28 septiembre 2022

2022: Tendencias del 4T en IA para seguros

Los seguros se han mantenido firmes durante siglos a medida que el tiempo y la tecnología han cambiado a su alrededor. Hoy en día, la industria de seguros está cambiando rápidamente en respuesta a la revolución digital en curso. La IA es una forma de disrupción digital que está arrasando en la industria de seguros.

«La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de mejorar la cadena de valor de la industria de seguros al alterar las relaciones, reinventar las plataformas comerciales y expandir los datos ocultos», escriben Kevin H. Kelley y sus colegas autores en un artículo de 2018 en Risk Management and Insurance Review.

Han circulado muchas promesas sobre las habilidades revolucionarias de la IA para los seguros. El progreso real de la tecnología ha sido más lento, pero la inteligencia artificial está cambiando la forma en que las aseguradoras abordan la distribución y las relaciones con los clientes.

Inteligencia Artificial y Distribución de Seguros

La inteligencia artificial no apareció repentinamente en la escena de los seguros en 2022. Más bien, su crecimiento como herramienta de seguros ha sido paralelo a la creciente dependencia de los datos y las tecnologías digitales en los seguros, en las industrias relacionadas y en la vida diaria de los clientes.

«La IA está creciendo debido a la ‘datificación’ cada vez mayor de las interacciones comerciales, la vida privada y la vida pública», escribieron los investigadores Naman Kumar, Jayant Dev Srivastava y Harshit Bisht en 2017. Cinco años después, los datos creados por los negocios humanos y los esfuerzos personales continúan explotando, al igual que la necesidad y el uso de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial se ha desarrollado en las últimas décadas en varias herramientas y aplicaciones más enfocadas. La IA, junto con el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL), ofrecen tres formas particularmente poderosas de mejorar la distribución de seguros, escriben Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian y Doug McElhaney en McKinsey:

La inteligencia artificial describe todas las formas en que las máquinas imitan las funciones cognitivas humanas, como aprender, detectar patrones y hacer predicciones.
El aprendizaje automático se centra en las capacidades de aprendizaje de la IA para entrenar algoritmos para clasificar y responder a las entradas de datos de varias maneras. ML también puede encargarse de hacer predicciones basadas en datos existentes.
El aprendizaje profundo destila aún más las capacidades de ML para crear abstracciones a partir de modelos de datos. DL a menudo usa redes neuronales para copiar funciones cerebrales conectando varios algoritmos de IA de nicho.

En la distribución diaria de seguros, estas herramientas pueden aparecer en una amplia variedad de formas. Un ejemplo son las herramientas de comunicación utilizadas para conectarse con los clientes. Los chatbots habilitados para IA ofrecen una forma de apoyar la creación de valor al cultivar las relaciones con los clientes, explican Mikko Riikkinen y sus colegas investigadores en un artículo en el International Journal of Bank Marketing.

La inteligencia artificial puede adaptarse a las elecciones de palabras de los clientes y al contenido de sus respuestas, lo que permite que el chatbot recopile información de forma rápida y natural. El chatbot puede pasar esta información a un agente o representante de servicio al cliente para continuar la conversación.

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo también ofrecen nuevas formas de analizar datos de riesgos y pérdidas, modelar posibilidades y probabilidades, y abordar la suscripción. A medida que los suscriptores incorporan estos datos para una toma de decisiones más matizada, se abren nuevas áreas de prevención de pérdidas y protección al cliente.

¿Hacia dónde se dirige la IA a continuación?

La investigación en inteligencia artificial sugiere no solo que la IA proporciona valor en situaciones presentes o en el examen de conjuntos de datos pasados, sino también que la IA puede hacer predicciones sobre eventos futuros basados en información pasada.

Los seguros han estado durante mucho tiempo en el negocio de abordar riesgos potenciales basados en información sobre pérdidas anteriores. Sin embargo, durante siglos, el enfoque principal ha permanecido en la compensación de pérdidas.

A medida que la IA se vuelva más común en los seguros, «el modelo de negocio de los seguros pasará de la compensación de pérdidas a la predicción y prevención de pérdidas», escriben Martin Eling, Davide Nuessle y Julian Staubli en un artículo de 2021 en The Geneva Papers on Risk and Insurance. A medida que cambie el enfoque de la industria, las aseguradoras descubrirán nuevas formas de reducir costos mientras mantienen o aumentan el valor para los clientes.

Un enfoque en la prevención de pérdidas incluye un enfoque en el comportamiento del cliente. La IA también ofrece otras formas de analizar y comprender la toma de decisiones de los clientes.

Un estudio de 2020 publicado en Risks, por ejemplo, describe un modelo de IA «que se puede emplear para explicar por qué un cliente compra o abandona una cobertura de seguro que no es de vida», escriben los investigadores Alex Gramegna y Paolo Giudici. El modelo puede recopilar información sobre el comportamiento del cliente en tiempo real, lo que permite a los agentes y representantes de servicio al cliente comprender y abordar mejor las necesidades de los clientes en el momento.

Muchas compañías de seguros ya informan que la IA les está dando sus frutos. Una encuesta de PwC a ejecutivos de seguros encuentra que:

El 65 por ciento dice que la IA ya les está ayudando a crear mejores experiencias para los clientes.
El 49 por ciento atribuye a la IA la mejora de la toma de decisiones internas.
El 47 por ciento informa una mejora de la eficiencia, la productividad o el ahorro de costos del uso de la IA.

Incluso entre los ejecutivos de seguros que actualmente no están viendo beneficios, el entusiasmo por la IA sigue siendo alto, escriben Matt Adams, Marie Carr y Anand Rao de PwC. Por ejemplo, aunque el 47 por ciento de los encuestados dice que aún no ha visto aumentar los ingresos por el uso de la IA, esperan ver estos resultados dentro de dos años. Las compañías de seguros siguen comprometidas a invertir en inteligencia artificial, incluso cuando la recompensa no es inmediata.

Incorporación de la IA de hoy para las aplicaciones del mañana

A pesar de la especulación de los medios sobre un futuro impulsado completamente por máquinas, los modelos y algoritmos de IA actuales no pueden tomar sus propias decisiones, escribe Adam Uzialko en Business News Daily. La inteligencia artificial no puede reemplazar a los agentes humanos, suscriptores u otros tomadores de decisiones.

Lo que la tecnología puede hacer es proporcionar resúmenes de conjuntos de datos y conocimientos obtenidos de esos datos a los tomadores de decisiones humanos. Un agente o representante de servicio al cliente puede revisar esa información y responder a las necesidades específicas del cliente. La IA también puede reducir el tiempo que los profesionales humanos dedican a tareas serviles o repetitivas, como copiar el nombre y la dirección de un cliente en varios formularios.

«El resultado son aseguradoras que están mejor equipadas para vender a los clientes los planes más adecuados para ellos», escribe Uzialko.

Scott Likens, Michael Shehab y Anand Rao de PwC escriben que las aseguradoras deberán centrarse en varias áreas para garantizar una implementación efectiva y responsable de la inteligencia artificial en los próximos años:

Evalúe los riesgos y haga un plan para monitorear el riesgo. Las aseguradoras deberán considerar cómo interactúa la IA con sus oportunidades, riesgos y prácticas financieras, operativas y de reputación.
Nunca «configúrelo y olvídese». La IA aprende y se adapta en función de la información a la que puede acceder. Como resultado, los humanos deben monitorear las adaptaciones y los resultados de la IA para reducir el impacto del sesgo inaceptable y guiar el desarrollo de la IA.
Haga de la ética una parte esencial de la IA. La IA puede aprender y adaptarse, pero no tiene la reserva de experiencias e interacciones humanas que los humanos dan por sentado cuando aprendemos cosas nuevas. Tratar la capacitación ética como una parte esencial del uso de la IA es imprescindible.

Enseñar a los profesionales de seguros a trabajar junto con la IA también es esencial para las aseguradoras que desean seguir creciendo más allá de 2022. Los miembros del equipo deberán adaptar sus propios flujos de trabajo. También deberán comprender cómo funciona la IA, cuáles son sus limitaciones y dónde debe monitorearse.

Una vez que fue materia de ciencia ficción, la inteligencia artificial es ahora una realidad diaria para las compañías de seguros, agentes, corredores y clientes. A medida que la tecnología crece y madura, puede cambiar la forma en que las aseguradoras hacen negocios y cómo brindan valor a los clientes mientras protegen sus propios resultados.

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