INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SEGUROS

REVOLUCIÓN

Por supuesto que esta injerencia de la IA en el sector asegurador supone una verdadera revolución y también un gran desafío. ¿Por qué? Así lo explica Galanti: “No se trata únicamente de la posibilidad de ofrecer soluciones innovadoras al mercado, sino de personificar cada experiencia de usuario, que las compañías aseguradoras puedan comprender con mayor precisión a sus clientes y brindarles un servicio acorde a su perfil, empatizarlos, crear un sentido de pertenencia y finalmente, fidelizarlos”.

Esta transformación para las compañías aseguradoras se traduce en mayor eficiencia, reducción de costos y mejora en las respuestas a los clientes. Además, debemos saber que el alcance de la IA puede ser horizontal a todas las áreas de una compañía. ¿Algunos ejemplos?

1. En el área de operaciones, agilizando los procesamientos de reclamos o detentando                patrones de fraudes a través de modelos predictivos.

2. En el área de finanzas para la rápida evaluación de daños ante siniestros y estimar costos de los daños ocasionados de manera ágil.
3. En el área de ventas y marketing, posibilitando segmentar los clientes, creando hasta plantillas de valuación para cada uno de ellos.

¡Y hay muchos más!

TIEMPOS DE COMENZAR

¿Cómo implementar inteligencia artificial en seguros? Según explica el especialista, para involucrarse dentro del mundo de la IA, hay que comprender que, al igual que en la implementación de cualquier otro proyecto, este debe realizarse de forma gradual ya que se trata de un proceso. También hay que ir adoptando y sumando tecnologías como, por ejemplo, machine learning (una rama de la IA que permite construir sistemas de predicción para mejorar procesos de gestión) e ir integrando, mejorando y evolucionando el modelo. “También es necesario analizar y ver qué herramientas pueden acoplarse a los objetivos de la compañía. No todas tendrán el mismo resultado, ni su implementación estará en el mismo nivel de jerarquía/necesidad”, argumenta Galanti.

Desde su experiencia, el proceso debe incluir estas etapas:

• Etapa 1: Cuando la IA se vincula con la información existente, para luego procesarla.
• Etapa 2: Cuando los usuarios internos conocen la IA y aprenden a usarla.
• Etapa 3: Cuando la IA se alinea a los objetivos del negocio.

Por último, explica que dentro de estas tres etapas se encontrarán puntos de inflexión como el análisis de la infraestructura actual, determinación de los casos de uso, interpretación de los datos obtenidos, creación de modelos predictivos, refinamiento constante de estos modelos (entrenamiento), medición y control de los resultados alcanzados.

La IA llegó para quedarse y transformar no solo el sector asegurador, sino la forma de hacer negocios. En la próxima entrega seguimos desasnado esta matriz tecno: con una rama clave de la IA para los seguros: “Machine learning”.

Más información: www.sysone.com