IA-Automatización más inteligente en seguros

El sector de seguros experimenta una transformación significativa, impulsada por la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en diversos procesos operativos.

Este cambio hacia la automatización impulsada por la IA no es una mera tendencia, sino un imperativo estratégico para las aseguradoras con pretensión de aumento de  la eficiencia, de la reducción de los costos y de la mejora de la experiencia del cliente.

La adopción y la automatización de la IA es aún una tarea pendiente para muchas aseguradoras. Según una encuesta reciente sobre IA en el sector asegurador, realizada por Sollers Consulting, el 21% de las aseguradoras utilizan IA para el apoyo de los suscriptores, mientras que otro 17% ha implementado activamente la IA con este fin y un 31% planifican la adopción de una iniciativa de este tipo.

Adicionalmente, el 15% de las aseguradoras ya utilizan la IA para la extracción y para el análisis automático de los datos para los suscriptores. Sin embargo, sólo el 8% dispone de una automatización basada en IA para la preparación de las ofertas de seguros para la verificación de los suscriptores, mientras que el 23% aún está evaluando dicha automatización. Estas cifras subrayan tanto las oportunidades como los retos a los que se enfrentan las aseguradoras a la hora de ampliar la adopción de la IA.

El camino desde la conceptualización de las aplicaciones de IA hasta su implementación práctica implica una planificación cuidadosa, la selección de las herramientas adecuadas y un conocimiento profundo de la arquitectura organizativa. Si bien algunas empresas han comenzado con la integración de la IA en sus flujos de trabajo, muchas continúan en la fase exploratoria, evaluando los mejores enfoques para una implantación sin fisuras.

IA y automatización: Una asociación perfecta

La IA y la automatización se complementan a la perfección en el sector asegurador. La automatización agiliza las tareas repetitivas y basadas en reglas, mientras que la IA introduce inteligencia en estos procesos, permitiendo capacidades de toma de decisiones que, tradicionalmente, dependían de la intervención humana.

Esta combinación permite la gestión de tareas complejas con mayor precisión y rapidez. Por ejemplo, la IA puede analiza grandes cantidades de datos para la identificación de patrones, para la predicción de resultados y para la toma de decisiones informadas, mejorando, de esta manera, la eficacia de los procesos automatizados.

Cuatro aplicaciones de la automatización integrada con la IA

Con el aprovechamiento de la IA y de las capacidades avanzadas de procesamiento de datos, las aseguradoras agilizan los flujos de trabajo complejos, reduciedo el esfuerzo manual y mejorando la calidad general del servicio.

Desde la agilización de la tramitación de siniestros, hasta la detección de fraudes, la IA optimiza la evaluación de riesgos, la suscripción y la tarificación, lo que, en última instancia, se traduce en un ahorro de costos y en una mejor experiencia del cliente. A continuación, cuatro aplicaciones clave de la automatización integrada con la IA que ya han transformado la operatoria de las aseguradoras.

• Tramitación de siniestros: La IA acelera la tramitación de siniestros, analizando los datos de documentos y de imágenes, lo que agiliza las liquidaciones y reduce los costos operativos. Por ejemplo, la IA lee los correos electrónicos entrantes de los clientes, clasifica los documentos adjuntos, extrae la información relevante y configura una reclamación o una actividad para un usuario en la tramitación de siniestros.
• Detección de fraudes: Los algoritmos de aprendizaje automático analizan patrones y anomalías en los datos para la identificación de posibles actividades fraudulentas, mitigando los riesgos y reduciendo los daños. La IA analiza los documentos de un siniestros como si fuesen un informe médico o uno pericial o notas policiales para la determinación de señales de fraude y de circunstancias especiales del siniestro.
• Suscripción: La IA ayuda a los suscriptores analizando grandes cantidades de datos, incluyendo los perfiles históricos de riesgo y las tendencias del mercado, para una toma de decisiones informada, rápida y precisa, lo que resulta en evaluaciones de riesgo y en modelos de tarificación de mayor precisión.
• Análisis de documentos: La IA automatiza el reconocimiento y el procesamiento de la información de los documentos entrantes, mejorando la eficiencia en la tramitación de siniestros y en la suscripción. Por ejemplo, la IA analiza documentos como descripciones médicas de lesiones físicas o como facturas para  la determinación del valor de los daños.

Apoyo a las iniciativas de automatización integradas con la IA: Un enfoque flexible y escalable

La automatización impulsada por la IA presenta oportunidades significativas para las aseguradoras, si bien no requiere de una revisión completa de los sistemas existentes.

Si bien una base sólida podría optimizar las aplicaciones avanzadas, muchas soluciones iniciales de IA son perfectamente integrables a los flujos de trabajo actuales, con interrupciones mínimas. Este enfoque equilibrado ofrece ganancias rápidas y un crecimiento escalable, lo que garantiza a la organización una adopción incremnetal de la IA.

Inversión en gestión de datos

Los datos de alta calidad son la piedra angular de los sistemas eficaces de la IA. Las aseguradoras deberán invertir en prácticas sólidas de gestión de datos para la garantía de la exactitud, de la integridad y de la fiabilidad de los datos.

Esto implica el establecimiento de marcos de gobernanza y la implementación de procesos de limpieza de datos, y el establecimiento de estándares de datos coherentes en toda la organización.

Innovación de los procesos empresariales

La IA ofrece oportunidades para la mejora de los procesos empresariales, sin la exigencia de una transformación a gran escala. En lugar de una reorganización completa, las aseguradoras pueden analizar los flujos de trabajo existentes para la identificación de las áreas en las que la IA puede añadir valor.

Las mejoras específicas -como la automatización de tareas rutinarias o el perfeccionamiento de funciones concretas- permiten  la integración de las herramientas de IA , complementando sus operaciones actuales.

Adaptación de la arquitectura de TI

Si bien las iniciativas de IA a gran escala requieren de actualizaciones de la arquitectura de TI -como la introducción de nuevos metadatos, el establecimiento de reglas de negocio o la modificación de las interfaces de usuario-, estos cambios pueden ser implementados de forma gradual, lo que garantiza la evolución del  entorno de TI  para dar soporte  a las aplicaciones actuales y a las futuras capacidades avanzadas de IA.

Ganancias rápidas con una inversión mínima

La implementación de la IA no significa el lanzamiento de un proyecto masivo. Muchas soluciones de IA son accesibles, de bajo riesgo y ofrecen un rápido retorno de la inversión, sin una planificación exhaustiva ni grandes cambios en TI.

Por ejemplo, se puede comenzar por la implementación de chatbots, por la automatización del triaje de correo electrónico o por la utilización de la asistencia para el desarrollo de software basada en IA. Estas iniciativas permiten la evalucación de los beneficios de la IA, la construcción de confianza en la tecnología y el allanamiento del camino para implementaciones futuras de mayor sofisticación.

Planes de trabajo

Antes de la ampliación, se deberá considerar la posibilidad de ejecución de proyectos de prueba de concepto (PdC). Estos proyectos ofrecen un entorno controlado para la prueba de las aplicaciones de IA,  la evaluación de su eficacia yla determinación de las mejores herramientas que permitan una implemetación más amplia. Este enfoque paso a paso minimiza el riesgo y garantiza que la inversiones en IA produzcan resultados significativos.

Para una automatización más amplia impulsada por la IA, es esencial la preparación del al personal. Los empleados deben recibir formación adeacuada que les permita trabajar con las herramientas de IA, comprender sus capacidades y adaptarse a los nuevos flujos de trabajo. Las estrategias eficaces de gestión del cambio ayudan a garantizar la continuidad del compromiso de un equipo durante la transición.

La integración de la automatización impulsada por la IA en el sector de seguros ofrece ventajas significativas, como el aumento de la eficiencia, el ahorro de costeo y la mejora de la experiencia del cliente, sin necesidad de una revisión disruptiva de los sistemas existentes.

Adoptando un enfoque estratégico y flexible, las aseguradoras podrán implementar, poco a poco, soluciones simples. construyendo, gradualmente, una base sólida para la innovación futura. Este camino incremental no sólo minimiza el riesgo y la inversión, sino que también posiciona a slaorganización en la continuidad de la competitividad en un mercado en constante evolución.

FUENTE: www.propertycasualty360.com