Una de las mayores olas de transformación derivadas de la inteligencia artificial generativa puede ser aplicada por el sector asegurador, dado que la industria de coberturas y gestión de riesgos funciona sobre la base de datos. Según información del sitio Valor Econômico, los expertos afirman que el año 2023 podría ser conocido, en el futuro, como un hito en la era de las IA en el Mercado de Seguros.

Las aplicaciones basadas en redes neuronales permitirán a las aseguradoras individualizar la evaluación de riesgos y anticipar la necesidad de cobertura del cliente. El procesamiento de reclamaciones puede tardar minutos o incluso segundos desde que se abren hasta que se recibe la compensación. Las IA permitirán la creación de nuevos productos e incluso el surgimiento de mercados enteros. El uso de la inteligencia artificial tiende a generar la necesidad de contar con seguros para hacer frente a los riesgos de aplicar esta tecnología en temas como la privacidad de los datos y las responsabilidades por los impactos de la tecnología. Las herramientas permitirán valorar riesgos que actualmente se consideran muy complejos, como los relacionados con el cambio climático. Esto se debe a que los modelos de evaluación serán más predictivos y menos dependientes de datos históricos, que no siempre corresponden al nuevo estándar.

El CMO y cofundador de la insurtech Azos, Bernardo Ribeiro, afirma que “la IA provocará una transformación tan grande como la que trajo el smartphone al mundo digital. El experto explica que el primer nivel de transformación dentro del sector que provocan las IA se produce en la automatización de procesos. Pero las aplicaciones van mucho más allá. “A veces, comportamientos considerados triviales, como el de un cliente yendo y viniendo de un área de un sitio web, también se convierten en una experiencia dada y de aprendizaje. Necesitamos tener todas estas interacciones en la base de datos, desde qué artículos leen más los clientes hasta si las personas están leyendo la lista de elementos eliminados. De esta manera podemos entender si existe algún tipo de demanda o interés insatisfecho en determinado tipo de protección”, dijo.

El ejecutivo también destaca la importancia del proceso de contratación y destaca la IA de Azos. “Este es uno de los principales usos de la IA y los algoritmos, es decir, cómo capturar la mayor cantidad de datos posible durante el proceso de contratación. Esto nos permite emitir una póliza de seguro de vida en tan solo 30 segundos, a veces en menos tiempo. Nuestra IA de Azos se llama Fred. Después de beber de todas las fuentes de datos posibles en ese momento, Fred rechaza, aprueba o indica la necesidad de un análisis humano para la demanda de políticas. El 90% de todas las pólizas de seguros de vida se emiten en menos de un día hábil”, puntualizó.

El director general de Akad Seguros, Danilo Gamboa, ve la posibilidad de personalizar el riesgo y, por tanto, ayudar a un proceso de suscripción más eficiente como una de las grandes aplicaciones del uso de IA generativas en seguros. “Dos restaurantes son del mismo tamaño, están en el mismo código postal y hoy probablemente pagan la misma prima de seguro. Esto es independiente de la infraestructura de seguridad, la calidad de la gestión y otros factores individuales que hacen que el riesgo sea diferente para cada establecimiento. La industria de seguros no puede evaluar el riesgo individual y la IA lo permitirá”.

Tiago Prado, director general de la insurtech BRZ Insurance, que opera en Estados Unidos, afirma que la empresa utiliza soluciones de inteligencia artificial desde 2017 para personalizar las soluciones de seguros según las necesidades individuales y locales. "La IA en el sector de los seguros revolucionará principalmente procesos como la evaluación de riesgos, la detección de fraude y la mejora del recorrido del cliente".

El presidente de la Confederación Nacional de Aseguradores (CNseg), Dyogo Oliveira, afirmó, durante el Congreso Interamericano de Seguros (Fides), que el impacto de las IA en la industria será “brutal”. Según el dirigente, las transformaciones sucederán más rápido de lo que imaginas.

La tecnología ayudará cada vez más en el aspecto del cruce de datos” – Ilan Kajan

El vicepresidente de siniestros y riesgos corporativos de Alper, Ilan Kajan, explica que la tecnología ampliará la capacidad predictiva de los modelos de análisis de riesgos en diversas áreas del seguro. “Cada vez más, la tecnología ayudará en el aspecto de cruzar datos, tanto de zonas de riesgo como de regiones cercanas, por ejemplo, si las lluvias excesivas pueden provocar un desbordamiento donde históricamente no ha ocurrido este tipo de eventos. Otro uso es el análisis predictivo para la salud”, afirma.

El director ejecutivo de Marsh Brasil, Ricardo Ciardella, cita como oportunidad en Brasil el desarrollo de productos como el agroseguro paramétrico, es decir, que tiene en cuenta parámetros climáticos, como temperaturas, cantidad de precipitaciones y otros, como desencadenante de el pago de la indemnización. El uso de IA puede acelerar la viabilidad de este tipo de productos con un enfoque más predictivo y preventivo. “En estos tiempos en los que vivimos eventos climáticos más catastróficos, este tipo de seguro podría ser una solución más rápida y efectiva en términos de cobertura. Muy pocos mercados cuentan con productos de este tipo homologados. La penetración es muy baja en América Latina, que no debería tener más de 50 políticas vigentes”.

Según Gamboa, de Akad, “utilizar datos históricos para intentar predecir catástrofes climáticas ya no ayudará, porque las condiciones están cambiando”. Pero, según el experto, “la IA puede utilizar datos y mirar desde diferentes ángulos para predecir riesgos de nuevas maneras. Y cuanto más enseñas, más eficiente se vuelve la herramienta”.

La aseguradora ya utiliza inteligencia artificial en productos como los seguros de transporte de carga. “Un riesgo importante en este negocio, por ejemplo, es el conductor. El profesional, en ocasiones, trabaja de forma exhaustiva, por ejemplo, durante las épocas de cosecha. Si el conductor comienza a parpadear o a actuar de manera que la IA entienda que existe riesgo de quedarse dormido al volante, la aplicación notifica al conductor y a quien esté monitoreando la carga. Esto ayuda a proteger al cliente y la vida de los profesionales y va más allá de tener una solución para compensar un accidente u otro evento”.

Gamboa también pone el ejemplo de un cliente del grupo en el sector del transporte. “La empresa realiza 300.000 entregas de productos en Brasil por semana y aseguramos todos esos viajes. Hay muchas entregas robadas y perdidas en el camino y estamos utilizando modelos de inteligencia artificial para ayudar a compensar rápidamente al cliente y, al mismo tiempo, prevenir el fraude. El gran problema de pagar rápidamente las reclamaciones es aceptar una gran cantidad de fraude. Y la tecnología nos permite diferenciar rápidamente los casos legítimos de los fraudes potenciales”.

Bernardo Ribeiro, CMO de Azos, cita otro uso dentro de la insurtech de herramientas que ayudan a predecir el comportamiento del consumidor en relación con los pagos. “Por ejemplo, nuestra herramienta identifica si la persona presenta un comportamiento de pago más irregular o si ha cambiado su comportamiento y se ha vuelto menos regular. En este caso, existe la posibilidad de que el cliente quiera cancelar [la póliza]. Así que llevamos a cabo una campaña para los clientes que nos dimos cuenta de que tenían muchas posibilidades de cancelar el uso del producto”.

El uso generalizado de la IA en diversas industrias también podría resultar una oportunidad. Según un informe de la correduría y consultoría estadounidense The Mahoney Group, los principales riesgos relacionados con el uso de la inteligencia artificial que pueden cubrir los productos de seguros incluyen violaciones de la seguridad y la privacidad de los datos, sesgos incorporados en los algoritmos, es decir, análisis sesgados, en general, insertados por programadores humanos, infracción de derechos de autor, fallas del sistema, difusión de información falsa e impactos negativos de los productos generados por componentes integrados de IA.

La interacción con los consumidores también tiende a volverse más “natural”. “El chatbot, por ejemplo, no se trata de IA”, afirma el CMO de Azos. “Las nuevas aplicaciones comprenderán, literalmente, el problema tal como escribe el cliente, como si fuera una persona y los menús que actualmente utilizan los bots serán sustituidos por lenguaje natural”, añade.

Fuente: Segs

Enlace: https://www.segs.com.br/seguros/386143-inteligencia-artificial-torna-se-grande-aliada-do-mercado-de-seguros