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La IA como herramienta clave para la personalización de seguros

19 de septiembre de 2023.

CLAVES DEL ANÁLISIS

Los avances que están teniendo lugar en el ámbito de la IA generativa están acrecentando la demanda de productos y servicios cada vez más personalizados.
La industria aseguradora está empezando a experimentar con los modelos del lenguaje natural (LLMs), con GPT como máximo exponente, para automatizar procesos y ofrecer una experiencia de cliente más individualizada.
La IA tiene potencial para hacer más rápida, segura y eficiente la evaluación de riesgos y el análisis de grandes volúmenes de datos de los clientes.
Un caso de éxito dentro de esta tendencia emergente es la solución InsuranceGPT que acaba de lanzar al mercado la startup Simplifai y que ofrece uno de los primeros modelos del lenguaje diseñados específicamente para el sector asegurador.

Estamos entrando en una nueva era de transformación digital, marcada por la llegada de la inteligencia artificial, en la que se están experimentando profundos cambios en la relación que mantienen empresas y consumidores. Estos cambios están definidos por una palabra: la híper-personalización, es decir, la demanda creciente de productos y servicios customizados hasta un nivel individual.

Los avances en inteligencia artificial están haciendo que la híper-personalización se convierta ya en una realidad dentro del sector asegurador, provocando que las aseguradoras tengan que adaptar su relación con los clientes siguiendo el modelo de interacciones que mantienen las grandes compañías tecnológicas.

La gran ventaja de la IA es su capacidad para procesar enormes volúmenes de datos de los consumidores en tiempo real, permitiendo comprender mejor las necesidades, preferencias, hábitos y comportamientos particulares de cada uno de ellos y automatizar la generación de ofertas o recomendaciones.

¿CÓMO SE PUEDE UTILIZAR LA IA PARA PERSONALIZAR SEGUROS?

Al permitir un análisis más exhaustivo, y un conocimiento más profundo de los consumidores, la IA sirve a las aseguradoras para brindar información más valiosa a sus clientes y, a su vez, optimizar el establecimiento de las pólizas. Pero, vamos a ver más en detalle en qué casos de uso específicos se puede aplicar la IA a la hora de personalizar seguros:

Pólizas a medida: en lugar de ofrecer productos estándar enfocados a ciertos segmentos o nichos de clientes, la IA permite a las aseguradoras diseñar ofertas en tiempo real, incluyendo en los productos las coberturas y precios de las pólizas que más encajen con los patrones, preferencias, necesidades y comportamientos específicos de cada consumidor. La IA permite calcular las tarifas de seguro de forma automática, en función del comportamiento real del cliente y establecer descuentos personalizados en base a cada perfil.
Evaluación de riesgos automatizada: la IA ayuda analizar con mayor precisión el nivel de riesgo individual de cada asegurado. Esto no sólo permite a las aseguradoras ajustar mucho más el riesgo adquirido si no que agiliza enormemente la valoración de perfiles permitiendo a los clientes contratar seguros de forma más rápida, y con la posibilidad de acceder a mejores precios. El análisis de datos en tiempo real se integra además con las posibilidades que ofrecen los avances en tecnología IoT (Internet de las Cosas) donde encontramos múltiples casos de uso en el ámbito de los seguros de automóvil, hogar o salud en los que los dispositivos conectados pueden aportar abundantes datos en tiempo real para evaluar aspectos como el nivel de seguridad en la conducción, los hábitos de consumo en el hogar o los niveles de actividad física.
Monitorización continua: La IA puede seguir monitorizando y actualizando el riesgo del cliente a medida que cambian sus circunstancias, lo que permite ajustar las pólizas en consecuencia, y establecer precios en tiempo real.
Procesamiento de reclamaciones más eficiente: la IA sirve también para agilizar los procesos de reclamación al analizar en tiempo real los documentos necesarios para cada caso particular. Esto no sólo aumenta la rapidez y la precisión en el proceso de reclamación si no que ayuda a disminuir el riesgo de fraude.
Automatización de la atención al cliente: gracias a los chatbots conversacionales, los asistentes virtuales y los nuevos modelos del lenguaje, basados en IA generativa (como GPT), las aseguradoras pueden ofrecer un servicio de atención al cliente personalizado 24/7, respondiendo a preguntas y proporcionando información específica sobre las pólizas y coberturas de cada consumidor.

LA IMPORTANCIA DE LA PERSONALIZACIÓN EN LA EXPERIENCIA DEL ASEGURADO

La llegada de la IA generativa a un nivel masivo, tras el lanzamiento de Chat GPT, en noviembre de 2022, ha hecho que las empresas de todo tipo de negocios e industrias aceleren la inversión en IA. Según datos de McKinsey, más del 50% de todas las empresas a nivel global ya reportan el uso de la IA en al menos una de sus áreas de negocio. Por otro lado, un 40% asegura que van a incrementar su inversión en IA a consecuencia de los recientes avances logrados por las soluciones de IA generativa.

Esta tendencia de mercado obliga a las aseguradoras a posicionarse para responder a este cambio en el paradigma de los negocios, y este hecho queda reflejado en estimaciones recientes como la de Precedence Research que apunta a un crecimiento anual de más del 33% en el tamaño del mercado global de soluciones de inteligencia artificial aplicadas al sector asegurador.

Pero más importante si cabe es un dato de Accenture que cita este mismo informe en el que se revela que el 80% de los consumidores de seguros desean recibir servicios personalizados y se muestran dispuestos a proporcionar sus datos personales a cambio de ello.

Se espera, por tanto, que la capacidad que ofrece la IA para reconocer patrones entre grandes volúmenes de datos derive en un incremento del foco por parte de las aseguradoras en la oferta de experiencias personalizadas. Por otro lado, esto aportará un beneficio en términos de costes y, según los datos manejados por Precedence Research, se espera que para el año 2030, la IA haya ayudado a las aseguradoras a reducir en más de un 40% sus costes operativos al incrementar la productividad y la eficiencia en los procesos.

Según estos datos, el crecimiento estará dirigido especialmente por la inversión que las grandes compañías aseguradoras harán en los chatbots y los asistentes virtuales impulsados por IA generativa, que tendrán por objetivo mejorar las interacciones con los consumidores y el soporte al cliente.

Por otro lado, aumentará también la inversión en soluciones de analítica predictiva basada en IA que permitan integrar nuevos modelos de generación de insights de mercado y evaluaciones de perfiles de riesgo.

Todo ello, derivará en una mayor personalización de la oferta aseguradora con Norte América a la cabeza de los países más avanzados en este tipo de innovaciones.

Sin embargo, el sector tendrá también que salvar algunas barreras para que estas predicciones se cumplan:

El componente ético: en primer lugar, las aseguradoras deberán estudiar de qué forma hacer que la integración de la IA sea beneficiosa tanto para sí mismas como para los consumidores y aplicar modelos de procesamiento de datos personales que sean transparentes y explicables.
Evitar sesgos: también se deberá hacer un importante trabajo para que las valoraciones de riesgos, o el análisis de perfiles individuales, no incurra en posibles prejuicios o sesgos cognitivos que discriminen a ciertas personas a la hora de acceder a la oferta aseguradora.
Cumplimiento normativo: por último, los algoritmos de IA deberán superar el escrutinio que los supervisores, y los organismos gubernamentales, harán para asegurar que se están respetando aspectos como la privacidad de la información, la protección de datos, la diversidad y cualquier otro derecho del consumidor.

CASOS DE ÉXITO

Un reciente desarrollo que nos sirve para entender de qué forma se está materializando ya esta nueva tendencia de mercado es el último lanzamiento realizado por la startup Simplifai el pasado mes de junio.

Simplifai es una firma con sede en Oslo (Noruega) que ofrece soluciones basadas en IA para la automatización de procesos de seguros y acaba de lanzar al mercado una herramienta llamada Simplifai InsuranceGPT que describen como la primera solución que incorpora el modelo de IA generativa de GPT a la industria aseguradora.

Este producto ha sido diseñado específicamente para acelerar la automatización de la experiencia de cliente en las aseguradoras aumentando los niveles de personalización.

El sistema funciona de tal manera que, por ejemplo, cuando un asegurado realiza una reclamación de un siniestro en su coche, InsuranceGPT es capaz de entender y procesar la solicitud proporcionando una respuesta personalizada en base a las necesidades del cliente:

La integración de GPT en la gestión de reclamaciones permite tomar decisiones durante el proceso de forma automatizada mientras se mantienen los niveles de privacidad y seguridad de la información. Además, otra de las grandes innovaciones de este producto es que está construido en base a una plataforma no-code que permite una fácil integración dentro de los sistemas internos de las aseguradoras, así como en las plataformas de gestión de reclamaciones, sin necesidad de un extensivo trabajo experto por parte de los desarrolladores.

De esta forma, las aseguradoras pueden integrar InsuranceGPT para mejorar la comunicación con sus clientes y ofrecer respuestas a cualquiera de sus cuestiones de forma más rápida, concisa y precisa, ajustada al caso particular de cada consumidor.

Aunque son varias las aseguradoras, a nivel global, que ya han comenzado a integrar modelos del lenguaje natural (LLMs) como ChatGPT o Bard (Google) dentro de sus servicios, Simplifai’s InsuranceGPT es el primer lenguaje de este tipo construido específicamente en base a información relativa al sector asegurador y con adherencia a las normativas de protección de datos, como la GDPR europea.

Soluciones como la de Simplifai son una buena muestra del potencial de la IA para transformar radicalmente la forma en que las aseguradoras interactúan con sus clientes y la forma en que se procesan los datos durante las reclamaciones.