La Inteligencia Artificial tiene un sinnúmero de aplicaciones en las diferentes industrias. En el siguiente artículo repasamos los usos más comunes y profundizamos toda la potencialidad que tiene para el sector seguros.

La Inteligencia Artificial – IA es la simulación de los procesos de la inteligencia humana mediante maquinas, en particular, sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (adquisición de información y reglas para usar la información), razonamiento (usando reglas para alcanzar aproximadamente una conclusión) y auto – corrección. Las aplicaciones de IA incluyen a sistemas expertos, reconocimiento de voz y de visión.

La IA se puede categorizar de muchas formas, pero a los fines de esta nota utilizaremos una de las más usadas: la IA débil o la IA fuerte.

La IA débil es un sistema designado y entrenado para un objetivo, o tarea, en particular. Por ejemplo, los asistentes personales de Apple (Siri) y de Microsoft (Cortana), entre otros.

La IA fuerte son sistemas con habilidades cognitivas de humanos. Es decir, cuando se encuentran con tareas que no sabe, tienen la capacidad para buscar una solución.

Sobre la aplicación de la IA

La IA se ha aplicado a una gran variedad de áreas. Algunos ejemplos:

• Cuidado de la salud:
  • Las compañías utilizan “machine learning” para hacer mejores y más rápidos diagnósticos que los humanos. IBM Watson, por ejemplo, entiende el lenguaje natural y es capaz de responder preguntar de carácter médico. El sistema se nutre de datos del paciente y otros contenidos técnicos para formular una hipótesis, la cual presenta a través de un esquema de “scoring”.
  • Otros sistemas en esta área son los “chatbots”, que asisten a los pacientes para realizar reservas, pagos e inclusive responder preguntas sobre tratamientos sencillos y sin peligro.
• Negocios:
  • Robotic Process Automation está siendo aplicado para tareas altamente repetitivas. Algoritmos de “machine learning” están siendo utilizados e integrados a sistemas de “analytics” y CRM para obtener información de cómo mejorar el servicio al cliente. “Chatbots” son incorporados a los portales para proveer servicios inmediatos a los clientes.
• Educación:
  • IA evalúa a los estudiantes y adapta el plan de estudio según sus necesidades y velocidad para incorporar conocimientos. Además, proveen soporte adicional a los estudiantes, asegurando que continúen con su educación.
• Finanzas:
  • Algunos ejemplos de IA en finanzas son Mint o Turbo Tax. Aplicaciones como éstas recolectan datos personales y proveen consultoría financiera a la medida de cada persona. En la actualidad, existen también sistemas de IA que realizan muchas tareas de comercialización en Wall Street.
• Leyes:
  • La búsqueda de información en los documentos es generalmente un proceso muy abrumador para los seres humanos. Automatizar este proceso es uno de los principales desafíos de esta tecnología puesto que optimizaría significativamente los tiempos de aplicación.

Sobre la aplicación de la IA en Seguros

No podía faltar el ejemplo del área de seguros. Las aplicaciones más populares en esta área son:

• Asesoramiento de seguros y atención al cliente: Desde la primera interacción, las máquinas tomaron un rol protagónico: mediante “Chatbots”, llamadas telefónicas o emails, determinando qué cobertura es mejor para el cliente, etc.  Los consumidores esperan soluciones personalizadas, e IA lo hace posible, revisando el perfil del cliente y ofreciéndole recomendaciones de productos de seguros según los criterios establecidos. Los “Chatbots” que funcionan con aplicaciones de mensajería, son utilizados en la industria para resolver reclamos y responder preguntas sencillas.
• Tramitación de transacciones y reclamaciones: Como una industria altamente regulada, el negocio de seguros procesa miles de reclamaciones y responde otras tantas consultas a clientes. IA se está utilizando para mejorar este proceso y mover las reclamaciones a través del sistema desde el informe inicial hasta la comunicación con el cliente. En algunos casos, estas afirmaciones no requieren ninguna interacción humana. Aquellas empresas que ya han comenzado a automatizar partes de su proceso de reclamaciones se están dando cuenta del ahorro de tiempo y la mayor calidad de servicio.
• Reducción del fraude: Los algoritmos de IA pueden identificar las posibles reclamaciones fraudulentas y resaltarlas para que los humanos realicen investigaciones y acciones, si es necesario. Esto permite que una compañía de seguros tome medidas con mayor rapidez que confiando solo en los humanos.
• Desarrollo de políticas de precios mientras se gestiona el riesgo: Esto se vincula con cantidad de datos que una compañía de seguros tiene a su disposición y las nuevas formas en que los obtienen: un ejemplo es el sistema de monitoreo en el automóvil que, si está instalado, le otorga al conductor un descuento en las primas. Mientras eso ocurre, el mismo sistema alimenta los datos de manejo a los algoritmos o datos de dispositivos portátiles, supervisando los niveles de actividad y la frecuencia cardíaca. De esta manera, las empresas pueden reconocer los buenos comportamientos con descuentos, por ejemplo. Al tener una imagen más completa de los clientes de una variedad de fuentes, las compañías de seguros pueden administrar mejor los riesgos y crear productos y servicios que sirvan mejor a sus clientes.

Por Guillermo Nanni – CTO de SISTRAN Consultores