Hoy vamos a hablar de la inteligencia artificial aplicada al sector asegurador, que es el conjunto de técnicas y herramientas que utilizan las empresas para analizar mejor los riesgos de las pólizas que ofrecen y para gestionar las reclamaciones de sus clientes.
Si este tema es tan interesante para este sector, aunque para algunos pueda ser sorprendente, es porque es un apoyo que hace posible automatizar tareas empresariales con inteligencia artificial, y que aunque por supuesto está lejos de sustituir el trabajo humano, es muy útil como complemento porque agiliza el trabajo de análisis.
En nuestra experiencia en el desarrollo de proyectos de IA trabajando con empresas de todo tipo de sectores, hemos visto cómo un modelo sencillo de clasificación reduce el tiempo de respuesta en un proceso concreto, una experiencia que nos enseña que la tecnología rinde más cuando se combina con los profesionales cualificados.
Por eso, como empresa de inteligencia artificial especializada en asesorar a otras empresas, nos hemos puesto en la tarea de dar toda la información que está en nuestra mano sobre los usos de la IA, y en este caso, vamos a responder las preguntas frecuentes sobre la inteligencia artificial en el sector asegurador.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático en la gestión de pólizas y siniestros?
El aprendizaje automático de la inteligencia artificial aplicado a la gestión de pólizas y siniestros consiste en enseñar a las máquinas a reconocer patrones a partir de registros y documentos, que funcionan como una base de datos de información, a través de la que el sistema puede tomar referencias y aprender de su propia experiencia.
El fundamento de esta tecnología es un proceso técnico que empieza por reunir ejemplos, los cuales en este sector serían fichas de pólizas, partes de siniestro, fotografías, historiales de pago y cualquier registro que permita entender qué ha ocurrido en casos previos.
A partir de ahí, los algoritmos identifican las relaciones entre las posibles variables y generan predicciones que ayudan en el análisis de los casos posteriores, así que como decimos, en la práctica, actúa como una ayuda para quienes toman decisiones, no como un sustituto automático.
Por eso, es tan importante la calidad de los datos, porque si los expedientes están incompletos, o contienen errores, el modelo aprenderá a repetir esas mismas carencias, así que hay que etiquetar con cuidado, porque si por ejemplo un siniestro se marcó erróneamente como sospechoso en el pasado, esa etiqueta condicionará cualquier aprendizaje futuro.
¿Qué tipos de datos necesitan las soluciones de inteligencia artificial en el sector asegurador?
Continuando con lo analizado previamente en el apartado anterior, hemos visto que las soluciones de inteligencia artificial en seguros se alimentan de datos que describen lo que ocurre con las pólizas y con los siniestros.
Para comenzar, la información básica de una póliza, que son las cláusulas, sus límites, el historial de pagos y los cambios contractuales da el contexto necesario sobre los riesgos y las coberturas, por lo que es una base documental que ayuda a entender qué se contrató y cómo han variado las condiciones a lo largo del tiempo.
Por otra parte, el detalle de los siniestros también aporta otro tipo de señales, puesto que los partes escritos, las fechas, las circunstancias relatadas por las partes implicadas y los informes de peritación son la historia del desarrollo de un siniestro.
Como normal general, los datos transaccionales y de comportamiento completan la visión sobre el cliente, pero también existen fuentes externas que ayudan mucho a realizar un análisis enriquecido, que serían la información meteorológica, las bases públicas sobre siniestralidad vial, los datos de tráfico y los registros de daños por causas naturales, entre otras cosas.
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial en el sector asegurador a detectar los posibles fraudes en las reclamaciones?
Continuamos respondiendo una pregunta algo polémica, y es que aunque no hay que pensar en que los clientes van a actuar de mala fe, siendo honestos, una aseguradora es un negocio y como cualquier otro, se tiene que proteger de los posibles fraudes, algo para lo que también se pueden aprovechar las ventajas de las herramientas de inteligencia artificial.
Cuando un nuevo expediente llega al sistema, el modelo compara lo que contiene con ejemplos previos y detecta coincidencias inusuales, por lo que no juzga por instinto, simplemente ofrece una probabilidad objetiva que luego un profesional analiza y valida.
Puesto que como hemos visto, los modelos aprenden con los datos históricos de otros casos, tanto de siniestros legítimos como de fraudes comprobados, a través de esa memoria se alimentan las reglas implícitas sobre las combinaciones de hechos que se repiten en reclamaciones fraudulentas.
Por lo tanto, al entrenar, el algoritmo va afinando su criterio, y en la práctica, siempre conviene combinar ese aprendizaje con revisiones humanas, porque es un tema demasiado importante para dejarlo cien por cien en el criterio de una máquina y para evitar y corregir los posibles sesgos en la inteligencia artificial.
¿Qué pasos hay que seguir para implementar la IA en una compañía de seguros?
Puede que te parezca algo redundante, pero tenemos que decir que para implementar la inteligencia artificial en una empresa de seguros hay que planificar con mucho atención como será el desarrollo y la incorporación gradual del sistema y actuar por prudencia.
Lo primero es fijar qué se pretende conseguir con la tecnología y cómo eso encaja en las prioridades del negocio, básicamente porque así resulta mucho más sencillo decidir qué datos recoger, qué problemas priorizar y qué criterios se usarán para evaluar los resultados.
Por eso, la preparación de los datos ocupa una parte muy importante del trabajo al principio, puesto que hay que identificar las mejores fuentes internas y etiquetarlas para que los modelos aprendan a partir de información coherente.
Lo más normal es que haya que digitalizar documentos y vincular el historial de los clientes, y hay que dedicar tiempo a verificar la calidad de los textos para poder disponer de una base de datos controlada, con la cual se pueda iniciar un proyecto a pequeña escala e ir viendo como va funcionando.
Lo bueno es que si recomendamos ir paso a paso, es que por supuesto todos los proyectos de IA personalizados para empresas son escalables, lo cual también significa, que se pueden ajustar al presupuesto y al tamaño del negocio.
Por eso, lo que nosotros te recomendamos es que cuentes con la ayuda de una Agencia de IA, que te pueda guiar por todo el proceso, llevándote de la mano y entendiendo las características propias de tu empresa aseguradora.
Así que quieres descubrir todo lo que puede hacer la inteligencia artificial en el sector asegurador, este artículo te ha servido de ayuda, y quieres saber más, contacta con nosotros.