Cómo la IA generativa aporta valor a las compañías de seguros y a sus clientes
Las aseguradoras luchan por gestionar la rentabilidad mientras intentan hacer crecer sus negocios y retener a los clientes. Deben cumplir con una carga regulatoria cada vez mayor y compiten con una amplia gama de empresas de servicios financieros que ofrecen productos de inversión que tienen potencial para obtener mejores rendimientos que los productos tradicionales de seguros de vida y rentas vitalicias. Aunque las tasas de interés han aumentado a un ritmo sin precedentes durante el último año a medida que los bancos centrales intentan frenar la inflación, una parte significativa de las reservas de las aseguradoras están bloqueadas en inversiones de bajo rendimiento, y sus rendimientos de inversión no mejorarán durante varios años (ya que sus rotación de carteras).
Las compañías de seguros grandes y bien establecidas tienen la reputación de ser muy conservadoras en su toma de decisiones, y han tardado en adoptar nuevas tecnologías. Prefieren ser “seguidores rápidos” que líderes, incluso cuando se les presenta un caso de negocio convincente. Este miedo a lo desconocido puede dar lugar a proyectos fallidos que repercutan negativamente en la atención al cliente y generen pérdidas.
El trabajo de IBM con clientes de seguros, junto con los estudios del Institute of Business Value (IBV) de IBM, muestran que las decisiones de gestión de las aseguradoras están impulsadas por la orquestación digital, la productividad central y la necesidad de una infraestructura flexible. Para alinearse con los imperativos clave y transformar sus empresas, las aseguradoras deben ofrecer ofertas digitales a sus clientes, ser más eficientes, utilizar los datos de manera más inteligente, abordar las preocupaciones de ciberseguridad y tener una oferta Resilient y estable.
Para lograr estos objetivos, la mayoría de las compañías de seguros se han centrado en la transformación digital, así como en la modernización del núcleo de TI habilitada por la infraestructura y plataformas de nube híbrida y multinube. Este enfoque puede acelerar la velocidad de comercialización al proporcionar capacidades mejoradas para el desarrollo de productos y servicios innovadores para ayudar a hacer crecer el negocio, y también puede mejorar la experiencia del cliente en general.
Ya sea que se utilicen en operaciones rutinarias de infraestructura de TI, interacciones orientadas al cliente o análisis de riesgos administrativos, suscripción y procesamiento de reclamaciones, la IA tradicional y la IA generativa son clave para las iniciativas centrales de modernización y transformación digital.
Modernización del núcleo con IA
La mayoría de las principales compañías de seguros han determinado que su estrategia a mediano y largo plazo es migrar la mayor cantidad posible de su cartera de aplicaciones a la nube.
Cuando el uso de la nube se combina con la IA generativa y las capacidades de IA tradicional, estas tecnologías pueden tener un enorme impacto en los negocios. El uso inicial de la IA generativa suele ser para hacer que DevOps sea más productivo. AIOps integra múltiples herramientas manuales de operaciones de TI independientes en una plataforma de operaciones de TI única, inteligente y automatizada. Esto permite que los equipos de operaciones de TI y DevOps respondan más rápidamente (incluso de forma proactiva) a las ralentizaciones e interrupciones, mejorando así la eficiencia y la productividad en las operaciones.
Un enfoque de multinube híbrida combinado con las mejores características de seguridad y control de cumplimiento (como los controles que IBM® Cloud está habilitando para industrias reguladas) ofrece una propuesta de valor atractiva para las grandes aseguradoras en todas las geografías. Varias empresas destacadas en todas las geografías están trabajando con IBM en su proceso de modernización central.
Transformación digital con IA
Las compañías de seguros están reduciendo costos y brindando una mejor experiencia del cliente mediante el uso de la Automatización, la digitalización del negocio y alentando a los clientes a utilizar canales de autoservicio. Con la llegada de la IA, las empresas ahora están implementando la automatización cognitiva de procesos que permite opciones de autoservicio para clientes y agentes, y ayuda a automatizar muchas otras funciones, como el help desk de TI y las capacidades de recursos humanos de los empleados.
La introducción de las capacidades de ChatGPT ha generado mucho interés en los modelos fundacionales de IA generativa. Los modelos fundacionales se entrenan previamente en conjuntos de datos sin etiquetar y aprovechan el aprendizaje autosupervisado mediante redes neuronales. Los modelos fundacionales se están convirtiendo en un ingrediente esencial de los nuevos flujos de trabajo basados en IA, y los productos IBM® watsonx han estado utilizando modelos fundacionales desde 2020. La La biblioteca de modelos fundacionales de IBM® watsonx.ai contiene modelos fundacionales creados por IBM, así como varios modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código abierto de Hugging Face.
El aprendizaje supervisado que se utiliza para entrenar la IA requiere mucho esfuerzo humano. Es difícil, requiere un etiquetado intensivo y lleva meses de esfuerzo. Por otro lado, el aprendizaje autosupervisado está impulsado por computadora, requiere poco etiquetado y es rápido, automatizado y eficiente. La experiencia de IBM con modelos fundacionales indica que hay una disminución de entre 10 y 100 veces en los requisitos de etiquetado y una disminución de 6 veces en el tiempo de entrenamiento (en comparación con el uso de métodos tradicionales de entrenamiento de IA).
Para lograr la transformación digital con IA, las compañías de seguros deben comprender bien los datos estructurados y no estructurados, organizarlos, gestionarlos de manera segura (mientras cumplen con las regulaciones de la industria) y permitir el acceso instantáneo a los datos "correctos". Esta capacidad es fundamental para proporcionar una experiencia del cliente superior, atraer nuevos clientes, retener a los clientes existentes y obtener insights que pueden conducir a nuevos productos innovadores. También ayuda a mejorar las decisiones de suscripción, reducir el fraude y controlar los costos. Las principales aseguradoras de todas las geografías están implementando las arquitecturas de datos y el software de automatización de IBM en la nube.
Las capacidades de IA generativa que permiten la transformación digital actual se pueden ubicar en cinco dominios:
- Resumen: transforme el texto en documentos grandes, conversaciones de voz y grabaciones con contenido específico del dominio en resúmenes personalizados que capturen puntos clave (como contratos de seguros, documentos de pólizas y coberturas, y respuestas a preguntas frecuentes de los clientes).
- Clasificación: lea y clasifique entradas escritas con tan solo cero ejemplos (como clasificar solicitudes de reclamaciones, clasificar quejas de clientes, analizar el sentimiento del cliente, clasificar el riesgo durante la suscripción de seguros y analizar la segmentación de clientes para el desarrollo de productos de seguros).
- Generación: genere contenido de texto para un propósito específico (por ejemplo, campañas de marketing centradas en productos de seguros específicos, entradas en el blog y artículos para diversos temas relacionados con seguros, soporte personalizado para la redacción de correos electrónicos de clientes y generación de código para uso de sistemas de tecnología).
- Extracción: analice y extraiga información esencial de texto no estructurado (como extraer información de informes presentados por agentes de seguros, extraer diagnósticos médicos de informes médicos o clínicos para su uso en la suscripción de seguros y la evaluación de riesgos).
- Preguntas y respuestas: Cree una característica de preguntas y respuestas basada en datos específicos (por ejemplo, cree un recurso de preguntas y respuestas específico de la política y la cobertura para los agentes de atención al cliente).
A medida que las compañías de seguros comienzan a utilizar la IA generativa para la transformación digital de sus procesos de negocio de seguros, hay muchas oportunidades para desbloquear valor.
El trabajo de IBM con los clientes muestra ganancias significativas de productividad cuando se utiliza IA generativa, incluida la mejora de los procesos de recursos humanos para agilizar tareas como la adquisición de talento y la gestión del rendimiento de los empleados; hacer que los agentes de atención al cliente sean más productivos al permitirles centrarse en interacciones de mayor valor con los clientes (mientras que los asistentes virtuales de canales digitales que utilizan IA generativa manejan consultas más sencillas); y ahorrar tiempo y esfuerzo en modernizar el código heredado/existente mediante el uso de IA generativa para ayudar con la refactorización y conversión de código.