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La Inteligencia Artificial revoluciona el sector de los seguros

Por Ignacio Vilaplana, Lead Data Scientist del Grupo Euskaltel.

Ignacio Vilaplana, Lead Data Scientist del Grupo Euskaltel.
Ignacio Vilaplana, Lead Data Scientist del Grupo Euskaltel.

La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático están transformando el análisis de datos al permitir a las empresas de todos los tamaños desarrollar modelos predictivos entre 5 y 15 veces más rápido que antes y a un coste mucho menor. Gracias a esto, las empresas pueden superar las limitaciones anteriores impuestas por los datos, los sistemas y el personal, incorporando más conocimientos e información de toda la empresa a través de predicciones cada vez más precisas.

La aplicación de esta tecnología no tiene fronteras ni en lo que se refiere al tamaño de las empresas, ni al sector al que pertenecen. Las soluciones de IA y Machine Learning ayudan a las compañías a interactuar con los clientes, a gestionar mejor la empresa y, en definitiva, a mejorar su competitividad. Uno de los sectores que más está apostando por la IA es el de los seguros. No hay ningún equipo o departamento de las aseguradoras o intermediarios que no utilicen el análisis avanzado de datos para mejorar su rentabilidad. Podría parecer una afirmación muy categórica, pero se ajusta a la realidad. Tanto si se ocupa de la comercialización, la suscripción de pólizas o la gestión de siniestros, o si opera en el mercado de los seguros personales, comerciales o de accidentes, el uso de la IA y el aprendizaje automático puede hacer que prácticamente todas las funciones de una firma operen de forma más fluida y eficiente.

Existen ciertos casos de uso que han supuesto un mayor impacto en la industria aseguradora, -y lo seguirán haciendo-. Por ejemplo, el utilizar algoritmos sofisticados de Inteligencia Artificial en las diferentes líneas de negocio de las aseguradoras conlleva beneficios tan relevantes como la reducción del coeficiente de pérdidas, la mejora de la ratio combinada, el aumento de los niveles de retención y la reducción de los costes de adquisición. Para estos proyectos es ideal evaluar tanto algoritmos lineales como no lineales para ofrecer precios precisos y específicos para cada riesgo, reduciendo así la vulnerabilidad frente a una posible selección adversa de clientes.

Otra cuestión, esta vez relativa a los clientes, es que las aseguradoras pierden dinero cuando los ‘buenos’ clientes no renuevan sus pólizas, ya que las expiradas deben ser sustituidas por nuevas operaciones que resultan más costosas. La incorporación del riesgo de rotación de clientes en el sistema de precios de renovación puede conseguir una caída significativa de las cancelaciones y de las no renovaciones, mejorando los niveles de siniestros y una reducción de costes variables.

Siguiendo con la reducción de costes, ya hay aseguradoras utilizando modelos de IA para predecir la probabilidad de que una reclamación de compensación de trabajadores termine en los tribunales. En estos casos, las reclamaciones que obtienen una puntuación alta por su probabilidad de litigio se remiten a los especialistas en este tipo de reclamaciones para que puedan conseguir un acuerdo temprano y atractivo, consiguiendo evitar un porcentaje significativo de litigios y por tanto una reducción en costes de reclamaciones en riesgo, con su consecuente ahorro.

La IA ayuda a detectar de forma temprana también otros aspectos. El uso de modelos combinados permite a las empresas aseguradoras aumentar la precisión de sus sistemas de detección de fraudes y obtener gracias a estos modelos un importante ahorro de costes. En estos casos, un modelo supervisado se encarga de detectar la probabilidad de que una nueva reclamación sea un fraude en base a aquellos ya detectados y etiquetados en el pasado, mientras que un modelo de detección de anomalías detecta nuevos patrones sospechosos que pueden ser indicativos de un nuevo tipo de fraude no etiquetado anteriormente. Las predicciones de ambos modelos se combinan y se asignan ahora a un equipo especializado en la investigación de este tipo de casos para conseguir la reducción de fraudes no detectados.

Por último, es interesante el hecho de que las oportunidades de subrogación pueden constituir operaciones altamente rentables, pero para ello hay que identificarlas y actuar con rapidez. Varias aseguradoras europeas ya identifican aquellas reclamaciones que tienen una alta probabilidad de recuperación mediante subrogación. Los especialistas en estas reclamaciones reciben unas listas automatizadas de siniestros con distintos objetivos de subrogación, permitiendo a las compañías aumentar su tasa de subrogaciones y aumentar las recuperaciones anuales.

Estos son solo algunos ejemplos, pero la rapidez con la que se desarrolla la IA nos permitirá seguramente asistir a nuevos y muy importantes cambios próximamente. La era de la IA y el aprendizaje automático ya está aquí y el sector asegurador se puede ver muy beneficiado si lo aplica correctamente. Las compañías que lo integren, lo aprovechen y valoren cómo introducirlo en todos los ámbitos de su organización se impondrán con rotundidad en este mercado tan ajustado y competitivo.

En este contexto, el Grupo Euskaltel, cuenta con BAI Analytics, una iniciativa centrada en ofrecer servicios de IA a sus clientes, dando así un paso al frente y mostrándose como un principal “player” en el ecosistema de IA capaz de ofrecer un stack de servicios end-to-end mediante el uso de soluciones de cloud internas y plataformas como Data Robot.

Las plataformas, tecnologías y conocimientos del equipo BAI Analytics ya han demostrado que se puede lograr un gran valor al repensar los modelos de negocio, transformándolos en negocios impulsados por la IA mediante un marco de priorización de iniciativas para evaluar el retorno y la complejidad de cada desarrollo y un correcto despliegue de las mismas.

 

 

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