La IA en los seguros es el uso de la inteligencia artificial, la automatización y otras tecnologías avanzadas para mejorar la cobertura y la prestación de servicios en el sector de los seguros.
Al igual que otras industrias de servicios financieros, el sector de los seguros requiere una gran cantidad de datos. Estos datos ayudan a las aseguradoras a decidir qué seguro dar a qué personas y qué primas deben cobrar. La inteligencia artificial puede mejorar la capacidad de toma de decisiones de los proveedores, lo que impulsa una mayor atención a sus clientes y mejora al mismo tiempo sus cuentas de resultados.
El sector de los seguros siempre ha hecho un uso extensivo de los datos y los algoritmos, como en el cálculo de las primas de seguro y el procesamiento de datos personales y no personales en el proceso de suscripción para evaluar los riesgos y fijar el precio de las pólizas de seguro. Pero la IA mejora esas capacidades a mayor escala y velocidad.
El auge de las empresas de tecnología de seguros que utilizan nuevas tecnologías para atender a los clientes puede proporcionar servicios a los proveedores tradicionales o competir con ellos por el negocio.
Las tecnologías con IA pueden ayudar a las organizaciones que están implementando seguros tanto para particulares como para empresas. Como tales, los proveedores de seguros y otras organizaciones dentro del ecosistema de seguros deberían plantearse el desarrollo de varias iniciativas impulsadas por IA para aprovechar los beneficios de esta poderosa tecnología.
Hay varias aplicaciones de la IA que las compañías de seguros pueden utilizar para mejorar sus operaciones.
Las API permiten que las aplicaciones de software se comuniquen entre sí para intercambiar información. Las API pueden conectar a los distintos tipos de organizaciones del ecosistema asegurador para que colaboren. Puede conectar al asegurador (las empresas de peritaje externas) y a los demandantes para que compartan y accedan mejor a la información. También es responsable de que el sector de los seguros siga creciendo. Por ejemplo, el auge de las empresas de insurtech, como los intermediarios y agregadores de seguros, pueden utilizar las API para conectar con las aseguradoras y mostrar tarifas y ofertas a sus clientes.
La automatización de procesos empresariales (BPA) automatiza procesos de negocio complejos y repetitivos en seguros. BPA puede manejar fácilmente la incorporación de clientes, el procesamiento de reclamaciones, la suscripción y otros servicios de gestión de pólizas.
La IA generativa (IA gen) utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que pueden ayudar a las compañías de seguros de varios modos. La IA generativa puede ayudar a los empleados de seguros a optimizar tareas como responder problemas de servicio de atención al cliente y analizar documentos o bloques de texto individuales. Puede ayudar a los representantes del servicio de atención al cliente a responder mejor a los problemas de los clientes. También puede ayudar a los clientes a resolver sus propios problemas mediante el uso de tecnologías de IA como chatbots y asistentes virtuales. Por ejemplo, IBM ayuda a las empresas a optimizar los procesos que se utilizan para manejar grandes documentos y bloques de texto o imágenes mediante el uso de IA generativa a través de su tecnología watsonX. IBM también creó un chatbot para un cliente de seguros que ayudó a los asegurados a suministrar los documentos necesarios y acceder a una vista completa de las coberturas proporcionadas en su paquete de seguros. En consecuencia, el 77 % de los ejecutivos de la industria dijeron que necesitaban adoptar la IA generativa rápido para igualar a sus competidores, según un informe del Institute for Business Value.
La automatización inteligente es un sello distintivo de cualquier flujo de trabajo impulsado por IA. Implica el uso de tecnologías de automatización para agilizar y escalar la toma de decisiones en todas las organizaciones. Por ejemplo, un proveedor de seguros puede utilizar la automatización inteligente para calcular los pagos, estimar las tarifas y abordar las necesidades de cumplimiento.
El machine learning (ML) utiliza datos y algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente su precisión. Los proveedores de seguros pueden utilizar tecnologías de ML, como el deep learning, para analizar los datos de sus clientes y potenciar los servicios que hacen recomendaciones de productos a clientes potenciales y clientes.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un tipo de IA que utiliza el machine learning para permitir que los ordenadores comprendan y se comuniquen con el lenguaje humano. Las compañías de seguros pueden utilizar el PNL para analizar la información que proporcionan los clientes y determinar si pueden ofrecer el seguro adecuado y a qué precio. Por ejemplo, las organizaciones que ofrecen seguros de salud pueden hacer preguntas a los posibles clientes sobre su historial médico para garantizar mejor su oferta de seguros.
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), también conocido como reconocimiento de texto, utiliza la extracción automatizada de datos para convertir rápidamente imágenes de texto en un formato legible por máquina. Es un componente crucial del enfoque de las compañías de seguros hacia la digitalización, puesto que convierte los activos heredados en contenido digital en el que se pueden realizar búsquedas. Utilizar el OCR para digitalizar formularios y siniestros antiguos e introducirlos en una base de datos puede ayudarles a comprender mejor la historia completa de su negocio y su oferta de servicios.
Las soluciones de IA impulsan varias formas de caso de uso de proveedores de seguros.
Las herramientas de IA pueden mejorar el proceso de tramitación de siniestros al agilizar su procesamiento y liquidación. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), las aseguradoras pueden leer, interpretar y procesar documentos e imágenes para decidir si conceden o no una reclamación.
Al recopilar grandes cantidades de datos históricos, la IA discriminativa puede utilizarse para realizar evaluaciones de plausibilidad y promover la calidad y la uniformidad en el proceso de ajuste. De forma complementaria, la IA generativa podrá ayudar al perito a resumir los datos y generar un informe preliminar.
Las compañías de seguros, especialmente las fundadas hace décadas, pueden utilizar una mezcla de tecnologías heredadas como Cobol, Assembler y PL1. IBM utiliza la IA generativa para ayudar a las compañías de seguros establecidas a modernizar sus sistemas informáticos y crear código que funcione con las tecnologías existentes. La aseguradora Sun Life utilizó la solución IBM Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI) para editar código, depurar e iniciar el application discovery para el análisis de impacto en su IBM zSystems.
Las herramientas de IA pueden mejorar el proceso de tramitación de siniestros al agilizar su procesamiento y liquidación. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), las aseguradoras pueden leer, interpretar y procesar documentos e imágenes para decidir si conceden o no una reclamación.
Al recopilar grandes cantidades de datos históricos, la IA discriminativa puede utilizarse para realizar evaluaciones de plausibilidad y promover la calidad y la uniformidad en el proceso de ajuste. De forma complementaria, la IA generativa podrá ayudar al perito a resumir los datos y generar un informe preliminar.
La detección del fraude es el proceso de identificación de actividades sospechosas que indiquen que puede estar produciéndose una actividad delictiva en los seguros. El mayor ejemplo de posible fraude en los seguros son las reclamaciones falsas mediante la invención de un accidente o adornando lo sucedido. Otros ejemplos son la falsificación de historiales médicos, la utilización de la identidad de otra persona u otras declaraciones falsas. La IA puede analizar los datos suministrados y compararlos con los datos históricos para determinar mejor si una reclamación es exacta o no.
El software de detección de fraude impulsado por IA monitoriza las transacciones, las aplicaciones, las API y el comportamiento de los usuarios para ayudar a las organizaciones a prevenir mejor el fraude o detener el existente en curso.
La gestión y la evaluación de riesgos son componentes clave de la estrategia empresarial de los proveedores de seguros. Para fomentar la rentabilidad, las aseguradoras y las reaseguradoras deben comprender el riesgo de que cada uno de sus clientes tenga que presentar una reclamación. Ocurre en todos los tipos de seguros. El uso de la IA para analizar las grandes cantidades de datos que una compañía de seguros tiene de eventos externos y los proporcionados por sus clientes puede ayudarles a fijar el precio de sus pólizas de manera adecuada e intentar minimizar las grandes sorpresas.
En la actualidad, IBM utiliza la suscripción de seguros de propiedad y la investigación de siniestros para crear modelos fundacionales en la plataforma de datos e IA de IBM watsonx.ai. El objetivo del modelo es mejorar el éxito y la eficiencia de los procesos de evaluación de riesgos y toma de decisiones.
Un estudio del Institute for Business Value reveló que el 60 % de las aseguradoras predijeron que los productos y servicios no tradicionales generarían pronto tantos ingresos como los productos tradicionales existentes. Las compañías de seguros pueden incursionar en un entorno de riesgo diferenciado, como el seguro basado en el comportamiento. Necesitarán herramientas de IA para comprender mejor estos entornos y saber cómo tarificar con precisión sus pólizas.
La suscripción es el proceso de decidir si ofrecer una póliza de seguro a un solicitante y establecer precios adecuadamente. Los modelos de IA pueden ayudar a las empresas a mejorar su suscripción analizando los datos proporcionados por los clientes. El transportista puede optar por que la IA decida si hacer la oferta o no y utilizar los datos suministrados para tarificar la póliza.
La adopción de la IA produce varios beneficios para las compañías aéreas y otras organizaciones del sector de los seguros.
El uso de herramientas de IA, como la IA generativa y el machine learning, ayuda a las organizaciones de la industria de seguros a completar mejor las tareas manuales, como el procesamiento de reclamaciones, el registro de nuevos clientes y las actividades de marketing y comunicaciones. El uso de IA para gestionar muchas de estas tareas ayuda a los empleados a abordar tareas más importantes, como resolver los problemas más difíciles de los clientes. La IA también ayuda a mejorar los flujos de trabajo. IBM utilizó su oferta IBM Cloud Pak for Business Automation para ayudar a transformar los cierres de trimestre del departamento de finanzas de Swiss Re mediante herramientas de bajo código, informes y paneles de control junto con análisis impulsados por IA.
La IA puede ayudar a las organizaciones a detectar mejor posibles fraudes o problemas de seguridad. La ciberseguridad impulsada por IA puede detectar problemas más rápido e incluso potencialmente remediarlo sin intervención humana. Dado que las compañías de seguros almacenan datos personales importantes, el uso de la IA puede ayudar a evitar grandes problemas regulatorios y de reputación.
La IA ayuda a las organizaciones a mejorar la experiencia del cliente mediante el marketing dirigido a grupos específicos mediante mensajes personalizados. También mejora el servicio de atención al cliente al proporcionar herramientas de autoservicio de atención al cliente más potentes, como chatbots y asistentes virtuales, y equipar a los representantes de servicio de atención al cliente con más información a través de la IA generativa. La encuesta del Institute for Business Value reveló que las aseguradoras que utilizaban la IA generativa experimentaron una tasa de retención un 14 % más alta y una puntuación neta del promotor un 48 % más alta.
Las compañías de seguros pueden utilizar la IA en sus procedimientos de gestión de datos para mejorar su conocimiento y análisis. Necesitan saber qué es probable que suceda en el futuro que pueda afectar a sus responsabilidades en relación con las pólizas existentes. El uso de la IA para obtener conocimientos predictivos a partir de los datos existentes puede ayudarles a dar forma a una estrategia que aproveche el entorno actual y evite posibles problemas en el futuro.
La IA puede utilizarse en viviendas para cosas como la tecnología del Internet de las Cosas (IoT), como los detectores de monóxido de carbono y humo, para alertar a los propietarios en tiempo real cuando se produce un incidente potencialmente dañino. La IA utilizada en los dispositivos inteligentes también puede ayudar a reducir el riesgo de muerte en los siniestros de seguros de vida al detectar posibles situaciones que pongan en peligro la vida o problemas de salud.
Incorporar la IA en los seguros conlleva algunos riesgos potenciales, que las empresas deben anticipar.
El uso exclusivo de la IA puede crear algunos problemas en materia de datos. La tecnología sigue mejorando, por lo que es posible que cometa errores, como alucinar datos que no están allí o hacer suposiciones incorrectas sobre una solicitud. Un error de cálculo o la inserción de datos fantasma podría tener un impacto significativo en las decisiones estratégicas que surgen de esos datos. Esto refuerza la necesidad de utilizar a los empleados para comprobar los resultados que produce la IA o utilizar otros tipos de controles y equilibrios.
Dado que la IA se entrena con conjuntos de datos humanos, los modelos pueden discriminar, ya sea negándose a ofrecer seguros a ciertos grupos o cobrando primas de más. Puede haber problemas normativos si las empresas no toman las medidas adecuadas para reducir cualquier posible problema de discriminación. Como tal, las compañías de seguros probablemente no deberían utilizar las herramientas de IA generativa más genéricas como ChatGPT y trabajar con empresas que desarrollen herramientas específicas para casos de uso, como IBM, o desarrollar sus propias herramientas.
Las aseguradoras deben tomar medidas para proteger los datos de sus clientes. La IA puede ayudar a proteger esos datos, pero su uso en herramientas de IA externas podría suponer una violación de ciertas normativas. Las aseguradoras deben investigar a fondo cualquier herramienta de IA que estén considerando utilizar y buscar la orientación de profesionales jurídicos antes de exponer los datos de cualquier cliente a esas tecnologías. El kit de herramientas de IBM watsonx.governance para el gobierno de la IA ayuda a las aseguradoras a monitorizar y gobernar todo su ciclo de vida de la IA, lo que minimiza los riesgos y los problemas de cumplimiento.
Es posible que las empresas del sector de seguros no dispongan de los recursos internos adecuados para aprovechar al máximo la IA. Es posible que no cuenten con el personal adecuado o que los empleados actuales carezcan de las habilidades adecuadas. Al igual que en otras sectores, las compañías de seguros deberían invertir en la capacitación y actualización de habilidades en IA para preparar a sus empleados para futuros trabajos que incluyan la IA como un componente importante. Además, debería intentar contratar nuevos empleados que ya tengan habilidades relacionadas con la IA cuando haya vacantes de empleo.
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