Anatomía de la inteligencia artificial en la cadena de valor del seguro

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la cadena de valor de la industria aseguradora de múltiples maneras, mejorando la eficiencia, la precisión y la experiencia del cliente. Las principales aplicaciones prácticas y su impacto en diferentes etapas de la cadena de valor se resumen a continuación:

1. Desarrollo de productos y tarificación
    
   • Personalización: la IA permite a las aseguradoras ofrecer productos personalizados basados en el comportamiento y las necesidades individuales de los clientes.
   • Tarificación dinámica: utilizando algoritmos avanzados, las aseguradoras pueden establecer precios en tiempo real basados en datos en constante cambio.
      
2. Marketing y distribución
    
   • Segmentación de clientes: la IA analiza datos para identificar segmentos de clientes y dirigir esfuerzos de marketing de manera más efectiva.
   • Canales de venta inteligentes: los chatbots y asistentes virtuales mejoran la interacción con los clientes y facilitan la venta de pólizas.
      
3. Suscripción y evaluación de riesgos
    
   • Automatización de la suscripción: la IA procesa rápidamente grandes volúmenes de datos para evaluar riesgos y tomar decisiones de suscripción.
   • Mejora de la selección de riesgos: algoritmos predictivos y modelos de aprendizaje profundo identifican patrones y correlaciones para una mejor evaluación de riesgos.
      
4. Servicios y operaciones
    
   • Procesos internos: la IA se aplica en la automatización de procesos internos de bajo riesgo, como análisis de clientes y operaciones de back-office.
   • Eficiencia operativa: la IA mejora la eficiencia operativa al manejar tareas repetitivas y procesamiento de datos.
      
5. Gestión de reclamaciones
    
   • Automatización de reclamaciones: la IA agiliza el proceso de reclamaciones, desde la notificación inicial hasta la resolución final.
   • Detección de fraude: sistemas de IA analizan patrones para detectar y prevenir fraudes en reclamaciones.
      
6. Atención al cliente
    
   • Soporte 24/7: los asistentes virtuales proporcionan soporte continuo y personalizado a los clientes.
   • Feedback y mejora continua: la IA recopila y analiza feedback para mejorar constantemente los servicios.
      
7. Gestión de riesgos y cumplimiento
    
   • Análisis de riesgos: la IA mejora la precisión en la evaluación de riesgos y la gestión de carteras.
   • Cumplimiento regulatorio: la IA ayuda a las aseguradoras a cumplir con regulaciones complejas mediante el análisis de datos y la generación de informes.
      
8. Ciberseguridad y privacidad de datos
    
   • Protección de datos: la IA mejora la ciberseguridad mediante el monitoreo y la detección de amenazas.
   • Gobernanza de datos: las aseguradoras implementan modelos de gobernanza de IA para manejar la privacidad y seguridad de los datos.

En resumen, la IA está transformando cada aspecto de la cadena de valor de la industria aseguradora, desde la personalización de productos hasta la gestión de reclamaciones y la atención al cliente. A medida que la tecnología avanza, se espera que su integración en el sector asegurador se profundice aún más, llevando a una mayor eficiencia y mejores resultados para las empresas y sus clientes.

En este artículo se resumen los resultados de un estudio (1) que analiza más 500 casos de uso de entidades aseguradoras y reaseguradoras de todo el mundo, considerando tres perspectivas diferentes: las tecnologías utilizadas, las finalidades perseguidas y los procesos de negocio afectados. Una característica común a dos tercios de los 585 casos de uso revisados es que se utiliza más de una tecnología, más de una finalidad o más de un proceso de negocio impactado.

La inteligencia artificial se ha colado en la vida de las organizaciones y en la de la práctica totalidad de los ciudadanos, y forma parte de muchas conversaciones del día a día. Aunque si preguntamos a cualquiera qué entiende por IA, probablemente obtengamos tantas respuestas diferentes como preguntas hagamos.

En este trabajo se ha utilizado el concepto acuñado por la OCDE: «Un sistema de IA es un sistema basado en una máquina que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de la entrada que recibe, cómo generar resultados como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales. Los diferentes sistemas de IA varían en sus niveles de autonomía y adaptabilidad después del despliegue».

Los temas que normalmente abarca el término «IA» incluyen categorías de técnicas como el aprendizaje automático y los enfoques basados en el conocimiento, y áreas de aplicación como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y los sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones, sistemas robóticos inteligentes, así como la novedosa aplicación de estas herramientas a diversos dominios. Las tecnologías de IA se están desarrollando a un ritmo rápido y es probable que surjan técnicas y aplicaciones adicionales en el futuro. La definición de la OCDE pretende ser flexible al reflejar una comprensión amplia de la IA y se alienta a los actores que utilizan esta definición a juzgar su alcance relevante, dependiendo del contexto en el que se utilice.

Los casos de uso analizados son públicos, las entidades de todos los tipos y los ámbitos geográficos que abarcan incluyen todos los continentes y se extienden desde 2015 a 2023 (ambos años incluidos).

A nivel global, las entidades de no vida suponen casi el 69 % de los casos y las entidades de vida el 28 %, el restante 3 % son casos de uso de reaseguradoras. No obstante, como puede verse en el cuadro siguiente, esta distribución cambia significativamente cuando ponemos el foco en cada una de las tres áreas geográficas en las que podemos agrupar los casos de uso.

Tabla 1.
Fuente: 2023 Gartner CIO and Technology Executive Survey.

Mientras en América y EMEA (2) las aseguradoras de no vida son más activas, en la región Asia Pacífico (APAC) las entidades de vida son ligeramente más activas.

Como ya he mencionado, bajo el concepto de IA se incluye un amplio abanico de tecnologías muy diferentes, con finalidades muy variadas. A continuación, revisaremos las tecnologías utilizadas en los casos objeto de este análisis, haremos una breve descripción de la cada tecnología, un resumen donde se concretan su uso y, para cada una de ellas, presentaremos un gráfico con las finalidades perseguidas y los procesos de negocio afectados con los casos de uso que la utilizan.

Un chatbot es un programa informático que emplea la inteligencia artificial para simular conversaciones con usuarios. Puede automatizar respuestas y guiar a los clientes en procesos como ventas, reservas, reclamaciones o devoluciones de productos. Estos chatbots pueden aprender y adaptarse al contexto y a las necesidades del usuario, facilitando la búsqueda de información sin intervención humana. El uso de esta tecnología optimiza la comunicación, mejora la experiencia del cliente y ayuda a las aseguradoras a brindar un servicio más eficiente obteniendo:

1. Comunicación eficiente: los chatbots permiten a los clientes realizar gestiones de seguros de manera rápida y segura. Además, sirven como un canal para recopilar información sobre el comportamiento, preferencias y necesidades de los clientes.
    
2. Reducción de costes: al conectar con múltiples clientes simultáneamente, las aseguradoras pueden reducir los costos de marketing y obtener resultados más efectivos.
    
3. Asistencia al asegurado: los chatbots pueden proporcionar soporte ante dudas e incidencias de primer nivel, como acceso a peritos, información sobre renovación o vencimiento y acceso a mediadores.

A continuación se resumen los objetivos perseguidos por las entidades y los procesos internos afectados en los casos de uso analizados.

Las redes neuronales profundas son modelos computacionales inspirados en la estructura neuronal del cerebro humano. Están compuestas por capas de neuronas artificiales interconectadas que procesan información de manera jerárquica y distribuida. En otras palabras, estas redes utilizan múltiples capas para aprender y extraer características cada vez más abstractas y complejas a medida que se profundiza en la red. Su aplicación abarca desde la detección de fraudes en el sector asegurador hasta la automatización de tareas que serían difíciles de lograr con programación convencional.

Las redes neuronales profundas se han convertido en una herramienta valiosa en la industria aseguradora y estas son algunas de las formas en que se aplican:

1. Detección de fraudes: identificar patrones anómalos en las transacciones y detectar reclamaciones fraudulentas. Estas redes analizan datos históricos, como detalles de incidentes reportados y pagos realizados, para prevenir fraudes antes de que se realicen los pagos.
    
2. Migración de contratos: la modernización de sistemas tradicionales es crucial para las aseguradoras. Las redes neuronales profundas pueden ayudar a automatizar la migración de millones de contratos de seguro de sistemas fuente a un sistema objetivo, incluyendo funciones actuariales para administrar los contratos.
    
3. Precisión y explicabilidad: la precisión debe ser alta, pero también se requiere explicabilidad. Las redes neuronales pueden generar modelos de caja negra, lo que dificulta entender cómo se obtienen los resultados. Esto es crucial para cumplir con las normativas del sector.

A continuación, se resumen los objetivos perseguidos por las entidades y los procesos internos afectados en los casos de uso analizados.

El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las computadoras realizar tareas sin instrucciones explícitas, utilizando patrones e inferencias en su lugar. 

El ML se ha convertido en una herramienta valiosa en la industria aseguradora con las siguientes aplicaciones:

1. Asesoramiento al cliente y venta de pólizas: las empresas de seguros pueden utilizar la IA conversacional para interactuar con las personas y proporcionarles asesoramiento personalizado. Los asistentes virtuales cognitivos (AVC) ayudan a los clientes a entender las diferentes opciones de cobertura, responden sus preguntas y proporcionan recomendaciones basadas en sus necesidades y presupuesto. Además, es posible contratar una póliza a través del chatbot sin tener que hablar con un empleado, haciendo que el proceso sea más rápido y fácil.
    
2. Reclamaciones automatizadas: la automatización del proceso de liquidación de siniestros y reembolsos es otra aplicación interesante de la IA conversacional en la industria de seguros. Los AVC pueden recopilar información sobre una reclamación, evaluar su elegibilidad y proporcionar actualizaciones sobre su estado. Esto no solo reduce los costes asociados con el procesamiento de reclamaciones, sino que también mejora la productividad y la satisfacción de sus clientes.
    
3. Análisis de datos y predicción de riesgos: el ML permite a las aseguradoras analizar grandes cantidades de datos para predecir riesgos y establecer precios de manera más precisa. Esto ayuda a optimizar las pólizas y a tomar decisiones informadas.

A continuación, se resumen los objetivos perseguidos por las entidades y los procesos internos afectados en los casos de uso analizados.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que se encuentra en el corazón de aplicaciones y dispositivos capaces de:

1. Traducir texto de un idioma a otro.
2. Responder a órdenes escritas u orales.
3. Reconocer o autenticar usuarios por voz.
4. Resumir grandes volúmenes de texto.
5. Evaluar la intención o el sentimiento de un texto o discurso.
6. Generar contenido textual o gráfico a petición, a menudo en tiempo real.

En resumen, el PLN permite a las computadoras entender y generar texto y voz, y se aplica desde sistemas GPS operados por voz hasta chatbots de atención al cliente y soluciones empresariales que automatizan operaciones y simplifican procesos críticos. 

Hace años que el PLN ha estado transformando la industria aseguradora mediante su uso en: