Solomon Philip es el Head of Market Intelligence de Shift Technology
Hablar de que el sector de los seguros está altamente regulado es algo que todos conocemos. Las aseguradoras no sólo están sujetas a las leyes y reglamentos que rigen en cada uno de los países en los que operan, sino también a los que trascienden las fronteras. Y aunque muchas de estas normativas se refieren a la forma en que las aseguradoras desarrollan su actividad, como los requisitos de solvencia o las normas contra el blanqueo de capitales, algunas se dirigen a las prácticas y enfoques tecnológicos que adoptan las aseguradoras. En la mayoría de los casos, las normativas que regulan la tecnología están pensadas para proteger a los asegurados y garantizar que los seguros sigan siendo justos y accesibles para todos los consumidores.
Aunque la IA generativa es el tema de interés actual (y probablemente lo será durante algún tiempo), las aseguradoras han ido adoptando diversos tipos de inteligencia artificial para ayudarles a automatizar procesos y tomar decisiones empresariales más informadas. La inteligencia artificial está ayudando a las aseguradoras a determinar qué nuevos productos y servicios desarrollar y qué consumidores pueden estar más interesados en adquirirlos. La IA está facilitando la determinación de los siniestros -o reclamantes- que pueden necesitar más atención y los que pueden tramitarse por la vía rápida para su liquidación inmediata. La IA ayuda a los suscriptores y a los equipos de investigación antifraude a tomar decisiones más rápidas y precisas sobre solicitudes de pólizas o siniestros sospechosos. En resumen, la IA está ayudando a las aseguradoras a evitar la infra tarificación y riesgo de fraude en la suscripción, mejorar los índices de siniestralidad y la experiencia del cliente, entre otras muchas ventajas.
Sin embargo, aunque la IA sigue ganando adeptos en el sector de los seguros, existe la preocupación de que, para algunos asegurados, esta tecnología pueda, de hecho, estar causando impactos negativos. Se sabe desde hace tiempo que la IA tiene el potencial de desarrollar sesgos inconscientes con el tiempo, ya sea por un mal diseño de sus algoritmos iniciales, por el uso de conjuntos de datos defectuosos para entrenar esos algoritmos, por una falta de revisión y supervisión adecuadas, o por una combinación de todos estos y otros factores. Y dado que la IA a menudo se considera una tecnología de "caja negra", un cliente cuya solicitud de póliza fue rechazada o un asegurado cuyas reclamaciones son constantemente investigadas o denegadas como fraudulentas basadas en el uso de esta tecnología pueden sentir que tienen poco recurso.
La GDPR, que entró en vigor el 25 de mayo de 2018, se considera una de las leyes de privacidad y seguridad más estrictas del mundo. Aunque su objetivo principal es proteger los datos de las personas y la forma en que se recopilan, utilizan y almacenan, también hay disposiciones dentro del GDPR que estipulan que las personas deben poder recurrir a explicaciones significativas sobre las decisiones automatizadas que les conciernen. El incumplimiento de la GDPR puede acarrear multas cuantiosas: hasta el cuatro por ciento de los ingresos globales anuales de una empresa o 20 millones de euros.
Además, la Misión de la UE publicó su Ley de IA en 2021, una ambiciosa propuesta de marco legislativo integral para el uso de la IA en las entidades de servicios financieros, incluidas las aseguradoras. Aunque todavía no se ha aprobado ni aplicado, sus disposiciones exigen que los sistemas de IA de alto riesgo utilicen conjuntos de datos, formación, validación y pruebas de alta calidad con prácticas adecuadas de gobernanza y gestión. Se exigirá a las aseguradoras que adopten medidas adecuadas para evitar el envenenamiento de datos, los ataques de adversarios y la explotación de vulnerabilidades. La Ley espera que las aseguradoras actúen con la debida diligencia a la hora de obtener datos, de modo que sean proporcionados al caso de uso. El auge de la calificación algorítmica del crédito y la dependencia de los datos personales en los servicios financieros han amplificado la preocupación por la discriminación. Y si las aseguradoras piensan que una violación del GDPR es desalentadora, la Ley de IA sube la apuesta. El incumplimiento de la Ley de IA podría costar a las aseguradoras hasta 30 millones de euros en multas o el seis por ciento de la facturación anual global.
Las aseguradoras no deben esperar a que se adopten los reglamentos propuestos antes de trabajar en ciertos principios fundamentales que sustentan la normativa sobre parcialidad y privacidad. La adopción de la IA para apoyar los procesos clave de los seguros debe basarse en el trato justo e imparcial de los clientes antes y después de la venta. Los asegurados también deben estar suficientemente asesorados sobre los datos del cliente que pueden recopilarse y cómo pueden utilizarse durante el customer’s journey. El establecimiento de principios claros en las primeras fases de planificación y desarrollo permite a las aseguradoras centrarse en la ejecución de su estrategia de negocio en lugar de preocuparse por el cumplimiento a posteriori.
Las aseguradoras también deben tratar de trabajar con vendedores y proveedores de soluciones que sean expertos en la creación de algoritmos diseñados para mitigar el sesgo consciente e inconsciente desde el principio. Deberían insistir en trabajar con proveedores que se tomen en serio la seguridad y la privacidad de los datos y puedan demostrar ese compromiso. Por último, las aseguradoras deben buscar proveedores de tecnología que puedan ofrecer una explicación completa de las decisiones tomadas por sus soluciones y proporcionar un historial auditable de todos los datos o variables asociados a las alertas y decisiones generadas por su sistema.
La IA ya ha demostrado ser una herramienta increíblemente eficaz para las aseguradoras que buscan mejorar los procesos críticos que impulsan sus negocios. Al mismo tiempo, en un sector altamente regulado, las aseguradoras deben tener cuidado de que la tecnología que despliegan no las ponga en conflicto con la ley. Una estrategia cuidadosamente desarrollada, implementada con partners tecnológicos adecuados, es una de las mejores formas de aprovechar los beneficios de la IA sin dejar de cumplir la normativa.
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