Inteligencia_artificial_prediccionesLos seguros están en el negocio del big data y deberían beneficiarse de la IA (si se aplica correctamente) mediante la mejora de la selección de riesgos, la tarificación y la gestión de siniestros. Por otro lado, las aseguradoras deberán actuar con cautela para evitar violaciones de la privacidad, discriminación y una aplicación inadecuada a líneas con conjuntos de datos limitados.

Así lo revela un estudio del banco de inversión estadounidense Jefferies, cuyo servicio de estudios ha elaborado un informe con 10 predicciones sobre el uso de la Inteligencia Artificial en el sector asegurador. El informe se basa en 10 pronósticos para esta industria: cinco para el negocio de Vida y otros cinco para el de No Vida.

Predicciones en No Vida

Predicción 1: Simplificación del papeleo

Según el informe, la gente seguirá necesitando un seguro, sintiéndose intimidada por él, considerándolo demasiado caro y quejándose de su experiencia con los siniestros. “Quizá utilicen Chat GPT para rellenar las solicitudes. A su vez, la IA puede prometer su amor eterno a los asegurados”, indica.

Predicción 2: Oportunidades de la IA

El informe señala que se espera que las aseguradoras de P&C utilicen la IA para la selección de riesgos, la segmentación, la tarificación y la gestión de siniestros y, por su parte, los corredores lo hagan para identificar mercados atractivos para colocar el riesgo. Esto, según se apunta, debería traducirse en una tarificación más precisa, una posible menor volatilidad de los índices de siniestralidad y menores ratios de gastos (ya que la automatización reduce el personal).

“Esperamos que las aseguradoras trasladen el ahorro de costes a los clientes para ganar cuota de mercado. La IA puede ser especialmente beneficiosa para los ramos de alta frecuencia/baja gravedad con enormes conjuntos de datos, como los de autos. También es posible que veamos nuevos productos, como el seguro de IA para protegerse de los errores de la IA”, vaticinan los expertos de Jefferies.

Predicción 3: Aplicación de la IA a ramos con conjuntos de datos limitados

Algunas aseguradoras se esforzarán en un intento de aplicar la IA a conjuntos de datos limitados/LoBs con alta gravedad y baja frecuencia, “lo que resultará en dolor y lágrimas”, según opinan los expertos.

Predicción 4: Riesgos de privacidad y sesgo

Las aseguradoras necesitan evitar: violaciones de la privacidad a medida que recopilan macrodatos; y basar algoritmos en sesgos conscientes e inconscientes. Desde Jefferies se espera que esto “requiera controles y procesos sólidos”.

Predicción 5: Cuando la IA se convierte en delincuente

“Una aseguradora rechazará una reclamación, citando un precedente legal que más tarde se demostrará que es producto de la imaginación de la IA generativa”, apunta el estudio.

Predicciones en Vida

Predicción 1: Suscripción basada en datos

El proceso de suscripción de un seguro de vida es complejo (exámenes médicos, presentación de fluidos y respuesta a preguntas privadas). “La suscripción basada en datos de IA podría simplificar este proceso, mejorando la suscripción y aumentando la demanda”, consideran desde el banco.

Predicción 2: Selección de prestaciones

Como se suele decir, la gente pasa más tiempo comprando un coche que seleccionando los beneficios para empleados. “La IA podría proporcionar paquetes optimizados y personalizados, dejando tiempo suficiente para decidir entre interiores de cuero o de tela”, sostiene el estudio.

Predicción 3: Análisis predictivo de la demanda de productos

Según el informe, “los productos de vida se venden, no se compran. Los distribuidores suelen recurrir al boca a boca, las llamadas en frío o la sección de bodas del NYT para identificar nuevos clientes”. En este contexto, sostiene que “el uso de la IA para el análisis predictivo en torno a acontecimientos que cambian la vida (bodas, nacimientos y jubilaciones) podría hacer más eficiente la prospección (aunque también un poco espeluznante)”.

Predicción 4: Alertas de cambios en los factores de riesgo

Aunque los seguros de vida se suscriben y tarifican en el momento de la compra, la salud de una persona cambia con el tiempo. “Lo ideal sería que los precios se ajustaran en función de los cambios en la salud, pero actualmente esto no es factible. El uso de la IA para mejorar la capacidad de la tecnología wearable de alertar a las aseguradoras y asegurados de los cambios en los factores de riesgo podría conducir a una tarificación más eficiente”, se destaca.

Predicción 5: Utilización más eficiente de las prestaciones

Las aseguradoras de vida se han beneficiado del comportamiento ineficiente de los asegurados debido a la complejidad del producto. “Las herramientas de IA que permiten a los asegurados/agentes optimizar mejor la utilización podrían presionar la rentabilidad”, vaticina.