El banco de inversión estadounidense Jefferies ha elaborado un informe con 10 predicciones sobre el uso de la Inteligencia Artificial en el sector seguros

5 predicciones en No Vida

Predicción 1: Simplificación del papeleo: las personas aún necesitarán un seguro, pero se sienten intimidadas por ello, encuentran que es demasiado caro y se quejan de su experiencia con las reclamaciones. Tal vez lo hagan use Chat GPT para completar solicitudes. A su vez, IA puede prometer su amor eterno por los asegurados.

Predicción 2: Oportunidades de IA: Esperamos que las aseguradoras de No Vida utilicen IA para la selección de riesgos, segmentación, tarificación y gestión de siniestros. Esperamos que los corredores de seguros utilicen IA para identificar mercados atractivos para colocar riesgo. Esto debería resultar en precios más precisos, posible menor pérdida volatilidad de la relación y menores tasas de gastos (ya que la automatización reduce el número de empleados). Esperamos aseguradoras pasar los ahorros de costes a los clientes para ganar cuota de mercado. La IA puede ser particularmente beneficiosa para líneas de alta frecuencia/baja gravedad con grandes conjuntos de datos, como automóviles personales. También podemos ver nuevos productos de seguros, como el seguro de IA para protegerse contra los errores de IA.

Predicción 3: Aplicar IA con conjuntos de datos limitados: algunas aseguradoras se estirarán en un intentar aplicar IA a conjuntos de datos limitados con alta gravedad y baja frecuencia, lo que resulta en dolor y lágrimas.

Predicción 4: Privacidad y riesgos de sesgo: las aseguradoras deben evitar violaciones de la privacidad recopilar grandes datos, y basar algoritmos en sesgos conscientes e inconscientes. Esperamos que esta voluntad requieren controles y procesos robustos.

Predicción 5: Cuando la IA se vuelve deshonesta: una aseguradora rechazará una reclamación, citando un precedente legal que más tarde se demostrará que es un producto de la imaginación de la IA generativa.

5 predicciones en Vida

Predicción 1: Suscripción basada en datos: El proceso de suscripción de seguros de Vida es complejo (exámenes médicos, entrega de fluidos y respuesta a preguntas privadas). basado en datos de IA la suscripción podría simplificar este proceso, mejorando la suscripción y aumentando la demanda.

Predicción 2: Selecciones de beneficios: Las personas pasan más tiempo comprando un automóvil que en la selección de beneficios anuales en el lugar de trabajo. AI podría proporcionar paquetes personalizados optimizados, dejando amplio hora de decidir entre interiores de cuero y de tela.

Predicción 3: Análisis predictivo de la demanda de productos: los productos de Vida se venden, no se compran. Los distribuidores a menudo recurren al boca a boca, llamadas en frío o la sección de bodas del NYT para identificar nuevos clientes. Uso de IA para análisis predictivos en torno a eventos que cambian la vida (bodas, nacimientos y jubilaciones)  podría hacer que la prospección sea más eficiente (aunque también un poco espeluznante).

Predicción 4: Alertas de cambios en los factores de riesgo: mientras el seguro de vida esté suscrito con un precio de el momento de la compra, la salud de un individuo cambia con el tiempo. Idealmente, los precios se ajustarían en función sobre los cambios en la salud, pero, en la actualidad, esto no es factible. Uso de la IA para mejorar la capacidad de los dispositivos portátiles La tecnología para alertar a las aseguradoras/asegurados de los cambios en los factores de riesgo  podría conducir a una fijación de precios más eficiente.

Predicción 5: Utilización de beneficios más eficiente: Las aseguradoras de Vida se han beneficiado de comportamiento del titular de la póliza debido a la  complejidad del producto. Herramientas de IA que permitan a los asegurados/agentes optimizar mejor la utilización podría ejercer presión sobre la rentabilidad.

Fuente: https://n9.cl/fkuwz