25 de abril de 2024
¿Cómo afectará la IA a la industria de seguros?
“Las oportunidades de creación de valor mediante IA generativa abundan en toda la cadena de valor de los seguros”, según un nuevo informe de Deloitte.
Sin embargo, el informe señala que, dado que la generación de IA está en sus inicios, las aseguradoras buscan el equilibrio adecuado entre aprovechar el valor de una tecnología emergente y gestionar adecuadamente los riesgos. El informe ofrece a los compradores de seguros una visión del futuro de cómo las aseguradoras intentarán utilizar la IA para optimizar sus operaciones en diversos sectores.
Seguros generales y de accidentes (P&C)
La IA generativa puede ayudar a agilizar el proceso de reclamaciones y optimizar la gestión de riesgos para las aseguradoras generales.
- Procesamiento de reclamos optimizado (factores de valor: mejoran la productividad de la fuerza laboral, permiten ahorros de costos y eficiencias): los chatbots impulsados por Gen AI pueden registrar y responder al primer aviso de pérdida y brindarles a los clientes información en tiempo real sobre los servicios de clasificación y reparación para mejorar el tiempo de respuesta y la experiencia del cliente.
- Prevención y control de pérdidas mejorados (Generadores de valor: mejora de la productividad de la fuerza laboral, generación de nuevas fuentes de ingresos): La IA de última generación puede desempeñar un papel crucial en la identificación y mitigación de riesgos. Al analizar datos de siniestros de múltiples fuentes y formatos (p. ej., Internet de las Cosas, vídeo, texto), siniestros históricos y factores externos (p. ej., patrones meteorológicos), los modelos de IA de última generación pueden ayudar a las aseguradoras de seguros generales a identificar áreas propensas a pérdidas, lo que puede contribuir al desarrollo de estrategias y planes de mitigación de riesgos (p. ej., recomendar mejoras de seguridad o sugerir ajustes a las pólizas para reducir futuras pérdidas).
Grupo
Las aseguradoras grupales pueden aprovechar Gen AI para brindar valor adicional a empleadores y empleados a través de información y recomendaciones personalizadas.
- Planes grupales personalizados (impulsores de valor: generar nuevas fuentes de ingresos, mejorar la productividad de la fuerza laboral): Gen AI puede analizar datos de una variedad de fuentes (por ejemplo, información demográfica, perfiles de salud y datos históricos de reclamos de los miembros del grupo) para generar conocimientos e informar el diseño de planes de seguro grupales personalizados y paquetes y opciones de beneficios personalizados, lo que permite al empleador mejorar la propuesta de valor del paquete de beneficios.
- Mayor participación de los miembros (impulsores de valor: generar nuevas fuentes de ingresos, mejorar la productividad de la fuerza laboral): al aprovechar y analizar los datos de los miembros (por ejemplo, preferencias, historial de compras, datos de redes sociales, etc.), los modelos Gen AI pueden generar consejos de salud personalizados o brindar asesoramiento financiero para equipar de manera proactiva a los miembros con información informativa y promover el bienestar general.
Riesgos e implicaciones regulatorias de la IA en seguros
La IA general presenta riesgos potenciales y su adopción puede ser lenta si no se tienen en cuenta los siguientes aspectos al escalar:
- Las alucinaciones maliciosas y las falsificaciones profundas, el phishing y las inyecciones rápidas, y los actores ambivalentes pueden exponer la superficie de ataque y erosionar la confianza del cliente.
- La inteligencia artificial general es propensa a imitar sesgos y propagar comportamientos discriminatorios si se implementa sin medidas de protección ni monitoreo continuo.
- Los modelos se entrenarán en un corpus de datos propietarios y a menudo privados, lo que requiere cumplimiento normativo, aislamiento de nodos y trazabilidad de la fuente.
- La atención al cliente y la interacción con el cliente en las aseguradoras requieren una mayor empatía y habilidades de interacción humana más suaves, especialmente durante la tramitación de siniestros. Un énfasis excesivo en la automatización basada en IA puede resultar en una falta de contacto humano, lo que podría reducir la satisfacción y la fidelización del cliente.
- Los reguladores de seguros exigen supervisar los modelos de IA de las aseguradoras y esperan que estas gestionen el riesgo asociado. La supervisión de la IA a nivel estatal avanza con fuerza, con leyes vigentes o en proceso de aprobación, y boletines de los comisionados de seguros que ejercen su autoridad bajo diversas leyes estatales y federales.
Para mitigar estos desafíos, las compañías de seguros deben priorizar el desarrollo de IA ética, aprovechar datos de capacitación diversos y representativos, evaluar y auditar sus sistemas de IA de manera consistente a través de un modelo de gobernanza sólido y mantener la transparencia en la toma de decisiones.