleva algunos riesgos potenciales, que las compañías deben prever.

• Data quality
• Posibilidad de discriminación
• Cuestiones reglamentarias
• Brechas de habilidades

El uso exclusivo de la IA puede crear algunos problemas de datos. La tecnología sigue mejorando, por lo que es posible que cometa errores, como alucinar datos que no están allí o hacer suposiciones incorrectas sobre una solicitud. Un error de cálculo o la inserción de datos fantasma podría tener un impacto significativo en las decisiones estratégicas que surgen de esos datos. Esto refuerza la necesidad de que los empleados revisen los resultados que produjo la IA o usar otros tipos de controles y equilibrios.

Dado que IA se entrena con conjuntos de datos humanos, los modelos pueden discriminar, ya sea negándose a ofrecer seguros a ciertos grupos o cobrando primas de más. Puede haber preocupaciones regulatorias si las compañías no toman las medidas adecuadas para reducir cualquier problema potencial de discriminación. Por lo tanto, es probable que las compañías de seguros no empleen las herramientas de IA generativa más genéricas como ChatGPT y trabajen con compañías que desarrollan herramientas específicas para casos de uso, como IBM, o desarrollen sus propias herramientas.

Las compañías de seguros deben tomar medidas para proteger los datos de los clientes. La IA puede ayudar a proteger esos datos, pero usarlos en herramientas externas de IA podría ser una infracción de ciertas regulaciones. Las aseguradoras deben investigar a fondo cualquier herramienta de IA que estén considerando emplear y buscar la orientación de profesionales legales antes de exponer los datos de los clientes a esas tecnologías. El kit de herramientas IBM watsonx.governance para la gobernanza de la IA ayuda a las compañías de seguros a monitorear y controlar todo su ciclo de vida de la IA, minimizando los riesgos y los problemas de cumplimiento.

Es posible que las compañías en la industria de seguros no dispongan de los recursos adecuados para aprovechar al máximo la IA. Es posible que no cuenten con el personal adecuado o que los empleados actuales carezcan de las habilidades adecuadas. Al igual que en otras industrias, las compañías de seguros deberían invertir en la capacitación y actualización de habilidades en IA para preparar a sus empleados para futuros trabajos que incluyan IA como un componente importante. Y debería intentar contratar nuevos empleados que ya tengan habilidades relacionadas con la IA cuando haya vacantes de empleo.