El uso de la Inteligencia Artificial (IA) está aumentando exponencialmente en la mayoría de los sectores comerciales e industriales, debido en gran medida a las espectaculares capacidades que están demostrado estas tecnologías a la hora de realizar tareas de manera automática y semiautomática de manera eficiente simplificando el trabajo de los humanos, complementando con el objetivo de hacerlo más eficiente o resolviendo tareas repetitivas de manera automática.
Siendo las compañías de seguros uno de los sectores con más proyección a la hora de aplicar IA con el objetivo de mejorar la interacción con sus clientes y empleados minimizando el tiempo de gestión y mejorando la calidad de los servicios que ofrecen en áreas como los sistemas de suscripción, los servicios de atención al cliente, la realización de reclamaciones, el marketing, la identificación y análisis de daños y la detección de fraudes.
Todo este proceso de mejora de las operaciones interactivas entre los clientes y las compañías están actualmente dirigidas por tres técnicas de IA principalmente: los Asistentes conversacionales, los modelos basados en Aprendizaje Automático y los sistemas basados en Visión Artificial.
Asistentes conversacionales
Los asistentes conversacionales son una de las tecnologías basadas en IA que más están siendo utilizadas para mejorar los procesos de interacción entre las compañías de seguros y sus clientes. Estos tienen la capacidad de mantener una conversación con el cliente o potencial cliente, mediante diferentes canales de texto y voz, pudiendo resolver sus consultas de manera automática en un corto periodo de tiempo minimizando la necesidad de un operador humano.
Este tipo de tecnología puede a su vez combinarse con otras técnicas de IA con el objetivo de enriquecer la conversación incrementando muchos más servicios. Las ventajas de los asistentes conversacionales para este tipo de empresas son múltiples, desde la posibilidad de automatizar respuestas a consultas que se repiten entre los usuarios con el objetivo de evitar esperas innecesarias por parte de los clientes hasta automatizar el proceso de envío de los partes de accidente de forma que el propio asistente solicite aquella información necesaria sin necesidad de rellenar ningún tipo de formulario.
Modelos basados en Aprendizaje Automático
Los modelos de razonamiento basados en aprendizaje permiten construir sistemas de predicción o clasificación con el objetivo de mejorar los diferentes procesos de gestión que se dan en las compañías de seguros. Este tipo de modelos se construyen mediante la utilización de algoritmos de Aprendizaje Automático, normalmente supervisado, que utilizan como información de entrada la gran cantidad de información digital extraída de fuentes tanto públicas como privadas con el objetivo de identificar un conjunto de patrones en la información que permita al modelo resultante hacer predicciones o clasificar información de manera precisa.
Este tipo de tecnologías están siendo utilizadas a nivel global con el objetivo de entender el funcionamiento general de la compañía y de todas las operaciones o a nivel local a nivel de cada cliente mejorando así los modelos operativos de la compañía o la interacción con los clientes.
Las ventajas que ofrecen la utilización de los modelos basados en Aprendizaje Automático son muchísimo mayores que las que ofrecen otras técnicas de IA, como por ejemplo los asistentes conversacionales, ya que mediante ellas podemos comprender cómo funcionan los diferentes procesos de nuestra compañía con el objetivo de identificar en cuales podríamos mejorar y aplicar procesos de optimización también basados en IA, por ejemplo analizando el proceso de contratación de las pólizas de seguros con el objetivo de identificar cuáles son los tipos de clientes que no finalizan el proceso y no realizan la contratación con el objetivo de mejorar el sistema de contratación mediante la mejorar de la toma de decisiones para adaptar el proceso a estos clientes y conseguir mejorar los ratios de contratación, lo cual enriquecerá el servicio prestado por la aseguradora.
Visión Artificial
Los sistemas basados en Visión Artificial nos permiten extraer información mediante la utilización de imágenes o videos. Este tipo de sistemas están basados en la utilización de modelos de razonamiento los cuales son construidos mediante la utilización de imágenes o videos, por lo que pueden considerarse como una especialización de los modelos basados en Aprendizaje Automático de tipo supervisado pero debido a su especialización son considerados como una técnica individual.
En el caso de las compañías aseguradoras ofrecen un salto significativo en los servicios que ofrecen ya que pueden ser utilizados para resolver un gran conjunto de tareas complejas que en muchos casos incrementan alguno de los procesos que se suelen dar en esta compañía.
Este tipo de tecnología ofrece grandes ventajas a la hora de simplificar los procesos de envío de información y disminuir los tiempos de espera para la contratación y la envío de un parte de accidente ya que están siendo utilizados para automatizar la extracción de información textual a través de sistemas OCR con el objetivo de digitalizar completamente el proceso de contratación de un seguro o para la extracción de información textual y gráfica de un parte de accidente con el objetivo de agilizar el proceso de comunicación de un parte de accidente y permitir realizarlo de manera sencilla sólo con un teléfono móvil.
Además, este tipo de tecnología también puede ser utilizada por el propio cliente o por los diferentes trabajadores de la compañía para obtener una evaluación de los daños que se han producido en el bien asegurado e incluso estimar los costes que supondrán su reparación minimizando las visitas y los peritajes en aquellos casos en los cuales los daños son pequeños y pueden ser identificados.
En general, estas tres técnicas de IA permiten mejorar los servicios y las operaciones que realizan las compañías seguras con el objetivo de mejorar la experiencia de sus clientes tanto en los canales tradicionales como en los canales digitales.
Es más, estas tres técnicas pueden combinarse entre sí para construir productos más complejos que permitan simplificar, por ejemplo, el proceso de comunicación de partes de accidente totalmente guiado por IA de manera que el sistema sea capaz de solicitar aquella información necesaria para completar el proceso de manera ágil y incluso predecir los costes o incluso autorizar las reparaciones e indicar el taller más cercano al que llevar el vehículo y solicitar un cita de manera totalmente automática.
Pero esto sólo es el comienzo, en los próximos años las compañías asegurados evolucionarán hasta convertirse en compañías de tipo AI Driven que utilizarán la IA como herramienta para la toma de decisiones de manera automática donde los seres humanos sólo supervisarán que las decisiones que son tomadas por los sistemas basados en AI son correctas y cumplen con las diferentes normas éticas de nuestra sociedad.
En este proceso evolutivo permitirá la inclusión de otras técnicas como el Aprendizaje Automático no supervisado para la detección de fraude, sistemas basados en reglas para la aprobación de reparaciones y contrataciones de manera automática o la personalización de las características y el precio de las pólizas de seguros mediante la utilización de una fotografía que permita identificar al posible cliente y extraer toda la información disponible sobre el, los sistemas de optimización para minimizar costes sin disminuir la calidad de los servicios, los sistemas de construcción y despliegue de modelos de razonamiento (Machine Learning Operations, MLOps) para automatizar la construcción de modelos en base a la nueva información que se va recogiendo en tiempo real de otro procesos o los RPA de manera general para automatizar todas las operaciones manuales de tipo repetitivo que forman parte de todos los procesos internos.
Aunque, a la hora de utilizar técnicas de IA para la toma de decisiones sobre ciertos aspectos de la vida de los seres humanos conllevan un riesgo muy importante desde el punto de vista de la ética, ya que es totalmente necesario asegurar que este tipo de sistemas toman sus decisiones sin incluir ningún tipo de sesgo que influya negativamente sobre algún tipo de colectivo asegurando un trato justo y general sobre cualquier persona, siendo este uno de los principales retos a los que se van a enfrentar las compañías de seguros en tu proceso de transformación hacia una compañía AI Driven.
Escrito por: Moisés Martínez responsable de IA en Paradigma Digital