Con la nueva ola de técnicas de Deep Learning (Aprendizaje Profundo), la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de cumplir con su promesa de imitar la percepción, el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas de la mente humana.

 

La IA ya se aplica en nuestras empresas, hogares y vehículos, así como en nuestra persona. Las siguientes tendencias afectarán la industria de los seguros en la próxima década.

 

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El Estado de los Seguros en 2030

 

La IA y tecnologías vinculadas tendrán un fuerte impacto en todos los aspectos de la industria de seguros, desde la distribución hasta la suscripción, la fijación de precios y los reclamos.

Distribución

 

La experiencia de compra de seguros será más rápida, con una participación menos activa por parte de la aseguradora y del cliente. Habrá abundante información sobre el comportamiento del individuo, con algoritmos de IA que crean perfiles de riesgo, de modo que el tiempo para realizar la compra de una póliza de vida, comercial o de automóvil se reducirá a minutos o incluso segundos.

 

Las empresas de seguro de automóvil y de hogar ya realizan cotizaciones instantáneas. En el futuro, seguirán refinando sus capacidades para emitir pólizas inmediatas a una gama más amplia de clientes a medida que haya más dispositivos conectados en el hogar y que maduren los algoritmos de fijación de precios.

 

Muchas empresas de seguros de vida están experimentando con productos de emisión simplificada. Pero la mayoría se restringe a los solicitantes más saludables. A medida que la IA impregne la suscripción de seguros de vida y las aseguradoras sean capaces de identificar los riesgos de manera más granular y sofisticada, una nueva ola de productos de emisión instantánea llegará al mercado masivo.

 

Contratos inteligencia basados en tecnología de blockchain ejecutarán pagos instantáneamente desde la cuenta de un cliente. El procesamiento de contratos y la verificación de pagos se eliminará o simplificará, reduciendo los costos de adquisición de clientes para las aseguradoras.

 

La compra de seguros comerciales se acelerará, ya que la combinación de drones, Internet de las Cosas y otras fuentes de datos disponibles proporcionará información suficiente para que los modelos cognitivos basados ​​en IA generen cotizaciones de manera proactiva.

 

Proliferarán los productos de seguros dinámicos y basados en el uso, que se adaptarán al comportamiento de los consumidores individuales. De esta forma, los productos de seguros pasarán de un modelo de “compra y renovación anual” a un ciclo continuo, en la oferta de productos se adaptará continuamente a los patrones de comportamiento del asegurado.

 

Además, los productos se desagregarán en elementos de microcobertura (por ejemplo, seguro de batería de teléfono, seguro de retraso de vuelo, cobertura diferente para una lavadora y secadora dentro del hogar) que los consumidores podrán personalizar según sus necesidades particulares, con la posibilidad de comparar instantáneamente los precios de varias aseguradoras.

 

Asimismo, surgirán nuevos productos para cubrir los nuevos estilos de vida de nuestra época. Los productos dinámicos se convertirán en la norma, en una época en que es cada vez más frecuente que los activos físicos se compartan entre varias personas: por ejemplo, un modelo de pago por milla o pago por viaje para un automóvil compartido y un seguro de pago por estadía para los servicios de uso compartido de vivienda, como Airbnb.

 

La función de los agentes de seguros cambiará drásticamente para 2030. La cantidad de agentes se reducirá sustancialmente a medida que muchos se jubilen y los que queden dependan en gran medida de la tecnología para aumentar su productividad.

 

Los agentes de seguros se convertirán en facilitadores de procesos y educadores de productos. Venderán casi todos los tipos de cobertura y ayudarán a los clientes a administrar sus carteras de cobertura en salud, vida, movilidad, bienes personales y hogar.

 

Los agentes utilizarán asistentes personales inteligentes para optimizar sus tareas, así como bots de IA para encontrar las mejores ofertas para los clientes. Estas herramientas les permitirá atender una base de clientes sustancialmente más amplia al tiempo que hacen que las interacciones con los clientes (una combinación de interacciones en persona, virtuales y digitales) sean más breves y significativas, dado que cada interacción se adaptará a las necesidades actuales y futuras exactas de cada individuo.

 

Suscripción y Pricing

 

Hacia 2030, la suscripción manual dejará de existir para la mayoría de los productos personales y de pequeñas empresas en seguros de vida, propiedad y accidentes. El proceso de suscripción durará unos pocos segundos, ya que la mayor parte estará automatizado y respaldado por modelos de Deep Learning.

 

Estos modelos funcionarán con datos internos y con un amplio conjunto de datos externos a los que se accederá a través de APIs y de proveedores externos de datos y análisis. La información recopilada por los dispositivos proporcionados por los principales operadores, reaseguradores, fabricantes y distribuidores de productos se agregará en una variedad de bases de datos.

 

Estas fuentes de información permitirán a las aseguradoras tomar decisiones ex ante con respecto a la suscripción y la fijación de precios. Esto resultará, de manera proactiva, en una cotización de un paquete de productos adaptado al perfil de riesgo del comprador y sus necesidades de cobertura.

 

Los reguladores revisarán los modelos de IA para verificar que el uso de datos sea apropiado. Desarrollarán pruebas para comprobar que las tarifas de las pólizas emitidas online por las aseguradoras se encuentren dentro de los límites aceptados. Consideraciones de políticas públicas limitarán el acceso a ciertos datos confidenciales y predictivos (como información genética y de salud) que aumentarían el riesgo de selección adversa en algunos segmentos.

 

El precio seguirá siendo una variable fundamental en la decisión del consumidor. Pero las aseguradoras buscarán innovar para evitar que la competencia se desarrolle únicamente a través del precio.

 

Plataformas sofisticadas conectarán a los clientes con la aseguradora, ofreciendo a los usuarios una experiencia y un valor diferenciados. En algunos segmentos, la competencia de precios se verá intensificada y los márgenes serán reducidos. En otros, la oferta de seguros personalizados permitirá aumentar los márgenes.

 

En jurisdicciones donde se acepten los cambios, el ritmo de la innovación en precios será veloz. Las tarifas se ajustarán en tiempo real según el uso y con evaluaciones de riesgo dinámicas y basadas en datos. Esto permitirá a los consumidores tomar decisiones sobre cómo sus acciones influyen en la cobertura y los precios a los que pueden acceder.

 

Reclamos

 

En 2030, el procesamiento de reclamos seguirá siendo una función central de las aseguradoras. Pero la cantidad de personal trabajando en la gestión de reclamos será entre 70 y 90 por ciento menor a los niveles de 2018.

 

Algoritmos avanzados decidirán el enrutamiento inicial de reclamos, aumentando la eficiencia y la precisión. La atención de reclamos por seguros personales y de pequeñas empresas estará, en gran medida, automatizada. Esto permitirá a las aseguradoras reducir drásticamente los tiempos de procesamiento de días a horas o minutos.

 

Los sensores y otras tecnologías de captura de datos, como los drones, reemplazarán los métodos manuales tradicionales para dar aviso sobre un siniestro. Los servicios de clasificación y reparación de reclamos se activarán de manera automática en caso de siniestro.

 

En el caso de un accidente de automóvil, por ejemplo, el cliente tomará un video del daño en tiempo real, lo que se traducirá en una descripción de las pérdidas y su monto estimado. Los vehículos autónomos con daños menores se dirigirán automáticamente a talleres para su reparación, mientras que el asegurado recibirá un vehículo de reemplazo.

 

En el hogar, dispositivos de IoT serán cada vez más frecuentes para monitorear niveles de agua, temperatura y otros factores de riesgo de manera proactiva. Enviarán una alerta a los residentes y a las aseguradoras antes de que ocurra un siniestro.

 

Las interacciones con los clientes se manejarán con aplicaciones automatizadas que procesarán los mensajes de voz y texto. Estas aplicaciones estarán conectadas con los sistemas internos de reclamos, fraude, servicio médico, pólizas y reparación.

 

El tiempo de respuesta para la resolución de muchos reclamos se medirá en minutos en lugar de días o semanas. La atención humana sólo será necesaria en unas pocas áreas: reclamos complejos o inusuales, casos en los que el cliente impugne la solución ofrecida por un algoritmo, reclamos vinculados a problemas sistémicos y riesgos creados por las nuevas tecnologías (por ejemplo, los piratas informáticos que se infiltran en sistemas de IoT) y revisiones manuales aleatorias de reclamos como supervisión de las decisiones tomadas por algoritmos.

 

Las aseguradoras aumentarán su foco en el monitoreo, la prevención y la mitigación de riesgos. Sensores y nuevas fuentes de datos se utilizarán para monitorear el riesgo y disparar intervenciones cuando los indicadores excedan los umbrales definidos por la IA.

 

La interacción de los clientes con los centros de reclamos se centrará en prevenir posibles siniestros. Los usuarios recibirán alertas en tiempo real que estarán vinculadas a intervenciones automáticas para inspección, mantenimiento y reparación.

 

En reclamos por catástrofes a gran escala, las aseguradoras monitorearán hogares y vehículos en tiempo real utilizando sensores integrados y datos de teléfonos móviles, siempre y cuando el servicio de telefonía y la energía no se hayan interrumpido en el área.

 

Cuando se registre un corte de energía, las aseguradoras podrán “precargar” reclamos utilizando agregadores de datos, que consolidan datos de satélites, drones en red, servicios meteorológicos y datos de asegurados en tiempo real.

 

Este sistema ha sido probado previamente en simulacros por grandes aseguradoras en múltiples tipos de catástrofes, por lo que pueden calcularse estimaciones de pérdidas de manera confiable en una emergencia real. Informes detallados de daños son enviados automáticamente a las reaseguradoras para acelerar el pago de reclamos.