La industria de seguros se enfrenta a los desafíos de la disrupción causada por los avances tecnológicos, fundamentalmente en las áreas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML, del castellano, “aprendizaje automático”). Las compañías de seguros ahora pueden saber más sobre sus clientes que nunca. Pueden usar “data mining” con IA y ML para desarrollar ofertas de productos innovadores y a medida de cada cliente. Así, los consumidores pueden disfrutar de una experiencia más personalizada que tiene capacidades de procesamiento de reclamos de siniestros más rápidos y precisos que dan como resultado un servicio al cliente enormemente mejorado.
¿Está su organización preparada para beneficiarse de esta tendencia tecnológica que finalmente determinará su ventaja competitiva y, por lo tanto, conducirá a una mayor participación de mercado? O, por el contrario, ¿se quedará atrás cuando su competencia adopte estas tecnologías disruptivas?
Los puntos más destacados de los debates celebrados durante la VI Cumbre Anual de Seguros Nexus AI y Analytics realizada en Estados Unidos en 2019 se han recopilado en un documento técnico (ACCEDA AL ESTUDIO COMPLETO), desde donde se puede aprender más sobre esta área crítica del negocio. Un tema candente que se debatió fue la necesidad de administrar eficazmente un negocio de seguros que cambia rápidamente, al tiempo que se mantiene la integridad corporativa. Las innovaciones en IA y ML desafían fundamentalmente este proceso.
Tres expertos de la industria dieron sus pensamientos sobre cómo las innovaciones en IA y ML se están aplicando al sector de seguros. Estas innovaciones afectarán a la industria con una gran transformación de las operaciones de las aseguradoras en el corto plazo y en las próximas décadas. Dieron su mirada al respecto Glenn Fung, científico jefe de investigación y director de investigación de IA y aprendizaje automático de American Family Insurance; Lee Ng, Vicepresidente de Innovación de Travelers; y Ted Stucky, Director Ejecutivo de QBE Ventures.
Muchas veces, contactar a expertos externos para que ayuden a una organización es una forma de beneficiarse más rápidamente de las habilidades avanzadas necesarias que tomarían un tiempo considerable para adquirirlas internamente. Sin embargo, todos coinciden en que mantener la experiencia en seguros propia proporciona una ventaja competitiva crítica para una compañía de seguros.
Gran parte del enfoque para lograr la transformación en nuestro caso se inclinó con asesoramiento de personas externas, buscando integrar capital de riesgo e innovación en IA y ML. De hecho, mi equipo estaba conformado en un 95% por personas externas. Pero, en general, en términos de transformación digital, valoramos mucho la experiencia interna”, explica al respecto el investigador Glenn Fung.
Así, los mejores escenarios para el despliegue rápido de sistemas innovadores de Inteligencia Artificial combinan un importante soporte externo con experiencia interna. Las compañías de seguros deben adoptar los cambios del sector y las innovaciones de IA porque este será el factor determinante para el éxito competitivo en el futuro. Al mismo tiempo, se reconoce la influencia abrumadora de los sistemas “core” heredados (legacy systems) y la resistencia natural a probar algo nuevo de formas que nunca antes se habían hecho.
Para los expertos, es importante hacer la distinción entre riesgos e incertidumbre. Los riesgos que se conocen producen un resultado no deseado específico y, en ese marco, la planificación estratégica puede mitigar algunos de estos riesgos. Los riesgos que son desconocidos, se describen con mayor precisión como incertidumbre.
Con incertidumbre, el resultado no es posible de determinar. Y lo cierto es que por más pensamiento e investigación que haya, nunca se eliminará por completo esa incertidumbre”, señala Lee Ng, experto en innovación.
Tradicionalmente, las decisiones importantes se toman al comprender los datos y luego analizarlos, a la luz de las tendencias macro. Para los riesgos conocidos, la toma de decisiones basadas en hechos puede ser suficiente siempre que el riesgo sea realmente conocido. Con la incertidumbre que proviene de la innovación, confiar en un proceso de toma de decisiones basado en hechos no es suficiente.
Esto es como atar un bote de remos a un muelle, subir al bote y luego remar como un loco. El bote es seguro, los riesgos son conocidos; sin embargo, no irás a ningún lado. La innovación está buscando “abrazar” la incertidumbre de remar hacia el mar, sin saber exactamente qué sucederá. Por ello, para Lee Ng, «cuando se trata de incertidumbre, no debemos exagerar en el análisis».
Uno de los mayores desafíos es hacer ajustes como parte de un proceso continuo. En algunos casos, estos ajustes pueden ser contra-fácticos. Los procesos de IA pueden descubrir nuevos patrones, que no se esperan. La innovación no es lineal. No sigue un plan paso a paso bien organizado, ya que un enfoque lineal no permite descubrimientos inesperados y el descubrimiento es de lo que se tratan AI y ML.
Para los expertos, las compañías de seguros deben considerar el desarrollo comercial con tres perspectivas, que incluyen: 1) atender las necesidades operativas fundamentales; 2) mejorar el retorno de la inversión (ROI) mediante la explotación de iniciativas impulsadas por el ROI; y 3) los impactos generales de la disrupción.
Las operaciones están mejorando porque los sistemas son cada vez mejores y más eficientes. Esto no significa que cada innovación e implementación tecnológica sea perfecta. De hecho, la demanda está impulsando que las cosas lleguen rápidamente al mercado, dejando tiempo insuficiente para retrasar la implementación de nuevos sistemas hasta que todo sea perfecto. El desarrollo de software que solía llevar meses, o incluso años, ahora se beneficia de las ofertas de servicios en la nube que permiten el despliegue de algunas innovaciones en cuestión de semanas.
El directivo de QBE Ventures cuenta cómo uno de sus proyectos fue actualizar la captura de información de formularios médicos que utilizaba el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con un sistema de IA para aumentar la velocidad de procesamiento de reclamos.
Queríamos ver qué tan rápido podríamos llevar al mercado esta nueva iniciativa. Desde la conversación inicial hasta el momento en que se implementó operativamente, fueron tan sólo siete semanas, algo que antes podía llevar meses y meses”, destaca Ted Stucky.
Muchas veces sucede que mientras los sistemas se integran adecuadamente, los elementos tecnológicos van en otra sintonía. Según los expertos, los problemas provienen de las personas involucradas en el uso comercial y su resistencia o entusiasmo por usar la tecnología. Un factor importante para entender es cómo las personas realmente se involucrarán con la tecnología, ya que el compromiso es fundamental para tener un resultado exitoso.
Sin dudas, mantenerse al día y actualizado con todas estas tendencias requiere una agilidad significativa. Es parte de los desafíos que se analizan en este documento y que serán parte de la próxima conferencia de Insurance Nexus Reuters Events ™, denominada “Insurance AI e Innovative Tech USA 2020”, que tendrá lugar del 12 al 13 de mayo de 2020, en el Radisson Blu Aqua Hotel, Chicago, Estados Unidos, del cual 100% SEGURO es media sponsor.
Allí se espera la asistencia de más de 500 ejecutivos senior y líderes empresariales de la industria de seguros, en una conferencia presentará las últimas tendencias en innovación tecnológica impulsada por IA. Más de 60 oradores expertos, pioneros en inteligencia artificial e innovadores en seguros, compartirán ideas sobre inteligencia artificial y análisis de vanguardia. Los asistentes tendrán la oportunidad de participar en más de 25 horas de debates y aprender de las presentaciones de más de 45 estudios de casos del mundo real.
Para obtener más información, visite el sitio web: https://events.insurancenexus.com/analyticsusa/
Fuente fotografía: surveycto.com
