El 40% de las aseguradoras en la región han iniciado la integración de herramientas de IA, sobre todo en acciones relacionadas con la tarificación o pricing, recurso empleado para establecer precios de los diferentes productos de acuerdo con tendencias, estadísticas y riesgos, según SAS, compañía analítica avanzada de datos.
«Lo que veo en este momento es una transformación actuarial… que básicamente es la utilización de nuevas técnicas analíticas y de IA, junto conel uso de datos en la nube», declaró Santiago Fainstein, director de SAS.
Las aseguradoras que han iniciado esta incursión están en una etapa inicial del proceso y el 33% de ellas se encuentra en una etapa moderada de la aplicación de IA, cubriendo pocas de sus áreas.
Según el último estudio global por Coleman Parkes Research Ltd., “Su viaje hacia un futuro con GenAI: el camino estratégico de una aseguradora hacia el éxito”, destacó que el 89% de los encuestados del sector de seguros planea invertir en GenAI en 2025, el 92% de éstos, tiene presupuesto específico para GenAI.
Cerca del 47% de las aseguradoras consultadas y casi el doble de los actores del sector a los que ha preguntado, responden que se han integrado en el ámbito de la IA, por un tema de calidad de datos.
El 29% de aquellos que se han visto imposibilitados para generar esta integración, lo atribuye a la complejidad en la toma de decisiones.
La complejidad en la toma de decisiones ha derivado en que compañías como las aseguradoras se vean limitadas en la atención a sus clientes, presentación de soluciones y respuesta a sus solicitudes; reflejado en el 29% de las aseguradoras consultadas por la firma.
Tendencias de IA en el sector asegurador
Las tendencias clasificadas en aspectos regulatorios son relevantes para los tomadores de decisión. Un ejemplo es la IFRS17 normativa que se implementa en Colombia y Panamá, cuyo objetivo es implementar un estándar contable unificado para la medición de reservas a través de un modelo general y simplificado.
Por otro lado, el riesgo del cambio climático es de alto impacto para las aseguradoras en la región, a nivel del análisis de catástrofes naturales como el huracán Otis en México, megaincendios, inundaciones y sequías a lo largo del continente.
Un mayor uso del reaseguro de eventos catastróficos es la tendencia, también otras formas de incrementar las reservas financieras que las aseguradoras mantienen para amortizar los riesgos y contar con los recursos necesarios mediante los cuales es posible solventarlos.
«Es obligatorio que las compañías hagan una mejor gestión analítica de sus clientes. La IA se aplica desde su búsqueda hasta la gestión del ciclo de vida, incluyendo evaluar el riesgo y prever las necesidades futuras», indicó Fainstein.
“La intención del uso de estas herramientas, es atender y solucionar cualquier petición que llegue desde los clientes de forma ágil y eficiente, además buscará anticiparse a situaciones que pudieran generar confusión o conflicto y las atenderá proactivamente”, agregó.
«Los ciberataques han aumentado en cantidad y sofisticación. Cada país tiene diferentes niveles de fraude y tipologías, nuestra plataforma SAS Viya permite analizar a un cliente desde la venta de un producto hasta el riesgo en su presentación de un reclamo» incluyó Fainstein.
Hacia una mayor adopción de la IA
La calidad de los datos es un gran desafío, para que la IA funcione adecuadamente, las aseguradoras necesitan información precisa, completa y actualizada. En la región es difícil recolectarlos, obstaculizando su eficiencia y confianza, acotó Santiago Fainstein.
La generación de datos sintéticos está surgiendo como una alternativa que cambiará la perspectiva y realidad del uso de los datos en favor de la innovación.
SAS acaba de anunciar su más reciente adquisición de la propiedad de software de Hazy, pionero en datos sintéticos, lo cual reforzará nuestro portafolio.
Destacan tres objetivos de las aseguradoras en inversión de IA: Mejora en la satisfacción y retención de clientes (81%), reducción de costos operativos y ahorro de tiempo (76%) medidas mejoradas de gestión de riesgos y cumplimiento (72%).
«Es obligatorio que las compañías hagan una mejor gestión analítica de sus clientes, la IA se aplica en cada fase. Las aseguradoras deben garantizar decisiones justas y transparentes para mantener la confianza de sus clientes en un mercado cada vez más exigente”, concluyó Fainstein.
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