25 de abril de 2024
¿Cómo afectará la IA a la industria de seguros?
"Las oportunidades de creación de valor de la IA generativa abundan en toda la cadena de valor de los seguros", según un nuevo informe de Deloitte.
Sin embargo, dice el informe, dado que la generación de IA está en su infancia, las aseguradoras están tratando de lograr el equilibrio adecuado entre aprovechar el valor de una tecnología emergente y gestionar los riesgos de manera adecuada. El informe ofrece a los compradores de seguros una visión del futuro sobre cómo las compañías de seguros intentarán utilizar la IA para hacer sus operaciones más eficientes en diversos sectores.
Propiedad y 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 (impulsores 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 brindar a los clientes información en tiempo real sobre los servicios de clasificación y reparación para mejorar el tiempo de respuesta y la atención al cliente. experiencia.
- Mejor prevención y control de pérdidas (impulsores de valor: mejorar la productividad de la fuerza laboral, generar nuevas fuentes de ingresos): la IA de generación puede desempeñar un papel crucial en la identificación y mitigación de riesgos. Al analizar datos de reclamaciones de múltiples fuentes y formas (p. ej., Internet de las cosas, vídeo, texto), reclamaciones históricas y factores externos (p. ej., patrones climáticos), los modelos Gen AI pueden ayudar a las aseguradoras generales a identificar áreas propensas a pérdidas, lo que puede ayudar en el desarrollo de estrategias y planes de mitigación de riesgos (por ejemplo, recomendar mejoras de seguridad, sugerir ajustes de políticas para reducir pérdidas futuras).
Grupo
Las aseguradoras grupales pueden aprovechar Gen AI para brindar valor adicional a empleadores y empleados a través de conocimientos y recomendaciones personalizados.
- 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 (p. ej., información demográfica, perfiles de salud y datos históricos de reclamos de los miembros del grupo) para generar conocimientos e informar al diseño de planes de seguro grupal personalizados y paquetes y opciones de beneficios personalizados, que permitan al empleador mejorar la propuesta de valor del paquete de beneficios.
- Compromiso mejorado de los miembros (impulsores de valor: generar nuevas fuentes de ingresos, mejorar la productividad de la fuerza laboral): aprovechando y analizando 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 proactivamente a los miembros con información informativa y promover el bienestar general.
Riesgos e implicaciones regulatorias de la IA en los seguros
La generación de IA presenta riesgos potenciales y la adopción puede ser lenta si no se tiene en cuenta lo siguiente al escalar:
- Las alucinaciones maliciosas y los deepfakes, el phishing y las inyecciones rápidas, así como los actores ambivalentes, pueden exponer la superficie de ataque y erosionar la confianza del cliente.
- La generación de IA es propensa a imitar sesgos y propagar comportamientos discriminatorios si se implementa sin barreras de seguridad ni monitoreo continuo.
- Los modelos se entrenarán en un corpus de datos propietarios y, a menudo, privados, que requerirán cumplimiento normativo, aislamiento de nodos y trazabilidad de la fuente.
- El servicio al cliente y el compromiso dentro de las compañías de seguros requieren un mayor sentido de empatía y habilidades de interacción humana más suaves, especialmente durante el procesamiento de reclamos. Un énfasis excesivo en la automatización impulsada por la IA puede resultar en una falta de contacto humano, lo que podría conducir a una reducción de la satisfacción y la lealtad del cliente.
- Los reguladores de seguros quieren supervisar los modelos de IA de las aseguradoras y esperan que estas gestionen el riesgo de la IA. La actividad de supervisión de la IA a nivel estatal avanza, con leyes vigentes o previstas, hasta boletines de los comisionados de seguros que afirman su autoridad bajo múltiples leyes estatales y federales.
Para mitigar estos desafíos, las compañías de seguros deben priorizar el desarrollo ético de la IA, 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.