La innovación en la gestión de riesgos de seguros mediante la inteligencia artificial

Puntos clave:

1. La IA revoluciona la evaluación tradicional de riesgos gracias a su precisión
2. El aprendizaje automático sustituye a las antiguas formas de gestión del riesgo de las carteras
3. Detectar el fraude nunca ha sido tan fácil, gracias a la inteligencia artificial
4. Existen formas claras de aplicar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a la evaluación de riesgos

 

La evaluación y gestión tradicionales del riesgo en el sector de los seguros siempre han dependido de los evaluadores humanos para valorar las solicitudes y fijar las primas. Si bien los evaluadores con experiencia aportan unos conocimientos valiosos basados en su trayectoria y en el análisis de casos anteriores, este proceso presenta limitaciones en cuanto a precisión, transparencia y facilidad de uso para los clientes. 

Las aseguradoras solo pueden analizar un número limitado de factores en cada solicitud y pueden pasar por alto riesgos sutiles o evaluar de forma errónea algunos casos debido a sesgos humanos o a la falta de datos exhaustivos. Además, las primas suelen permanecer prácticamente fijas una vez fijadas, sin ajustes que reflejen los cambios en el perfil de riesgo de cada persona.

Sin embargo, en el panorama actual del sector de los seguros, cada vez son más las empresas que han comenzado a adoptar tecnologías de inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para hacer frente a estos retos y contribuir de forma más eficaz a la gestión y evaluación de riesgos. 

Mediante el análisis continuo de enormes cantidades de datos internos y externos, la inteligencia artificial permite a las aseguradoras adoptar un enfoque más dinámico, personalizado y basado en datos a la hora de comprender y valorar los riesgos, tanto a nivel individual como de cartera.

La IA permite una evaluación de riesgos más rápida y precisa

Gracias a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático, las aseguradoras pueden llevar a cabo lo que se conoce como «gestión dinámica del riesgo». Los modelos reevalúan continuamente a los clientes y los riesgos existentes para identificar cualquier cambio en su perfil de riesgo a medida que se dispone de nuevos datos e información. Por ejemplo, los cambios en la puntuación crediticia, los hábitos de conducción o los indicadores de salud procedentes de dispositivos de seguimiento de la actividad física pueden ayudar a detectar un aumento o una disminución de los riesgos.

Cualquier caso de alto riesgo en el que se produzcan situaciones extremas, como accidentes o impagos, puede señalarse automáticamente para que el personal lo atienda de inmediato. 

De este modo, las primas o las condiciones de las pólizas pueden ajustarse rápidamente en función de los nuevos niveles de riesgo, lo que evita una valoración insuficiente y minimiza la exposición futura al riesgo. En lugar de basarse en evaluaciones estáticas anuales o semestrales, la inteligencia artificial permite a las aseguradoras supervisar los riesgos de forma activa y en tiempo real.

Este enfoque dinámico supone una gran mejora con respecto a los métodos tradicionales, que pueden dejar riesgos sin detectar o infravalorados durante largos periodos de tiempo. Al detectar rápidamente los cambios, las aseguradoras reducen la incertidumbre y disminuyen su exposición al riesgo a largo plazo.

Una comprensión más profunda del riesgo de la cartera mediante el aprendizaje automático

Además de ofrecer una visión más amplia de los riesgos individuales, la inteligencia artificial está ayudando a las aseguradoras a comprender mejor y de forma más exhaustiva los riesgos generales de su cartera de clientes. 

Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden analizar de forma continua informes, noticias, datos meteorológicos, indicadores económicos y mucho más, en busca de indicios de posibles riesgos emergentes relacionados con ámbitos como el cambio climático, los problemas de salud, las tendencias económicas y los acontecimientos mundiales.

A continuación, los modelos de aprendizaje automático cuantifican y muestran los datos analizados. Esto ofrece a los suscriptores una visión mucho más clara de su exposición a posibles problemas, de modo que puedan modificar de forma proactiva las condiciones, las tarifas y los modelos de riesgo en todo su negocio para tener en cuenta estas tendencias. En lugar de reaccionar ante los riesgos tras la ocurrencia de acontecimientos graves, tecnologías como el aprendizaje automático permiten a las aseguradoras anticiparse a las amenazas y reducir sus pérdidas.

Detección optimizada del fraude mediante inteligencia artificial

El fraude en los seguros es un problema grave que encarece los costes para todos los clientes y desvía fondos de las reclamaciones legítimas. 

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden constituir una forma muy eficaz de contrarrestar los intentos de fraude mediante un análisis en profundidad de más detalles de las solicitudes, los historiales de reclamaciones y los conjuntos de datos externos. Estos modelos se entrenan con enormes volúmenes de casos de fraude anteriores para reconocer patrones y comportamientos sospechosos que puedan indicar una intención fraudulenta.

Al analizar continuamente cientos de puntos de datos en tiempo real para cada caso, las herramientas de inteligencia artificial pueden detectar incluso los intentos de fraude más sofisticados que podrían pasar desapercibidos para los supervisores humanos. 

Estas herramientas también tienen la ventaja de mejorar constantemente sus capacidades a medida que siguen aprendiendo de nuevos casos y de las estrategias empleadas por las tácticas delictivas adaptativas. Esto permite a las aseguradoras evitar pagos cuantiosos por reclamaciones fraudulentas, al tiempo que agilizan el proceso de aprobación para los clientes honestos mediante la detección automática de casos sospechosos. 

Introducción a la IA para la gestión de riesgos

Aunque el impacto transformador de la IA es evidente, crear un sistema de modelización de riesgos es una tarea compleja que requiere mucho tiempo, conocimientos especializados y recursos, algo de lo que quizá no dispongan todas las aseguradoras. Sin embargo, existen formas accesibles para que tu compañía de seguros empiece a aprovechar la IA y amplíe sus capacidades:

1. Formar un equipo multifuncional:

Crea un equipo multidisciplinar formado por científicos de datos, actuarios, suscriptores y gestores de riesgos. Sus conocimientos combinados serán de vital importancia para definir los objetivos, identificar fuentes de datos útiles, tanto internas como externas, y orientar el desarrollo de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

2. Auditar y mejorar la calidad de los datos: 

Antes de crear cualquier modelo, debes revisar los datos existentes sobre clientes, reclamaciones y otros aspectos para detectar posibles problemas. Completa la información que falte siempre que sea posible, con el fin de garantizar que los conjuntos de datos de entrenamiento sean lo más completos y precisos posible para que los modelos puedan aprender de ellos.

3. Empezar con iniciativas piloto: 

Centra tus esfuerzos iniciales en programas piloto de prueba de concepto que se centren en ámbitos bien definidos, como tipos específicos de riesgo. Este enfoque de menor riesgo permite aprender de las pruebas a pequeña escala antes de tomar cualquier decisión importante.

4. Invertir en datos y formación: 

Para que su compañía de seguros logre resultados positivos desde el principio, será de vital importancia destinar más recursos a herramientas de recopilación de datos, conjuntos de datos de entrenamiento y la formación continua del personal, con el fin de aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en procesos más amplios de gestión de riesgos.

El aprendizaje y la adaptación constantes permitirán alcanzar una precisión predictiva y un nivel de automatización aún mayores. Al implementar la IA mediante un enfoque paso a paso centrado en las pruebas, podrás resolver los retos de forma eficaz y garantizar que la tecnología ofrezca resultados claros de acuerdo con sus prioridades y capacidades.

Conclusión

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando la forma en que las aseguradoras evalúan y gestionan activamente los riesgos, tanto a nivel individual como de cartera. Las técnicas dinámicas y basadas en datos sustituyen a los métodos obsoletos, aportando una precisión mucho mayor. 

Los programas piloto iniciales y la colaboración ofrecen a las aseguradoras de todos los tamaños una vía clara para empezar a beneficiarse de estas potentes tecnologías y de su potencial para optimizar la suscripción, reforzar las medidas contra el fraude y garantizar la resiliencia a largo plazo. 

Gracias a las mejoras y perfeccionamientos constantes, la IA seguirá transformando el durante muchos años más. Si quieres empezar a utilizar la IA en el sector de los seguros hoy mismo, ¡empieza con CoverGo!

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