Mejor toma de decisiones basada en datos<\/h3>\n\n
Para la industria de seguros, la IA facilita la gesti\u00f3n de las cantidades masivas de datos generados tanto por las aseguradoras como por sus clientes.<\/p>\n\n
\u00abLos seguros siempre han sido un negocio de datos\u00bb, dice el vicepresidente de producto de bolt<\/a> , David Lewin. \u00abLa IA aporta una nueva forma de interpretar los datos y aportar informaci\u00f3n significativa tanto a nivel estrat\u00e9gico como transaccional. <\/p>\n\n \u00abEl uso de tecnolog\u00edas de IA permitir\u00e1 a los suscriptores pasar de la toma de decisiones manual y lineal basada en reglas a una informaci\u00f3n generada por computadora m\u00e1s precisa, lo que en \u00faltima instancia permitir\u00e1 a los suscriptores automatizar casos m\u00e1s simples y aprovechar los datos para ayudar en negocios m\u00e1s complejos y m\u00e1s grandes\u00bb.<\/p>\n\n Kate Browne<\/a>, asesora de suscriptores y experta s\u00e9nior en reclamos de Swiss Re, subraya el punto de David al se\u00f1alar que pocas industrias tienen m\u00e1s datos que la industria de seguros. El problema, entonces, es entender qu\u00e9 hacer con todos esos datos. <\/p>\n\n \u00abLos seres humanos simplemente no tienen la capacidad de lidiar con las cantidades masivas de datos que estamos recibiendo ahora\u00bb, dice Browne. \u00abEsa es la ventaja competitiva de la IA, poder usar este diluvio de datos para tomar mejores decisiones\u00bb. <\/p>\n\n El poder de la IA se deriva de su flexibilidad. Al entrenar a la inteligencia artificial en tipos particulares de problemas, las insurtechs y las compa\u00f1\u00edas de seguros pueden construir las herramientas que necesitan para una serie de tareas espec\u00edficas, liberando a los suscriptores humanos para que se concentren en un trabajo a\u00fan m\u00e1s all\u00e1 de la capacidad de una computadora. <\/p>\n\n \u00abSi bien muchas aseguradoras est\u00e1n comenzando a ver beneficios de las aplicaciones de IA, las compa\u00f1\u00edas que generan rendimientos significativos se acercan a la IA como una capacidad, no como una herramienta\u00bb, escriben Sumit Taneja y Rupesh Malik<\/a> en un documento t\u00e9cnico de EXL.<\/p>\n\n Al incluir seis aspectos espec\u00edficos de la IA en su estrategia operativa (aprendizaje autom\u00e1tico, procesamiento del lenguaje natural, modelos de datos de comportamiento, autenticaci\u00f3n de voz, visi\u00f3n por computadora e Internet de las cosas), las compa\u00f1\u00edas de seguros pueden maximizar el beneficio de las capacidades de IA para los suscriptores.<\/p>\n\n La inteligencia artificial ya est\u00e1 cambiando la forma en que las aseguradoras hacen negocios. Un cambio clave pero que a menudo se pasa por alto es el poder de la IA para alinear las perspectivas y objetivos tanto de la aseguradora como del asegurado. <\/p>\n\n \u00abHist\u00f3ricamente, las partes de un contrato de seguro, la aseguradora y el asegurado, siempre han tenido un conjunto diferente de informaci\u00f3n\u00bb, escribe Denis Kessler<\/a>, presidente y director ejecutivo de SCOR. Como resultado, ambos han actuado estrat\u00e9gicamente en un intento de inferir lo que sab\u00eda la otra parte. Las aseguradoras pueden encuestar a los asegurados sobre sus diversos comportamientos, por ejemplo, mientras que los asegurados pueden tratar de describir el riesgo o la p\u00e9rdida de una manera que conduzca a una mayor ventaja. <\/p>\n\n La distinci\u00f3n entre lo que sab\u00edan las aseguradoras y lo que sab\u00edan los asegurados llev\u00f3, a su vez, a una falta de confianza. Sin embargo, al utilizar la inteligencia artificial tanto para evaluar el riesgo como para suscribir p\u00f3lizas espec\u00edficas, las aseguradoras pueden alinear las necesidades, la comprensi\u00f3n y los intereses de los clientes con los suyos. Asegurador y asegurado se convierten en aliados en la lucha contra el riesgo. <\/p>\n\n Los investigadores han buscado aplicar la inteligencia artificial a la evaluaci\u00f3n del riesgo durante varios a\u00f1os. En 2002, la inventora Jill K. Jinks<\/a> present\u00f3 una solicitud de patente en Estados Unidos para \u00abun sistema y m\u00e9todo para evaluar interactivamente un riesgo de seguro comercial en un sistema interactivo\u00bb, en el que los agentes, los transportistas y los servidores de seguros desempe\u00f1aron un papel. <\/p>\n\n Hoy en d\u00eda, las insurtechs aplican la IA a las preguntas de suscripci\u00f3n de varias maneras. Un m\u00e9todo es proporcionar una visi\u00f3n m\u00e1s precisa del riesgo subyacente al tener en cuenta factores que de otro modo no llegar\u00edan a la atenci\u00f3n de un suscriptor. Estas herramientas pueden ser particularmente \u00fatiles para las empresas que buscan mejorar sus \u00edndices operativos combinados en una era de m\u00e1rgenes cada vez m\u00e1s ajustados, dice Richard Hartley<\/a>, CEO y cofundador de Cytora. <\/p>\n\n Sin embargo, la evaluaci\u00f3n del riesgo en s\u00ed misma es solo una de las formas en que la inteligencia artificial puede ayudar a las aseguradoras comerciales a enfrentar los desaf\u00edos actuales.<\/p>\n\n Si bien las herramientas y capacidades de IA pueden ayudar a las compa\u00f1\u00edas de seguros a proteger mejor sus propios resultados, al mismo tiempo pueden ayudar a los clientes de seguros a recibir el servicio personalizado que exigen y la cobertura que realmente necesitan.<\/p>\n\n Un estudio de caso<\/a> de Cognizant describe el uso de la inteligencia artificial para comprender, modelar y predecir mejor los riesgos de inundaci\u00f3n con el fin de suscribir mejor las p\u00f3lizas y comprender el verdadero tama\u00f1o y alcance del mercado de seguros contra inundaciones de EE. UU. Al entrenar el software con cantidades masivas de datos geogr\u00e1ficos y demogr\u00e1ficos, Cognizant cre\u00f3 una herramienta que podr\u00eda proporcionar historiales, patrones y predicciones de inundaciones m\u00e1s precisos. Esta herramienta se puede utilizar para redactar p\u00f3lizas de seguro contra inundaciones de manera m\u00e1s efectiva, administrando riesgos espec\u00edficos sin sobrecargar a los propietarios con una cobertura que no se ajusta a sus necesidades. <\/p>\n\n Por lo tanto, la inteligencia artificial utilizada en la suscripci\u00f3n beneficiar\u00e1 tanto a los clientes de seguros como a los suscriptores de seguros. \u00abAl poder consumir m\u00e1s datos autom\u00e1ticamente, veremos m\u00e1s personalizaci\u00f3n y los clientes se beneficiar\u00e1n al pagar por la cobertura que realmente necesitan\u00bb, dice Sofya Pogreb<\/a>, directora de operaciones de Next Insurance. Este nivel de personalizaci\u00f3n, a su vez, aumentar\u00e1 las posibilidades de que un cliente permanezca leal a su aseguradora existente, ya que la aseguradora demuestra una comprensi\u00f3n de sus necesidades espec\u00edficas. <\/p>\n\n La inteligencia artificial ya desempe\u00f1a un papel en una amplia gama de actividades humanas cotidianas. Las herramientas basadas en IA aparecen en los lugares de trabajo de seguros comerciales, as\u00ed como en los lugares de trabajo de las empresas que buscan cobertura de seguro. La r\u00e1pida propagaci\u00f3n de la IA produce varias consideraciones nuevas para las aseguradoras. <\/p>\n\n Cuando se trata de suscripci\u00f3n, la inteligencia artificial no solo cambiar\u00e1 la forma en que trabajan las aseguradoras. Tambi\u00e9n cambiar\u00e1 la forma en que eval\u00faan el riesgo en s\u00ed, dice Warren Berey<\/a>, director de suscripci\u00f3n y operaciones de N2G Worldwide Insurance Services. <\/p>\n\n Por ejemplo, las empresas que utilizan IA en sus propias operaciones, o que fabrican productos con IA integrada, enfrentan riesgos que nuestra comprensi\u00f3n de las operaciones inform\u00e1ticas tradicionales basadas en c\u00f3digo puede no tener en cuenta. A medida que la tecnolog\u00eda evoluciona m\u00e1s r\u00e1pidamente, se reduce la ventana de tiempo para recopilar informaci\u00f3n sobre estos riesgos y responder a trav\u00e9s de una suscripci\u00f3n mejorada. <\/p>\n\n Ni las aseguradoras ni las empresas de ciberseguridad se toman a la ligera estos r\u00e1pidos cambios. A medida que aumentan los riesgos relacionados con la IA, tambi\u00e9n lo hace el compromiso de la aseguradora de crear e implementar la tecnolog\u00eda para desafiarlos, dice Tim Marlin<\/a>, l\u00edder de desarrollo de productos cibern\u00e9ticos en Marsh. <\/p>\n\n Otros riesgos cambiantes tambi\u00e9n requieren la implementaci\u00f3n de herramientas de suscripci\u00f3n habilitadas por IA. Adem\u00e1s de los cambios en el negocio comercial y el riesgo cibern\u00e9tico impulsados por la propia IA, las aseguradoras de propiedad y accidentes se enfrentan actualmente a un mundo agitado. Las pandemias, las protestas, una econom\u00eda tambaleante, la incertidumbre clim\u00e1tica y otros desaf\u00edos contin\u00faan remodelando el riesgo. <\/p>\n\n Combinada con otras herramientas como el aprendizaje autom\u00e1tico y el an\u00e1lisis de big data, la IA puede ayudar a los suscriptores a enfrentar el desaf\u00edo. Estas herramientas \u00abayudan a las aseguradoras comerciales a reforzar sus capacidades para agilizar el proceso de suscripci\u00f3n [y] identificar y fijar el precio de los riesgos de manera eficiente y, por lo tanto, aumentar la rentabilidad\u00bb, se\u00f1alan Ramesh Darbha<\/a> de CapGemini y sus colegas investigadores en un informe de 2018. <\/p>\n\nPensar en la IA como una capacidad estrat\u00e9gica<\/h3>\n\n
![\"\"](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/inspecting-damaged-car--1024x683.jpg\")
<\/figure>\n\nInteligencia artificial en acci\u00f3n<\/h2>\n\n
Aplicaci\u00f3n de la IA a la evaluaci\u00f3n de riesgos<\/h3>\n\n
Ayudar a los suscriptores a ayudar a los clientes<\/h3>\n\n
![\"\"](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/two-handshake-close-up--1024x683.jpg\")
<\/figure>\n\nConsideraciones para aseguradoras comerciales<\/h2>\n\n
Evaluaci\u00f3n del riesgo en un mundo impulsado por la IA<\/h3>\n\n
Mejorar el trabajo de suscripci\u00f3n<\/h3>\n\n