Escribe Dra. Gabriela Álvarez
La inteligencia artificial ya no es el futuro, es el presente. La tendencia se tornó irreversible, la IA finalmente llegó para quedarse. Sin darnos cuenta, en todos los aspectos de nuestra vida cotidiana de a poco vamos incorporando la inteligencia artificial como una herramienta más de nuestras acciones diarias. Vamos reemplazando viejas costumbres por las nuevas tendencias, que en definitiva, nos hacen la vida más sencilla. La vida actual requiere un ritmo frenético, acelerado al extremo, todo lo que hacemos tiene que ser ya y ahora, ya nos hay horarios, no hay momentos, todo debe ser los 364 días del año y las 24 horas. Desde comprar ropa, artículos, las compras del mes, operar con los bancos, con las tarjetas de crédito, comprar un seguro, contratar un servicio, realizar transferencias, pagar impuestos, obtener información, absolutamente todo debe estar disponible en cualquier momento y desde cualquier lugar. La inteligencia artificial nos ayuda a que todo eso sea posible, entre otros miles de usos que tiene.
Dentro de toda esta vorágine de información y nuevas tecnologías que invaden la vida de las sociedades, el mundo de los seguros no está exento de ello, al contrario, el uso de la IA en el mundo asegurador resulta realmente interesante. Todo lo que esta tecnología puede hacer dentro de este mercado, resultaba impensado años atrás. Realmente implica una gran revolución para aquéllas empresas que trabajando con el manejo y análisis de datos y riesgos, ya sea financieras o bien de seguros.
La inteligencia artificial está redefiniendo la industria aseguradora. Su aplicación va desde la detección de fraudes hasta la personalización de pólizas, pasando por la atención y la gestión de riesgos, la creación de productos a la medida del cliente, el análisis del comportamiento de los asegurados, entre otras miles de funciones.
«La inteligencia artificial logra una integración de datos más eficiente. Ello permite a los suscriptores concentrarse en tareas de mayor valor, con el fin de lograr una selección de riesgos y precios más rentables»
En un primer momentos, las empresas aseguradoras comenzaron a incorporar inteligencia artificial con el fin de automatizar tareas, analizar datos en tiempo real y tomar decisiones más precisas. Actualmente ya no se trata solo de chatbots o de atención digital, esta tecnología está presente en todo el ciclo de vida del seguro, desde su inicio con la oferta al cliente, pasando por la cotización del riesgo, el análisis del siniestro y finalmente el pago del mismo.
Según estimaciones del sector, en los próximos cinco años más del 70% de las aseguradoras en América Latina tendrán implementados sistemas de IA en sus operaciones centrales.
Aunque mucho se ha hablado del rol que cumplirán los humanos frente al avance de la IA, al menos por ahora la implementación de estos sistemas no significa reemplazar el contacto humano, sino combinarlo con el fin de obtener procesos más ágiles, seguros y eficientes, en beneficio tanto de las compañías como de sus clientes.
«La IA puede analizar imágenes de los daños (como fotos de accidentes automovilísticos) para estimar los costos de reparación de manera rápida»
USOS DE LA IA
Actualmente y en un primer momento, las compañías del sector asegurador implementaron esta tecnología en casos de uso interno que implican un menor riesgo, tales como mejora de procesos, análisis de clientes, marketing y comunicaciones. En definitiva, el objetivo común de estas primeras experiencias tiene que ver con aprovechar la gran cantidad de datos recolectados y mejorar la eficiencia operativa de la empresa.
Actuarial y Suscripciones: La inteligencia artificial logra una integración de datos más eficiente. Ello permite a los suscriptores concentrarse en tareas de mayor valor, con el fin de lograr una selección de riesgos y precios más rentables.
• Análisis de datos detallado: Los modelos de aprendizaje automático tienen la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes para evaluar los riesgos de manera más precisa y eficiente que los métodos tradicionales.
• Decisiones más rápidas: Tal como ocurre por ejemplo en el ámbito de los seguros de vida, las herramientas de IA automatizan la suscripción y pueden reducir significativamente los tiempos de aprobación de las pólizas.
• Políticas personalizadas: Al analizar y cruzar los datos de los clientes y sus patrones de comportamiento, permite a las aseguradoras ofrecer opciones de cobertura y precios más personalizados.
• Reducción de errores: La automatización de tareas repetitivas en la suscripción minimiza los errores humanos y acelera los procesos.
Gracias al uso de big data combinado con IA, las aseguradoras pueden ofrecer cotizaciones más precisas y personalizadas, adaptadas al perfil específico de cada cliente. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos para predecir el riesgo de pérdida y determinar la prima del seguro. Por ejemplo, podrían analizar el comportamiento de un conductor, como ser velocidad, distancia recorrida, hábitos de frenado entre otros para calcular el riesgo de accidente y determinar la prima en consecuencia.
«Lemonade es una insurtech que se ha vuelto un referente por su uso intensivo y nativo de la IA para digitalizar toda la cadena de valor de los seguros»
BENEFICIOS Y AMENAZAS DEL USO DE LA IA
Aunque ya comentamos los principales beneficios que trae aparejado el uso de la IA, podemos destacar que:
• La aplicación de inteligencia artificial no solo beneficia a las empresas, sino también a los asegurados. Los procesos son más rápidos, los productos más personalizados y el servicio, más eficiente.
• Permite anticipar tendencias, analizando el perfil de cada cliente como asegurado, su comportamiento en la vida diaria y en base a ello ajustar el pago de primas en base a ello.
• Atención sin límites de días ni horarios.
• Detección de fraudes, lo que hace que en definitiva las aseguradoras puedan mantener el precio de sus primas.
En lo que hace a las amenazas que implica la IG, si bien todavía algunas consecuencias de la misma están en evaluciacion, la principal tiene que ver con la protección de datos personales y lo privacidad de los clientes. Las aseguradoras manejan información sensible y deben garantizar que el uso de la IA cumpla con las normativas vigentes.
Otro punto de debate es el rol de los trabajadores humanos. Actualmente si bien la IA automatiza muchas tareas que son repetitivas, la supervisión humana sigue siendo esencial, especialmente en aquellos casos complejos que requieren otro análisis más profundo, atención personalizada y toma de decisiones éticas. El grado de involucramiento humano estará en función del tipo de escenario que se presente: aquellas actividades vinculadas con tareas repetitivas, monótonas, y con un bajo valor emocional podrían ser delegadas a herramientas de IA. Por el contrario, aquellas que impliquen un alto valor emocional, creatividad, empatía y estrategia, la IA estará al servicio del humano para potenciar sus capacidades.
CASOS DE EJEMPLO A NIVEL MUNDIAL.
LEMONADE: seguro impulsado por IA
Lemonade es una insurtech que se ha vuelto un referente por su uso intensivo y nativo de la IA para digitalizar toda la cadena de valor de los seguros. Su objetivo es simplificar la experiencia del cliente y reducir costos, a diferencia del modelo de seguros tradicional.
Proceso de reclamos con IA Jim
El “agente” de reclamos de Lemonade, llamado AI Jim, es un sistema automatizado que procesa gran parte de las solicitudes sin intervención humana. El proceso funciona de la siguiente manera:
• Presentación digital: El cliente presenta un reclamo a través de la aplicación móvil de Lemonade, a menudo con un video donde explica lo sucedido.
• Análisis de datos: AI Jim analiza la información del cliente, los detalles de la póliza y los datos del reclamo.
• Detección de fraudes: Mediante algoritmos de aprendizaje automático, el sistema busca inconsistencias y posibles fraudes.
• Señales no verbales: El análisis del video permite a la IA detectar señales no verbales y de voz, un tipo de información que las aseguradoras tradicionales no suelen recabar.
• Resolución rápida: Para los reclamos simples y de bajo valor que pasan las verificaciones, AI Jim puede aprobar y emitir el pago en cuestión de segundos, un proceso notablemente rápido que lo diferencia de la competencia.
• Escalamiento a humanos: Los reclamos complejos, de alto valor o que levantan sospechas se escalan automáticamente a un equipo de expertos humanos para su revisión.
Otros usos de la IA en Lemonade
• Suscripción de riesgos: La IA analiza una gran cantidad de datos para evaluar el riesgo de los clientes, optimizando las decisiones de precios y suscripción de pólizas.
• Integración de datos: Un sistema interno de flujo de trabajo, AI Cooper, integra datos de todos los departamentos, rompiendo los silos de información que son comunes en las aseguradoras tradicionales.
• Nuevos productos: La IA ayuda a analizar nuevos conjuntos de datos para desarrollar estratégicamente nuevos productos, como el de seguros de auto.
• Atención al cliente: La IA conversacional en la aplicación, a través de asistentes virtuales, permite a los clientes gestionar sus pólizas, presentar reclamos y resolver dudas.
GRECO: automatización en seguros
GRECO, una compañía de gestión de riesgos y seguros, lanzó en 2023 un proyecto para integrar la IA en el procesamiento de reclamos de seguros de motor en Austria.
Proceso de aprendizaje y automatización
El enfoque de GrECo se centró en un proceso de aprendizaje gradual para su sistema de IA:
• Observación de datos: Durante un año, la herramienta de IA analizó el tráfico de correos electrónicos y otros datos internos, incluyendo documentos escritos a mano, y los comparó con datos históricos de 25.000 reclamos anuales.
• Aprendizaje de patrones: La IA observó las acciones de los empleados y reconoció patrones en la forma en que se manejaban los reclamos.
• Fase de prueba: Se procesaron en paralelo más de 2.000 reclamos, tanto por la IA como por los empleados. Las discrepancias se documentaron para perfeccionar el sistema.
Resultado e impacto
• Alta precisión con supervisión humana: Actualmente, el sistema de IA de GrECo ha logrado una alta tasa de acierto en el procesamiento de reclamos. Sin embargo, sigue siendo complementado por un control humano para asegurar la máxima calidad.
• Mayor eficiencia y valor: La automatización de tareas administrativas ha liberado recursos de los empleados, quienes ahora pueden dedicarse a tareas más esenciales, como asesorar a los clientes y fortalecer el apoyo personal.
• Combinación de IA y experiencia humana: El modelo de GrECo demuestra cómo la combinación de la IA con la experiencia humana puede crear un procesamiento de reclamos más eficiente, preciso y centrado en el cliente.
• Experiencia digital: Los clientes pueden reportar sus reclamos a través de una aplicación móvil o un sitio web, y recibir apoyo 24/7 a través de asistentes virtuales.