ENVIADOS ESPECIALES.- En el marco de la segunda jornada de ITC Vegas, uno de los paneles abordó la función que cumplen la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos (Data Analytics) en los seguros comerciales.
Al aprovechar la información basada en IA y el análisis predictivo, las aseguradoras pueden optimizar las operaciones, reducir costos y mejorar la toma de decisiones. En ese marco, los participantes del panel debatieron acerca de cómo las tecnologías avanzadas mejoran la eficiencia y la precisión en la suscripción, el procesamiento de los siniestros, la evaluación de los riesgos y el servicio al cliente.
Moderados por Parul Kaul Green, fundadora de la consultora Eudaimon Consulting, el mismo contó con la participación de ejecutivos de empresas de diferente perfil: Mojgan Lefebvre, Chief Technology & Operations Officer de Travelers (aseguradora de 165 años de trayectoria, con 30.000 empleados y 13.500 intermediarios y corredores independientes en los Estados Unidos, Canadá, el Reino Unido e Irlanda); Byron Clymer, Chief Information Officer de Lockton (broker independiente líder a nivel global); Gary Hoberman, CEO & Fundador de Unqork (empresa tecnológica que ofrece una plataforma de código cero para el mercado asegurador); y Chuck Wallace, CEO & Cofundador de HDVI (High Definition Vehicle Insurance, especializada en seguros para flotas de camiones).
En primera instancia, Mojgan Lefebvre aclaró que «la IA se lleva adelante hace décadas, pero ahora se ha potenciado su uso». Respecto de su crecimiento exponencial en los últimos años, comentó que «la IA la hemos estado usando en análisis predictivos de precios y ahora se ha extendido al servicio al cliente, a la suscripción y muchas cosas más». Según su opinión, una de las principales habilidades de esta herramienta es «analizar millones de documentos en segundos», a la vez que destacó su potencial para «identificar exposiciones al riesgo y cómo mitigarlas», aunque aclaró que «la clave es el equilibrio entre la ciencia y el arte de la suscripción, y dar a nuestros suscriptores la información que necesitan al alcance de la mano para tomar las decisiones».
Asimismo, remarcó: «Creo que la IA Generativa por primera vez ha resuelto el problema de gestión del conocimiento que la industria de TI ha estado tratando de resolver desde siempre. Me refiero a la capacidad de escalar la búsqueda en cientos de documentos y permitir que las personas busquen información que han escrito en minutos o segundos, cuando en el pasado llevaría horas o más tiempo, o simplemente no podías encontrarla, y poder automatizar todo lo que es rutinario para que podamos dejar que nuestros suscriptores se concentren en su creatividad y en su experiencia».
Y ejemplificó: «La capacidad de clasificar correos electrónicos para extraer información importante de los documentos, resumir las pérdidas, identificar exposiciones, la capacidad de analizar imágenes para identificar riesgos relacionados con la ubicación de las propiedades».
«Todos estos son ámbitos en los que aprovechamos la IA para quitar el trabajo rutinario y permitir centrarse realmente en lo que se necesita hacer, en lugar de dedicar la mayor parte del tiempo a tareas administrativas que realmente no aportan valor. Eso es genial», insistió.
Gary Hoberman señaló que «hay que identificar lo que es real y lo que no lo es», manifestando que «el mundo de posibilidades en el ámbito del seguro está cambiando» y fue mas allá: «Con la utilización de tecnologías como la IA y el Data Analytics, ya no serían necesarios los sistemas de administración».
Hoberman reflexionó acerca del espacio de la realidad de la IA Generativa y expresó: «Durante años, hemos subcontratado documentos a empresas fuera de los Estados Unidos para decir ‘vas a recibir el documento, indexarlo y devolvernos los datos’. Eso es real, la tecnología es realmente buena en entender eso. Pero también significa un mundo de posibilidades en los cambios de seguros, porque yo era uno de los escépticos en MetLife. Estábamos subcontratando 7 millones de pólizas para que un administrador de pólizas administrase el bloque completo ya cerrado. Y si esta tecnología hubiese existido, probablemente habría dicho que no necesitábamos sistemas administrativos. Porque los reguladores nos obligan a cumplir la exigencia en el documento que el cliente firmó en ese momento. Por eso, de repente, la pregunta sobre la necesidad de esos sistemas deja de ser tan evidente. Es un momento emocionante para estar y poder ver estos casos de uso».
Byron Clymer se refirió al uso de IA en los brokers de seguros y confesó: «Mi equipo piensa que tienes que tener un humano para que se asegure de que lo que estás trayendo es 100% lo que se puso en el contrato, porque es un documento legal y lo último que quieres es que te apliquen una sanción. Entonces, lo que estamos haciendo es que los corredores tienen que enviar más presentaciones para obtener más cotizaciones, las cuales están en diferentes formatos. Todavía tenemos al humano en el circuito para validar que lo que se trajo es preciso. Y luego, si es preciso, todo se trata de un proceso de palabras y un flujo de trabajo. Pueden comprobarlo rápidamente y decir ‘sí, eso es lo que dice’ o ‘no, eso no es lo que dice, necesitamos cambiarlo’. La parte más importante es tomar ese PDF, ese formulario que recibí del corredor y que ahora esté digitalizado».
Y, en este sentido, agregó: «La palabra estándar no existe en el vocabulario de seguros. No hay nada parecido en el mercado. En los mercados difíciles hay que enviar más cotizaciones, lo que significa que hay que armar más cotizaciones. ¿Y cómo se procesan de manera fiable? Estamos desarrollando tecnología en la etapa piloto para poder procesar esa información. Todavía no hemos llegado a los términos y condiciones. No hemos llegado a las especificaciones de cobertura para poder analizarlas en profundidad, especialmente las cosas fáciles como el seguro de automóviles y, en cierta medida, lo que es la compensación laboral. Pero cuando se trata de seguros de propiedad, accidentes y responsabilidad civil general, es realmente difícil porque las palabras importan. La diferencia entre traducir un ‘y’ o un ‘o’ puede significar que algo está cubierto o no, por eso estamos usando tecnología para procesar eso».
Chuck Wallace, por su parte, habló sobre de la operatoria con las flotas comerciales en su compañía a través de la telemática, ya que tienen una gran cantidad de datos que recolectan y procesan diariamente. Y mencionó las maneras de aprovechar esos datos para los seguros, explicando: «Parte de la base de HDVI es que obtenemos mucha información telemática de los vehículos. Para que lo aseguremos, deben darnos acceso a su dispositivo electrónico. Los camiones de 18 ruedas tienen eso por ley y también debe tener una cámara en el camión y darnos acceso a la transmisión. Y así nos llegan millones de datos todos los días en tiempo real las 24 horas del día, los 7 días de la semana».
Y, a continuación, detalló: «Hay tres formas en las que los datos se unen en la suscripción para HDVI. Miramos la información telemática, miramos la información de diversa documentación para incorporarla a nuestro sistema, utilizando herramientas avanzadas y de reconocimiento óptico de caracteres. Y, una vez que está incorporado, resulta muy útil unir los datos. Tenemos la información telemática y tenemos la información que hemos traído de otras fuentes, como los registros de siniestros. Cuando puedes unirlas, tienes un conjunto de datos muy potente cada mes y son datos que puedes utilizar para desarrollar tus productos y que no tienes que haber obtenido de tu propio historial de siniestros, sólo proviene del historial de la flota. Esa es la segunda forma. Y la tercera forma es simplemente llevar esa información a los suscriptores y a nuestro panel de suscripción. Hemos desarrollado bastante funcionalidades en los últimos 12 a 18 meses. Gran parte de eso se basa en capacidades de IA».
En el panel, Gary Hoberman también se refirió a los sistemas legacy (heredados) y a fuertes inversiones que hay detrás. «En 2015, trabajamos en un importante proyecto de transformación de 170 millones de dólares, sumando a la consultora McKinsey porque el mismo iba cuesta abajo. La realidad es que, cuando eres un CEO y analizas el liderazgo tecnológico, cada dólar cuenta y debe ser tomado como una inversión. Y tienes que tener muy claro si semejante inversión agregará valor y servirá a tu estrategia de negocios. Y estadísticamente, el 90% de los proyectos empresariales superiores a 10 millones de dólares no aportan ningún valor», advirtió Hoberman.
Y concluyó: «Lo hermoso de la IA Generativa es su capacidad de entender el lenguaje de gran tamaño (LLM) y generar un nuevo lenguaje a partir de eso. Eso es todo lo que son los GPT y lo que se usa hoy en día. Hemos estado trabajando con todos los proveedores de la nube en la actualidad para usar esos LLM para revertir todos los sistemas legacy que existen en nuestra analítica de datos, porque los datos son clave. Para mí, ese es el futuro que viene. Todo lo que estoy diciendo es que tomen el lenguaje nativo y lo reviertan en una descripción de datos. Esto es algo que actualmente estamos haciendo con muchas empresas y espero que veamos cada vez más de eso, porque los sistemas legacy no deberían ser un freno».
