Aitor Cruz

Aitor Cruz | ‘El valor aportado por la IA y los retos derivados de su aplicación’

En los próximos años el sector asegurador se transformará completamente debido al auge de las nuevas tecnologías, siendo la IA uno de los principales generadores del cambio que afectará en todas las áreas, desde la suscripción hasta la prestación del servicio, acelerando la aparición de nuevos modelos de negocio.

En esta tribuna daremos luz sobre algunos de los principales beneficios del uso de esta tecnología, así como ciertos debates que surgen en su explotación y que deben llevar a las corporaciones a un nivel adicional de responsabilidad.

¿Cómo la IA aporta valor a las empresas aseguradoras?

La IA va a impactar de forma generalizada a lo largo de toda la cadena de valor, aportando agilidad en la gestión del riesgo y eficiencia en las operaciones, generando a su vez nuevas oportunidades de negocio, lo que repercute en un incremento de la rentabilidad y la solvencia.

La mejor manera de entender el valor de la IA es observar algunas de sus principales contribuciones:

  • Suscripción y tarificación: con la IA se desdibujan los límites para usar los datos históricos y los generados en tiempo real para enriquecer exponencialmente el proceso de suscripción. No sólo se tienen en cuenta mayores cantidades de información, sino que podemos identificar patrones que sólo son detectables con grandes masas de datos.
    Con esta potencia, podemos crear nuevos modelos de forma industrializada a coste muchísimo menor y hasta quince veces más rápido. Esto ayuda a mejorar las reglas de suscripción y facilita la capacidad de crear productos más adecuados a necesidades de nuestros clientes.
  • Distribución y Marketing: los modelos predictivos nos permiten identificar y explotar las mejores oportunidades para la captación y retención de clientes.
    La IA está ayudando a identificar segmentos de clientes con una mayor propensión a la compra y estimar el mejor el mix de canales en los que debemos asignar recursos para llegar a ellos.
    De igual manera, los scorings aplicados a los potenciales clientes son mejorados gracias a la IA, eficientando la actividad comercial de los call centers, que son capaces de priorizar los potenciales clientes con mayor valor potencial de conversión.
    Por otro lado, la mejora en la predicción de caídas y en la propensión a la renovación, resultan en una mejor estimación del Customer Lifetime Value y en poder realizar una mejor dedicación de los recursos para la retención y upselling.
  • Gestión de siniestros:  actualmente aún persisten procesos de detección del fraude basados en reglas básicas univariables o en la experiencia personal de profesionales.  Una forma de uso de la IA es la llamada “detección profunda de anomalías”, que trabaja analizando siniestros “normales” realizados por clientes y dando forma a modelos de cómo deben ser los siniestros “auténticos”, alertando en caso de que alguna anomalía sea detectada.
    Esto no significa que la IA automatizará toda la gestión de siniestros ya que los tramitadores continuarán siendo un pilar fundamental, tanto liderando la generación de nuevos modelos como gestionando aquellos casos complicados, o generando confianza con el trato personal en aquellos clientes con dudas o reclamaciones.
  • Atención al cliente: la aplicación de la IA está permitiendo acelerar la eficiencia operacional consiguiendo a su vez incrementar la calidad y satisfacción percibidas en las interacciones con los clientes.
    Tradicionalmente, las compañías de seguros lidian con un personal limitado en sus equipos, procedimientos complejos, cuestionarios largos, información poco integrada y mucha presión en la atención al cliente. La IA ya ha ayudado a desarrollar asistentes digitales y de voz que ayudan al personal de atención con la gestión de peticiones, asistiendo en algunos casos a reducir un 75% la duración de las llamadas.
  • Eficiencia operacional en los procesos de soporte: de manera transversal,la IA aplicada a través de robots proporciona mejoras en la precisión y en el tiempo de ejecución, incrementando la productividad y liberando a los trabajadores de tareas de menor valor.Según el estudio elaborado por Munich Re, más del 25% de las tareas en el sector son susceptibles de ejecutarse por Robots.
    El impacto de la robotización en nuestro sector abarca un amplio abanico de posibilidades, desde la gestión de la documentación hasta la automatización de los procesos financieros básicos como la lectura, contabilización y pago de facturas.

¿Cuáles son los retos del uso de la IA?

Como sucede con todas las palancas de cambios disruptivas, el uso de la IA aflora una serie de retos e incertidumbres que debemos saber gestionar para conseguir el éxito en su implantación.

Algunos de los principales son:

  • Resultados no óptimos debido a una confianza excesiva en la automatización en las decisiones. Para reducir este riesgo es necesario disponer de visión de negocio y de revisiones constantes hasta lograr la consolidación de los modelos.
  • Disponibilidad de datos. En algunos casos de uso puede llegar a ser realmente difícil conseguir los mejores datos para alimentar los modelos con información actualizada, relevante y fiable
  • Fiabilidad de los datos. La IA se basa principalmente en datos históricos, que pueden resultar menos válidos para predecir acontecimientos extraordinarios cada vez más frecuentes.
  • Personas y conocimiento: En un mundo donde las grandes tecnológicas se disputan al personal experto en estas tecnologías, ¿cómo atraer talento y conseguir desarrollar y mantener el know-how derivado de la IA? A corto plazo, puede ser muy útil apalancarse en proveedores, pero el uso de herramientas SAAS puede crear “cajas negras” que no permitan a la compañía alcanzar el conocimiento clave para valorar y seleccionar riesgos. Es fundamental desarrollar la figura del actuario y su especialización en la IA aplicada al sector asegurador
  • Ética en las decisiones. Una incorrecta selección de las variables que han de configurar nuestros modelos predictivos así como el origen de los datos que los alimentan pueden generar sesgos discriminatorios en las decisiones automatizadas.

La experiencia en IA sobre el terreno

En DAS llevamos dos años trabajando en el uso de la IA para la mejora de la suscripción y tarificación en nuestro Seguro de Impago de Alquiler, desarrollando un modelo propio con más de 100 variables. Esta IA ha conseguido dotar a nuestro producto de una ventaja competitiva inexistente en nuestro mercado y está aportando a nuestros colaboradores nuevas herramientas de asesoramiento para sus clientes.

Además de una mejor selección del riesgo, nuestros clientes y colaboradores reciben ahora una información adicional sobre el grado de calidad de los potenciales inquilinos a través de un “termómetro de riesgo” que indica de manera muy visible dentro de una escala quién es el mejor valorado y, por lo tanto, presenta menos riesgo de impago.

En base a nuestra experiencia con la IA es evidente que hemos acelerado las capacidades de nuestro equipo actuarial ahorrando una ingente cantidad de horas: con una evolución tradicional hubiera sido muy costoso haber llegado al nivel de precisión de evaluación de riesgo que tenemos en la actualidad, ni hubiéramos sido capaces de extraer todo el potencial que tienen los datos de evaluaciones históricas realizadas en este tipo de seguros.

Para concluir, podemos decir que son muchas las compañías aseguradoras interesadas en mejorar la experiencia de sus clientes y adaptar la tecnología de la que disponen para mejorar sus modelos de negocio. El uso de la Inteligencia Artificial es una herramienta clave. No hablamos de un futuro, sino del presente que algunos ya estamos viviendo.

La opinión de los expertos:
Todos los contenidos del Especial Tecnología:

MÁS NOTICIAS

Suscríbete a nuestra newsletter

Suscríbete a nuestra newsletter