La IA en los seguros: Beneficios, retos y perspectivas

¿Qué es la IA en los seguros?

El sector de los seguros es uno de los más ricos en datos. Por ello, no es de extrañar que el potencial de la IA en los seguros sea enorme. Está abriendo la puerta a nuevas ganancias en eficiencia operativa, mejora de la experiencia del cliente y aumento de la toma de decisiones.

Tras la pandemia de COVID-19, las prioridades de los clientes de seguros están cambiando, orientándose hacia servicios más personalizados y a la carta. En este contexto, las herramientas de IA de nueva generación son clave para que las aseguradoras presten servicios que satisfagan las necesidades de los clientes.

Una instantánea del sector de los seguros. Fuente. DataCamp

Con este cambio de paradigma en el sector, las aseguradoras se han embarcado en un viaje de profundos cambios, en el que la inversión en nuevas tecnologías, incluido el aprendizaje automático y la IA generativa, es clave para impulsar los beneficios y sobrevivir en un panorama competitivo en constante evolución. Como explica Sudaman Thoppan Mohanchandralal en el podcast DataFramed:

Sin embargo, como tecnología incipiente, dónde y cómo implantar adecuadamente las soluciones de IA es una tarea difícil para los profesionales de la IA en las compañías de seguros. Analicemos las principales tecnologías de IA que están transformando los seguros.

Principales tecnologías de IA que transforman los seguros

Podemos destacar dos tecnologías básicas que están remodelando rápidamente los seguros: el aprendizaje automático -que ha sido ampliamente utilizado por las aseguradoras en las dos últimas décadas- y, más recientemente, las soluciones de IA generativa.  

• IA tradicional y aprendizaje automático. En las últimas décadas, las aseguradoras han adoptado soluciones de aprendizaje automático para aumentar la capacidad de análisis predictivo. Los modelos de aprendizaje automático son clave en áreas como la detección de fraudes en reclamaciones de seguros, la mejora de la retención de clientes y la optimización de precios en series temporales. Al mismo tiempo, el aprendizaje automático está detrás de las capacidades de procesamiento del lenguaje natural (PLN) de los modernos chatbots que las aseguradoras han utilizado con fines de atención al cliente. Puedes obtener más información sobre la importancia de la ciencia de datos y el aprendizaje automático en los seguros en otro artículo de DataCamp.
• IA Generativa. Aunque la IA tradicional y el aprendizaje automático seguirán desempeñando un papel importante en las muchas rutinas diarias de las aseguradoras, la IA generativa es sin duda la próxima gran novedad. Las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, están preparadas para revolucionar el sector de los seguros, haciendo avanzar los productos de seguros personalizados, mejorando la experiencia del cliente y remodelando las estrategias de marketing. 

Si eres un recién llegado a la IA generativa y al aprendizaje automático, nuestro Curso de Fundamentos de la IA es un lugar estupendo para iniciarte en la tecnología más valiosa y revolucionaria de la actualidad. 

Aplicaciones de la IA en los seguros en distintos sectores

La IA desempeña un papel fundamental en los seguros, independientemente del tipo de empresa. En este sector, cubrimos las aplicaciones más populares en los tipos tradicionales de seguro: seguro médico, seguro de automóvil y seguro de vida.

La IA en los seguros de enfermedad

Los seguros de enfermedad cubren los gastos médicos del beneficiario como consecuencia de una enfermedad o lesión. Las aseguradoras de este sector utilizan la IA para optimizar la tarificación de los planes de seguros, lo que también se denomina modelización de las primas de riesgo. 

Aprovechando el análisis predictivo, las aseguradoras pueden evaluar con una precisión sin precedentes el perfil de riesgo del cliente, lo que es clave para ofrecer precios competitivos a los particulares. Por ejemplo, comprender y predecir los futuros riesgos de enfermedad con IA es fundamental para la optimización de la cartera y la fijación de precios. 

Aunque predecir fenómenos complejos como la pandemia de COVID-19 hubiera sido todo un reto, comprender y predecir los resultados sanitarios permitirá a las aseguradoras priorizar y personalizar sus servicios.

Un gran ejemplo de iniciativas de seguros médicos impulsadas por la IA es Wisedocs, una plataforma que utiliza la IA para revisar, analizar y resumir automáticamente historiales médicos largos, ahorrando hasta un 30% del tiempo que llevaría hacerlo manualmente. Como dice Connor Atchison, su fundador y director general:

La IA en los seguros de automóviles

Los seguros de automóvil protegen a los beneficiarios contra pérdidas económicas en caso de accidente o robo. Las aseguradoras de todo el mundo están explorando las posibilidades de los datos y la IA para mejorar el negocio de los seguros de automóviles. 

Uno de los casos de uso más ilustrativos es la evaluación del perfil de riesgo de los conductores. Los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se utilizan para crear categorías granuladas de clientes basadas en datos, como su historial de conducción, el tipo de coches que conducen o incluso su historial crediticio. Los datos telemáticos, incluidos los del propio coche y los del teléfono utilizado dentro del vehículo, tienen el potencial de aumentar drásticamente la precisión de estos modelos.

Doug McElhaney, socio de la práctica de seguros de McKinsey & Company, habla de estas nuevas posibilidades en este artículo:

Otro caso de uso importante está relacionado con la detención por fraude. Con la IA y el aprendizaje automático, las aseguradoras pueden tener una mejor idea del comportamiento de los conductores, lo que es clave para detectar posibles reclamaciones fraudulentas. Las variables que podrían rastrearse para levantar banderas rojas son los kilómetros previstos que se conducirán anualmente, la ubicación del garaje donde se aparca un vehículo, o el alcance de las lesiones de alguien tras un accidente o los tratamientos médicos adecuados. 

Matthew Carrier, director de Deloitte Consulting, destaca las ventajas de la IA para la detección del fraude:

La IA en los seguros de vida

El seguro de vida es un contrato por el que una aseguradora garantiza el pago a los beneficiarios de un asegurado cuando éste fallece. 

Existen enormes posibilidades para la IA en el sector de los seguros de vida. Dada la naturaleza a largo plazo de este tipo de servicios (los plazos de los contratos de seguros de vida pueden extenderse de 1 a 40 años o más), ofrecer un precio de prima justo es clave para impulsar la satisfacción y la retención de clientes. Por eso la IA se está convirtiendo en una herramienta clave durante el proceso de suscripción.  

Estas herramientas se utilizan a lo largo de todo el proceso, desde la recogida y evaluación de datos, hasta la valoración del riesgo y el cálculo de la prima.

La IA en las tareas diarias de los seguros

Analicemos en detalle cómo funcionan la IA y el aprendizaje automático en algunas de las operaciones cotidianas más comunes de las aseguradoras.

La IA en la suscripción de seguros

La suscripción es un proceso de evaluación en el que una aseguradora valora si un solicitante es asegurable y calcula la prima de su póliza. El proceso de suscripción es habitual en todo tipo de seguros, desde los de salud y vida hasta los de automóvil y viaje. 

El proceso de suscripción tiene como objetivo fijar una prima justa basada en el perfil de riesgo de las personas. Tradicionalmente, éste ha sido un proceso tedioso y largo, que requiere la recopilación y evaluación de grandes cantidades de datos, a menudo ordenados de forma caótica y fragmentaria. La suscripción tradicional es propensa a errores y complejidades, lo que hace que el proceso sea largo, ineficaz y engorroso. La capacidad limitada para abordar la suscripción suele dar lugar a primas más elevadas y a una falta de personalización.

Aquí es donde entran en escena la IA y el aprendizaje automático. La analítica avanzada de datos desempeña un papel crucial en la suscripción moderna, aumentando la eficacia operativa, mejorando la precisión en las evaluaciones de riesgo y permitiendo a las aseguradoras ofrecer pólizas personalizadas.

Un gran ejemplo de cómo la IA puede ayudar en los procesos de suscripción es Indigo, una empresa especializada en seguros de responsabilidad profesional médica. Su proceso de suscripción basado en IA examina miles de puntos de datos para ofrecer precios adaptados a las necesidades de los profesionales sanitarios y sus especialidades médicas. 

La IA en la tramitación de siniestros de seguros

Las reclamaciones son la otra cara de la moneda en el negocio de los seguros. Una reclamación es una solicitud formal de un asegurado a una compañía de seguros para obtener cobertura o indemnización por un siniestro cubierto o un evento de la póliza.

Al igual que ocurría con la suscripción, la tramitación de siniestros ha sido históricamente una tarea repetitiva, que lleva mucho tiempo y que implica el análisis exhaustivo de cada caso concreto y de la información facilitada por el asegurado. Este proceso suele dar lugar a errores humanos y graves atascos, y la probabilidad de sufrir fraude es relativamente alta. 

La IA está revolucionando la tramitación de las reclamaciones de seguros. Al analizar grandes cantidades de datos, agilizar el proceso de gestión de siniestros y automatizar las tareas rutinarias, las herramientas de IA pueden mejorar la eficacia, detectar posibles fraudes con mayor precisión y liberar a los agentes de seguros para que se concentren en otras tareas.

Un gran estudio de caso para ilustrar los efectos de la IA en la tramitación de siniestros puede encontrarse en este artículo, en el que una compañía de seguros nórdica pudo analizar automáticamente el 70% de los documentos tras la implantación de una solución de IA desarrollada por EY wavespace Madrid.

Retos y consideraciones para la adopción de la IA en los seguros

Aunque las ventajas de la IA son evidentes, implantar con éxito una solución de IA no siempre es fácil, sobre todo en un sector como el de los seguros, en el que hay muchos datos sensibles implicados. Analicemos los retos más importantes.

Retos éticos y normativos

A pesar de las capacidades únicas de la IA, es importante tener en cuenta sus riesgos potenciales y las preocupaciones normativas en el sector de los seguros. Christian Westermann, Jefe de IA de Zurich, resume las principales preocupaciones desde un punto de vista técnico:

Además, el cumplimiento del panorama legal en rápida evolución es obligatorio para que las aseguradoras garanticen la protección de datos y el uso justo y seguro de la IA. Un gran ejemplo de cómo será el futuro del cumplimiento normativo es la recientemente aprobada Ley de IA de la UE, una normativa exhaustiva que obliga a las empresas, incluidas las aseguradoras, a adelantar estrictas medidas reguladoras. 

Consulta nuestro Curso de Fundamentos de la Ley de IA de la UE para conocer esta norma innovadora y ambiciosa y saber cómo cumplirla.

Christian Westermann avanza las principales implicaciones de la Ley de IA de la UE para el negocio de los seguros:

Integraciones y escalabilidad

Integrar las soluciones de IA con los sistemas existentes y hacerlas escalables puede ser complejo y requiere una infraestructura moderna, de la que carecen muchas compañías de seguros. Estas empresas suelen tener sistemas heredados que no pueden interactuar fácilmente con las herramientas de IA de vanguardia. 

Combinar las tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial en estos procesos establecidos requiere una cuidadosa planificación y personalización para evitar interrupciones. Las aseguradoras deben evaluar su infraestructura actual, identificar los posibles problemas de integración e invertir en las actualizaciones necesarias para garantizar que ambos sistemas funcionen armoniosamente con las tecnologías existentes.

Perfeccionamiento de equipos y personas

Construir una estrategia de IA con éxito requiere un esfuerzo y unos recursos considerables, pero incluso las empresas con grandes bolsillos fracasan a la hora de implantar soluciones de IA. ¿Por qué? Porque carecen de suficientes empleados cualificados con conocimientos de IA. 

Para implantar y gestionar con éxito los sistemas de IA se necesita una mano de obra cualificada. Los científicos de datos, los especialistas en IA y otros profesionales con experiencia en IA y aprendizaje automático son esenciales para desarrollar, interpretar y gestionar estas tecnologías. 

Reclutar y retener talentos con el conjunto de habilidades adecuado puede ser un reto, sobre todo teniendo en cuenta lo competitivo que es el mercado para los profesionales de la tecnología. Invertir en formación y desarrollo para el personal existente también puede ayudar a salvar la brecha de competencias y garantizar que la organización pueda aprovechar plenamente las capacidades de la IA. Como se ve en el gráfico siguiente, uno de los obstáculos más destacados para la adopción de la IA en el descubrimiento de fármacos es la falta de personal adecuado y la falta de comprensión de la IA.

Afortunadamente, DataCamp está aquí para ayudar a las aseguradoras. Con nuestra solución DataCamp for Business, podemos ayudar a tu empresa a adquirir conocimientos sobre datos e IA. Con una solución escalable que puede funcionar para equipos de cualquier tamaño, junto con rutas de aprendizaje personalizables e informes detallados, DataCamp for Business puede ayudarte a transformar tu empresa y prepararla para la IA. 

Nos complace compartir nuestra experiencia con aseguradoras consolidadas como Allianz. En este estudio de caso, exploramos cómo Allianz mejoró las competencias de más de 6.000 empleados con DataCamp.

Tendencias futuras de la IA en los seguros

El sector de los seguros ha emprendido en los últimos años un viaje de cambios con implicaciones imprevisibles. El mundo está cambiando, y también el sector de los seguros, que se enfrenta a cinco tendencias importantes, según PWC:

Cinco tendencias que afectan al futuro de los seguros. Fuente. PWC

En este contexto, las soluciones de IA y las tecnologías de vanguardia, como el blockchain o el Internet de las Cosas, desempeñarán un papel importante en las estrategias de las aseguradoras para navegar por las incertidumbres del mundo actual.

Conclusión

La IA es uno de los principales motores del cambio en el sector de los seguros. La aplicación de la IA y el aprendizaje automático en los seguros tiene potencial para acelerar el proceso de suscripción y automatizar la tramitación de los climas, aumentando así la eficacia operativa y mejorando la satisfacción y retención de los clientes al ofrecer pólizas más personalizadas. 

A medida que estos sistemas se hacen más inteligentes, las compañías de seguros con un sólido conocimiento de los fundamentos de la IA probablemente tendrán una ventaja significativa sobre sus competidores. Te contaremos más sobre la importancia de tener una sólida cultura de datos e IA en nuestro próximo seminario web Aumentar la madurez de datos e IA de tu organización

Solicita una demostración para saber cómo DataCamp puede guiarte a través del proceso de mejora de las competencias de todo tu equipo y de creación de una cultura favorable a los datos. Mientras tanto, consulta nuestros materiales dedicados a la IA:

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