El poder transformador de la IA en el sector seguros

La digitalización del sector asegurador ha transformado la manera en que estas compañías ofrecen sus servicios. Las nuevas necesidades de los clientes, que ahora son más digitales y, por tanto, demandan rapidez, autenticidad y personalización en todos los servicios que utilizan, han impulsado un sector considerado hasta este momento tradicional. De este modo, de entre las tecnologías emergentes, ha sido la inteligencia synthetic (IA) la que se ha posicionado como la más disruptiva para sus operaciones. De hecho, hoy en día las experiencias personalizadas son la norma, pero poder ofrecerlas a los precios de mercado actuales sería prácticamente imposible sin ayuda de la IA.

El uso de la IA en la industria aseguradora

Sin embargo, la adopción de la IA en el sector asegurador ofrece numerosos beneficios que se extienden a todos los gamers de la industria. Gracias a ella, y a su capacidad de analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y precisa, las compañías pueden tomar decisiones informadas sobre las carteras de seguros y ofrecer soluciones más personalizadas a sus clientes, creando experiencias únicas.

A pesar de las expectativas y el entusiasmo que gira en torno a la inteligencia synthetic, también ha surgido una oleada de miedo acerca del impacto negativo que ésta puede tener en nuestras vidas. Es cierto que su uso puede generar algunos riesgos complejos, como los sesgos, la ética, el rendimiento, la fiabilidad de la información o la propiedad intelectual, que deben ser gestionados de la manera adecuada para poder utilizarla de forma segura.  Sin embargo, la adopción de la IA en el sector asegurador ofrece numerosos beneficios que se extienden a todos los gamers de la industria. Gracias a ella, y a su capacidad de analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y precisa, las compañías pueden tomar decisiones informadas sobre las carteras de seguros y ofrecer soluciones más personalizadas a sus clientes, creando experiencias únicas. Procesos como la identificación de riesgos, la detección de fraudes, la gestión de siniestros y hasta la suscripción y el análisis de datos, se pueden agilizar y optimizar a través de la IA para mejorar el servicio al cliente y las operaciones internas.

Del mismo modo, y de forma más reciente, la evolución de la IA nos ha permitido ser testigos de la irrupción de la inteligencia synthetic generativa (IAG), que se ha abierto paso con la llegada de ChatGPT. Esta rama de la IA va un paso más allá y se enfoca en la generación de contenido unique a partir de datos existentes. Esto quiere decir que, a través del procesamiento del lenguaje pure, es capaz de generar contenido en forma de texto, audio, imágenes, vídeo y más. La IAG ha cobrado mucha relevancia en un corto período de tiempo, ya que redefine las reglas del juego y da lugar a todo un abanico de posibilidades innovadoras para los negocios. En el ramo de los seguros se pueden aprovechar sus ventajas para conocer mejor a los clientes y, así, definir mejor los productos, al igual que realizar ventas cruzadas mucho más afinadas al tener en cuenta tanto el histórico de los clientes, como los clientes con características similares.

Desde la evaluación de riesgos hasta la experiencia del cliente: ¿cómo se está utilizando la IAG en el sector de seguros?

Con la ayuda de la IAG, las aseguradoras consiguen ahora analizar datos de múltiples fuentes, como registros médicos, informes de accidentes o datos demográficos, lo que les permite, entre otras cosas, realizar una mejor evaluación de riesgos y llevar a cabo una tarificación más precisa. Esto, a su vez, significa que puede predecir eventos futuros y riesgos potenciales gracias a la posibilidad de simular distintos escenarios, lo que supone a las compañías tener la posibilidad de ofrecer pólizas personalizadas que se ajustan a las necesidades individuales de los asegurados.

Del mismo modo, los sistemas de IAG son una valiosa herramienta para detectar el fraude. Pueden distinguir patrones sospechosos, identificar reclamaciones fraudulentas y tomar medidas preventivas para minimizar el impacto financiero. Esto permite a las aseguradoras detectar y prevenir el fraude de manera más eficiente, ahorrando tiempo y recursos.

La automatización de procesos es otra vía a través de la cual las aseguradoras se benefician de los sistemas de IAG. Con la automatización de tareas rutinarias y repetitivas, como la gestión de documentos y la evaluación de reclamaciones, las compañías consiguen ser más eficientes, a la vez que reducen los costes operativos y agilizan sus procesos.

La automatización de procesos es otra vía a través de la cual las aseguradoras se benefician de los sistemas de IAG. Con la automatización de tareas rutinarias y repetitivas, como la gestión de documentos y la evaluación de reclamaciones, las compañías consiguen ser más eficientes, a la vez que reducen los costes operativos y agilizan sus procesos. Además, el análisis de los datos de clientes para comprender mejor sus necesidades y preferencias les ayuda a ofrecer productos y servicios más personalizados y adaptados a cada uno. Como resultado, el proceso de suscripción es más completo y los costes generales de las reclamaciones son más bajos. Los suscriptores también pueden trabajar de manera más eficiente, procesando las solicitudes más rápido y con menos errores, generando índices de satisfacción del cliente más altos.

En términos de servicio al cliente, las aseguradoras están utilizando cada vez más la IAG para automatizar el primer contacto en sus departamentos de atención al cliente. De esta forma, los agentes humanos disponen de más tiempo para concentrarse en tareas de mayor valor añadido, como la atención de los siniestros.

Limitaciones de los sistemas de IAG

No cabe duda del poder transformador de la IAG para el sector asegurador. Sin embargo, estos sistemas tienen una serie de limitaciones que deben tenerse en cuenta al utilizarlos, en especial en una industria tan compleja y smart como esta.

En primer lugar, los sistemas de IAG tienen un conocimiento limitado del mundo. De modo que, solo pueden aprender de los datos con los que se entrenan, por lo que pueden estar sesgados o ser inexactos. En segundo lugar, los sistemas de IAG no son adecuados para suscripciones complejas que involucren muchas variables humanas. Es difícil para los sistemas de IA entender las sutilezas del comportamiento humano, por lo que el sistema puede confundirse y sufrir “alucinaciones”.

En tercer lugar, los sistemas de IAG plantean una serie de preocupaciones éticas. Carecen de empatía, lo que puede ser un problema cuando se abordan las preocupaciones de los clientes. Además, a medida que la IAG evolucione y se generalice, los gobiernos intentarán regularla con nueva legislación. Mantenerse al día y cumplir con estas regulaciones podría resultar costoso para una compañía de seguros.

Aun así, y a pesar de los desafíos que presenta, la IAG es una tecnología que ofrece numerosos beneficios para este sector. En los próximos años es possible que veamos una creciente adopción de esta rama de la IA en la industria, ya que las aseguradoras buscan mejorar sus operaciones continuamente y ofrecer una mejor experiencia a sus clientes.

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