Uno de los principales desafíos cuando se debate sobre cómo utilizar la inteligencia artificial (IA) o la analítica avanzada en los procesos de seguros es la cuestión de cómo impactará a los empleados y a sus habilidades. ¿Es la IA una cadena de código, un proceso, un departamento, una forma de pensar o una parte del diseño y entrega del producto? ¿Dónde debería aplicarse en una compañía de seguros? ¿Cómo proporciona valor al cliente?
La IA se puede aplicar a todas las partes de la cadena de valor del seguro. La tecnología ya está transformando la forma de tarificación y suscripción del riesgo, impulsando la industria hacia la tarificación dinámica en tiempo real. En pocos años, el comportamiento del cliente influirá directamente en el modelo de precios y en el modelo de proveer seguros, como comenzó a suceder, por ejemplo, con las soluciones telemáticas en el ramo de Autos.
Los pronósticos indican un enorme aumento en la capacidad analítica y en el procesamiento de los ordenadores. Además, se habla de la “democratización de la IA”, con interfaz y software de análisis fácil de utilizar también para usuarios no expertos en IA, y de nuevos puestos profesionales en el sector asegurador.
La IA permitirá redefinir los puestos de trabajo de los empleados de las aseguradoras eliminando las tareas administrativas repetitivas y orientándolos a técnicas y trabajo más analítico, relacionado con la gestión de datos y los servicios personalizados para los clientes. Gran parte de la industria ha empezado a transformarse. Las aseguradoras están creando más equipos multifuncionales y dedicados a la innovación, enfocados en probar e implementar la IA.
Como siempre, los cambios vienen acompañados de nuevos retos. Puede suceder que los analistas invaden el campo de la tecnología, o que haya cierta fricción con los equipos digitales orientados al cliente.
Mientras tanto, los consumidores se están volviendo más digitales y más conscientes de cómo pueden elegir entre diferentes soluciones, pero con una capacidad de atención cada vez menor, debido a lo que la industria está creando nuevos modelos de contratación y nuevos modelos de relación con el cliente.
El cambio se está acelerando. Se estima que si un humano necesita tiempo para escribir código, con una estructura de gestión de datos adecuada, una máquina podría hacerlo mucho más rápido. Pero, ¿cómo garantizar que las máquinas respondan a las preguntas correctamente? ¿Crearán un proceso que sea eficiente para el consumidor y el negocio? ¿Cómo probar e implementar en escala la IA?
La Inteligencia Artificial en el Sector Asegurador
En el sector, la falta de habilidades en analítica avanzada ha sido ampliamente reconocida, y quedan cuestiones pendientes de resolver, por ejemplo, ¿cómo equilibrar los modelos predictivos y sus mejoras frente a la necesidad de construir una estructura del gobierno de los datos y mecanismos de control y balance? El aspecto de la gobernanza de los datos es un tema relevante, considerando que existen parámetros éticos y regulatorios.
A pesar de las recientes mejoras en el gobierno de los datos y la regulación, todavía no existe un claro acuerdo entre los consumidores y el sector asegurador sobre el uso de los datos personales. Hay clientes que sienten que la mayor eficiencia y las ventajas en los precios resultan solamente en ganancias para las aseguradoras. En realidad, los beneficios concretos de la analítica avanzada son y deben de ser, tanto para los consumidores como para la industria aseguradora.
«La calidad de los datos es un reto. Los controles y la normalización son cruciales para evitar que un individuo pueda engañar al sistema «, comenta Jon Holtan, director de Operaciones, jefe de Producto y Precio en SpareBank 1 Skadeforsikring de Noruega. «Por otro lado, la IA ofrece oportunidades para interpretar mejor los datos erróneos, aunque podría haber problemas regulatorios en torno a eso… Lo que más faltan son los directivos con experiencia en IA y analítica de datos. Estos son los líderes que influirán en el resto de la organización», añade.
La aplicación de la IA está creando tensiones entre los diferentes intereses y los diferentes KPIs dentro de las compañías de seguros. Es necesario mostrar lo que puede hacer la inteligencia artificial, pero no solo creando un equipo de innovación o un equipo de ciencia de datos y que esté en un lado de la organización. Se trata de analizar los problemas y solucionarlos. Crear un debate sobre la combinación de la ciencia de datos en la organización de seguros, lo que en LexisNexis llamamos «análisis integrado», y obtener las tres ‘Ts’ de análisis avanzado trabajando juntos: técnicas, tecnología y talento.
En nuestra web encontrarás más información acerca de las soluciones que tenemos para aseguradoras. Si quieres ponerte en contacto con nuestro equipo comercial, escríbenos.
