Aprovechar la inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de nuevos productos de seguros

Puntos clave:

• La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten a las aseguradoras desarrollar nuevos productos con mayor rapidez gracias al uso del Internet de las cosas, el análisis predictivo y la automatización.
• La información basada en datos procedentes de sensores del Internet de las cosas (IoT) y del comportamiento de los clientes puede ayudar a las aseguradoras a diseñar productos hiperpersonalizados.
• La inteligencia artificial agiliza los procesos de suscripción, fijación de precios y análisis de contratos para lanzar los productos al mercado de forma más eficiente.
• Al tiempo que impulsan la innovación, las aseguradoras también deben abordar los riesgos relacionados con la privacidad de los datos, los sesgos y la dependencia excesiva de los algoritmos.

 

En el sector de los seguros, que hoy en día evoluciona a un ritmo vertiginoso, los métodos tradicionales de desarrollo de productos tienen dificultades para seguir el ritmo de las crecientes necesidades y expectativas de los clientes. Las aseguradoras tardan meses, o incluso años, en lanzar al mercado productos innovadores, un proceso prolongado que deja el campo libre a los competidores más ágiles. Para preparar el negocio de cara al futuro, las aseguradoras deben encontrar formas de acelerar todas las fases del ciclo de vida del producto, desde la idea inicial hasta la puesta en marcha. 

Es aquí donde la inteligencia artificial (IA) resulta muy prometedora. Al aprovechar el aprendizaje automático (ML), la modelización predictiva (PM) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la IA se ha convertido en la mejor forma que tienen las aseguradoras de optimizar sus procesos, comprender mejor a los clientes y lanzar productos a medida con mucha mayor rapidez. 

¿Cómo puede la IA acelerar el desarrollo de productos?

Mediante un uso adecuado de las tecnologías avanzadas de IA, las compañías de seguros pueden acelerar considerablemente todo el ciclo de vida del producto. Algunas de las áreas clave en las que la IA destaca son:

Seguro basado en el uso 

El seguro basado en el uso (UBI) hace referencia a las pólizas de seguro en las que las primas se calculan en función del uso, en lugar de según tarifas fijas. Con el UBI, se registran factores como las millas recorridas, la hora del día y el comportamiento del conductor, y se utilizan para determinar el precio.

Aquí es donde las tecnologías de IA encajan a la perfección. La IA recopila y evalúa todos los datos sobre una gran variedad de factores relacionados con el UBI mediante el uso de dispositivos telemáticos. Con toda esa información, las aseguradoras pueden diseñar planes de seguro personalizados para cada cliente concreto. Por ejemplo, los programas de UBI basados en inteligencia artificial podrían ofrecer descuentos a los conductores que no superen un umbral mensual de kilometraje determinado, lo que indica un menor uso general del vehículo.

Datos generados por el IoT y la tecnología

Los sensores domésticos, los coches y la tecnología wearable generan una enorme cantidad de datos sobre el comportamiento. Cuando se analizan mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático, estas nuevas fuentes de información no tradicionales proporcionan una visión exhaustiva de los clientes que permite desarrollar productos hiperpersonalizados. 

Por ejemplo, al comprender los patrones de uso de dispositivos domésticos inteligentes, las aseguradoras pueden ofrecer pólizas de seguro de hogar «paga según tu estilo de vida», diseñadas en función de los estilos de vida y los perfiles de riesgo individuales.

Análisis predictivo

Los modelos predictivos basados en inteligencia artificial analizan las pólizas existentes y los patrones de siniestralidad para anticipar riesgos, resultados y comportamientos futuros. Esto permite un diseño de productos basado en datos y de gran precisión, así como la elaboración de perfiles de clientes. 

Presupuestos más rápidos

La IA agiliza el proceso de suscripción al analizar automáticamente la información de distintos documentos para evaluar los riesgos. La suscripción tradicional «basada en reglas» puede llevar días, pero los modelos de IA entrenados pueden generar resultados de suscripción en cuestión de horas o minutos, a una fracción del coste.

Análisis y redacción de contratos

Al analizar miles de pólizas, términos y condiciones mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la inteligencia artificial (IA) puede agilizar la elaboración y la gestión de los contratos. Esto permite a las aseguradoras generar contratos con mayor rapidez, adaptándose a una normativa en constante evolución y a las necesidades de los clientes. 

Riesgos y retos potenciales

Si bien la rapidez y la eficiencia son ventajas evidentes del uso de la IA en el desarrollo de productos, las aseguradoras deben hacer frente a los riesgos que se derivan de una mayor dependencia de la IA y de fuentes de datos alternativas:

1. Privacidad y seguridad de los datos

Las aseguradoras que gestionan una mayor cantidad de datos personales tienen más responsabilidades en cuanto a proteger la información confidencial de los clientes y cumplir con la legislación en materia de privacidad.

2. Riesgo de modelo e interpretación

Las técnicas complejas de inteligencia artificial resultan difíciles de interpretar, auditar y cuestionar para el personal habitual. Las aseguradoras deben mantener la supervisión y destinar más recursos a sus estrategias de gobernanza de la inteligencia artificial.

3. Redundancia de competencias

Aunque aumenta la productividad, la automatización generalizada a largo plazo podría reducir la necesidad de algunos puestos, como el de los suscriptores. Las aseguradoras deben reciclar y mejorar las competencias de sus empleados para que puedan desempeñar tareas de mayor valor añadido.

4. Dependencia excesiva de los algoritmos

Sin el criterio humano, confiar plenamente en las predicciones de la IA puede tener efectos negativos no deseados si los modelos quedan obsoletos o los datos de entrada cambian con el tiempo. La supervisión sigue siendo fundamental.

Conclusión

En el sector de los seguros, la IA está acelerando el desarrollo de productos aprovechando fuentes de datos alternativas, automatizando los flujos de trabajo y mejorando la capacidad humana para resolver problemas. 

Cuando se desarrolla y se aplica correctamente bajo una gestión sólida, la IA tiene todo el potencial para ayudar a las aseguradoras a ofrecer soluciones personalizadas y rentables con mucha mayor rapidez, al tiempo que se abordan los riesgos y las sensibilidades.

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