El seguro vive un momento cumbre y está listo para afianzarse como un elemento trascendental en la sociedad. Las nuevas tecnologías le ofrecen una oportunidad inigualable para lograr ese gran objetivo, como protector de personas, familias y empresas
La Inteligencia Artificial (IA) llegó para quedarse y la industria aseguradora no es ajena a esta tecnología. Las compañías del sector tienen la posibilidad de potenciar los productos que comercializan si aprovechan sus bondades.
Una de las grandes tendencias de este tipo de modelos es el cálculo de las primas basado en el comportamiento y en la persona, en vez de hacerlo únicamente sobre segmentos muy grandes. Además, les ayudaría a prevenir fraudes y a disminuir la siniestralidad.
Héctor Cobo, VP Regional para México, Caribe y Centroamérica de SAS, firma global especializada en soluciones tecnológicas, detalla en entrevista con El Asegurador LATAM las oportunidades que la Inteligencia Artificial le puede ofrecer al seguro, tanto en la oferta de productos como en la calidad de sus servicios.
El Asegurador LATAM (EAL): ¿Qué soluciones ofrecen en el mercado que permitan disminuir los fraudes y que agilicen los procesos de reclamaciones en las compañías de seguros?
Héctor Cobo (HC): Contamos con soluciones que permiten identificar el fraude de diversas formas. Por un lado, cuando dos automóviles chocan o en una reclamación para saber si dicha reclamación realmente es efectiva.
También a través de una imagen, es decir, el ajustador puede tomarle fotografías al vehículo y cuantificar cuál es el monto del daño, porque existen fraudes de los ajustadores. Pero, por el otro lado, podemos distinguir qué tipo de choque y determinar diferentes casos de quién va en el vehículo, quién es el acompañante, quién es el ajustador y en qué lugar de la ciudad ocurrió el siniestro.
Además de eso, también está el fraude de la empresa que repara. Conoces el tipo de percance y cuentas con un registro histórico de lo que cuesta y cuando llegue la factura debería estar dentro del rango estimado. Entonces, con toda esa información analizas para ver si no están haciendo fraude en las reparaciones.
Todos esos procesos los hacemos con modelos de Inteligencia Artificial. No particularmente de la IA generativa, pero sí con modelos que te permiten identificar los casos de fraude y te dan las razones por las cuales se está alertando ese caso, para que la persona encargada pueda resolverlo lo más rápido posible.
Aquí entra en juego la agilidad, porque en estas circunstancias siempre hay una capacidad limitada de revisión y se debe resolver el mayor número de situaciones en el menor tiempo posible. Por un lado, ofrecer el mejor servicio a los clientes, pero evitando fraudes.
En lo que respecta a Gastos Médicos, es un comportamiento similar, pero con medicamentos, estudios médicos, hospitales, etcétera.
Para poder establecer que el tratamiento que estás recibiendo sea el correcto, que esté acorde con los estudios y los síntomas, es decir, que no receten medicamentos muy caros que no tienen que ver con el padecimiento.
EAL: ¿Estos modelos de IA pueden adaptarse y evolucionar para enfrentar nuevos métodos de fraude que puedan surgir? ¿Cómo se logra esta adaptabilidad?
HC: Tenemos una herramienta denominada Model Manager, que lo que hace es que todo el tiempo está monitoreando el performance de los modelos de Inteligencia Artificial y cuando registras que uno de estos modelos empieza a decaer en su efectividad de pronóstico, introduce uno adicional, es decir, lo intercambia e ingresa uno nuevo para que tengamos siempre el mismo nivel de asertividad.
El fraude es un tema que cambia constantemente y los modelos de Inteligencia Artificial se tienen que estar entrenando constantemente. El que funciona mejor es el que se coloca, pero cuando observamos que comienzan a decaer en su patrón de identificación, colocamos modelos que tienen un mejor performance.
