Acepto

COOKIES

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y de análisis, propias y de terceros, para anónimamente facilitarle la navegación y analizar estadísticas del uso de la web. Obtener más información

Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ayudan al sector del seguro

  • Predictive Analytics

GMV Inteligencia Artificial

El seguro es una industria basada en datos. Los datos califican el riesgo y se utilizan para establecer precios en políticas que mitigan ese riesgo. Debido a que las compañías de seguros quieren vender productos que cubren los riesgos, realizan algoritmos contra grandes conjuntos de datos que son capaces de descubrir riesgos.

Los agentes quieren comprender mejor las necesidades de sus clientes y posibles clientes. Quieren sistemas que les permitan marcar un nombre para poder consultar datos públicos y privados sobre un cliente potencial, con el doble objetivo de comprender los riesgos que podrían estar involucrados y comprender mejor a sus clientes.

Finalmente, están los clientes asegurados: quieren mejores productos y procesos de reclamos. Todas estas partes se benefician cuando pueden obtener más inteligencia de los datos. Para maximizar el valor que derivan de sus datos, las compañías de seguros deben hacer tres cosas, que se aplican universalmente a todas las industrias.

Intentar no hervir el océano. Si no tiene un caso de uso objetivo, hay que dedicar tiempo para desarrollar uno. No sirve ningún buen modelo de datos si no resuelve las necesidades.

Una vez que defina un proyecto de inteligencia artificial (IA), observe si el proyecto necesita una tecnología o un cambio de proceso. La gestión del cambio es un desafío importante en la mayoría de las implementaciones de IA corporativas que los implementadores no consideran.

Comprenda cómo la IA que crea se integrará con los flujos de trabajo existentes. La IA debe ser una parte natural del trabajo que tenga sentido y ofrezca valor a quienes la usan.

La industria de seguros solo está comenzando a adoptar estas advertencias. Mientras tanto, las compañías entienden que tienen que superar muchos años de acumulación de documentos impresos, denominados "datos sucios", porque los documentos no pueden digitalizarse fácilmente.

Si la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden transformar estos tesoros de documentos en información más accesible y utilizable, los empleados, agentes y clientes obtendrán más valor de los datos.

Para facilitar el proceso de digitalización, los datos se pueden escanear en un sistema, los patrones de datos se pueden identificar mediante aprendizaje automático y el valor de los datos se puede extraer a través de un proceso altamente automatizado.

Otro camino que siguen muchas aseguradoras y agentes es el modelado predictivo, que puede perfilar una línea comercial minorista que está asegurando y rastrear el sentimiento del cliente. Ambas técnicas ayudan a los agentes a determinar quién está contento y quién puede comprar seguro en otro lugar.

Es probable que estas tecnologías hagan que el trabajo de quienes trabajan en la industria de seguros sea más fácil, más predecible y más preciso, lo que con suerte se traducirá en más ganancias para las empresas y más ahorros para los clientes.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.