Por revistaeyn.com
En Latinoamérica, el 40 % de las aseguradoras han iniciado la integración de herramientas de inteligencia artificial (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 estimaciones de SAS.
También se ha identificado que las aseguradoras que han iniciado esta incursión se encuentran en una etapa inicial del proceso y SAS identificó que el 33 % de ellas se encuentra en una etapa moderada de la aplicación de IA, lo que significa que sus esfuerzos por integrar dichas herramientas han cubierto pocas de sus áreas.
Aunado a esto, la Inteligencia Artificial Generativa y la Inteligencia Artificial son cada vez más utilizadas en el sector asegurador para predecir tendencias, demandas y optimizar operaciones. De hecho, según el último estudio global patrocinado por SAS y realizado por Coleman Parkes Research Ltd., destacó que el 89 % de los encuestados del sector de seguros planea invertir en GenAI en 2025, el 92 % de ese número tiene un presupuesto específico para GenAI en proceso.
“Lo que veo en este momento es lo que nosotros llamamos transformación actuarial... que básicamente es la utilización de nuevas técnicas analíticas y de inteligencia artificial, junto con la utilización de datos en la nube, en la práctica actuarial como un cambio fuerte en el paradigma”, declaró Santiago Fainstein, director de SAS para América Latina.
TEMA DE CALIDAD DE DATOS
Cerca del 47 % de las aseguradoras consultadas por SAS y casi el doble de los actores del sector a los que ha preguntado, responden que no han podido integrarse de lleno en el ámbito de la IA, debido a un tema de calidad de los datos. Por otra parte, el 29 % de aquellos que se han visto imposibilitados para generar esta integración, lo atribuye a la complejidad de los procesos en la toma de decisiones.
Según datos de la consultora Arthur D. Little, aunque el 96 % de los directores generales de empresas de distintos sectores afirma haber implementado una estrategia de IA en al menos un área de su organización y que el 47 % tiene una visión estratégica hacia la IA; sólo el 13 % ha adoptado una estrategia integral de IA en toda la empresa, por lo que aún es amplio el camino por recorrer en la materia.
A decir de los especialistas de SAS, la complejidad de los procesos en el motor decisional o en la toma de decisiones ha derivado en que compañías como las aseguradoras se vean limitadas en cuanto a la atención a sus clientes y en el proceso mismo de presentación de soluciones y respuesta a sus solicitudes. Este elemento se ha visto reflejado en el 29 % de las aseguradoras consultadas por la firma.
Las tendencias clasificadas en aspectos regulatorios que incluso suelen ser aplicables en distintos países, y en temas relacionados con los negocios propios de las aseguradoras, son temas relevantes para los tomadores de decisión.
“Va a llegar el momento en que los gobiernos o los propios reguladores, o incluso las cámaras empresariales, decidan sobre mejores prácticas en el uso de algoritmos, porque, aunque un algoritmo puede tomar una decisión con más datos y más rápido que una persona, ¿a qué costo y con qué nivel de riesgo?”, mencionó Fainstein.
Por otro lado, el riesgo del cambio climático es de alto impacto para las aseguradoras en la región. En este sentido, un mayor uso del reaseguro de eventos catastróficos es la tendencia, así como 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 solventar dichos siniestros.
“En los casos de alta siniestralidad, medir o cuantificar el impacto económico en las aseguradoras es una de las tareas que se ha encomendado a las herramientas de IA, las cuales, a través de métodos de machine learning o técnicas estadísticas avanzadas, permiten construir cálculos de las reservas financieras necesarias para solventar los gastos que implican los siniestros. También se aplican normativos que deben atender las herramientas para una correcta aplicación en cada país donde se opera”, comentó Luis Barrientos, Risk Domain Expert en SAS Latinoamérica.
