El impacto de la inteligencia artificial en la industria aseguradora de vida

Sin embargo, hoy en día, la preparación de los datos y la gobernanza siguen siendo retos clave. Muchas aseguradoras se enfrentan a datos incompletos, una gobernanza incoherente y sistemas heredados obsoletos, todo lo cual está ralentizando la adopción de la IA.

Para aprovechar todo el potencial de la IA, las aseguradoras deben modernizar su infraestructura de datos, adoptar ecosistemas de código abierto e invertir en análisis basados en IA.

La evolución de la IA #

La IA ha evolucionado desde la automatización básica hasta sofisticados modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, capaces de predecir riesgos, personalizar pólizas y automatizar la evaluación de siniestros. Estos avances reconfigurarán la gestión de los Suscriptores, la distribución y los Reclamos.

- Equisoft, LIMRA & UCT Data Readiness Study

Tendencias de la IA en el sector de las aseguradoras de vida #

Oleada de datos procedentes de dispositivos conectados #

Según IoT Analíticas, el número de dispositivos conectados a IoT creció un 13% en 2024, alcanzando los 18.800 millones a finales de año. Este aumento continuo de dispositivos conectados está generando grandes cantidades de datos de comportamiento en tiempo real:

• Monitores de salud portátiles (ritmo cardíaco, patrones de sueño, niveles de actividad).
• Dispositivos domésticos inteligentes (sistemas de seguridad, sensores de incendios y daños causados por el agua).
• Vehículos conectados (telemática para la evaluación de riesgos de conducción en tiempo real).

Esta explosión de datos permite la suscripción en tiempo real y la modelización de riesgos, pero las aseguradoras deben mejorar sus capacidades de integración de datos para aprovecharlos eficazmente. La proliferación del IoT y los dispositivos conectados permitirá a las aseguradoras comprender mejor a sus clientes, lo que se traducirá en una tarificación más personalizada y una evaluación más rápida del riesgo.

Código abierto y ecosistemas de datos #

El futuro de los seguros estará definido por ecosistemas de datos colaborativos, en los que entidades públicas y privadas compartan información para mejorar la evaluación de riesgos, agilizar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente. Los modelos de IA de código abierto y las iniciativas intersectoriales de intercambio de datos acelerarán la innovación y permitirán a las aseguradoras perfeccionar las estrategias de suscripción, detección de fraudes y tarificación con datos más amplios y en tiempo real.

De aquí a 2030, las aseguradoras dependerán cada vez más de redes de datos compartidas, lo que les permitirá:

• Integre diversas fuentes de datos de proveedores sanitarios, entidades financieras y empresas de tecnología de consumo para desarrollar modelos de riesgo más precisos.

• Aprovechar las Analíticas basadas en IA entrenadas en datos compartidos del sector, mejorando la detección del fraude, la automatización de los Reclamos y la tarificación personalizada de las pólizas.

• Adoptar modelos de seguros dinámicos basados en el uso (UBI), en los que las pólizas se ajustan continuamente en función del comportamiento del cliente en tiempo real, en lugar de perfiles de riesgo estáticos.

Los protocolos de datos de código abierto servirán de base para los seguros impulsados por la IA, garantizando un intercambio de datos fluido y en tiempo real entre sectores, al tiempo que se mantiene el cumplimiento normativo y la seguridad de los datos. Las aseguradoras que adopten estos ecosistemas abiertos estarán en condiciones de responder más rápidamente a los cambios del mercado, mejorar la precisión de la suscripción y desbloquear nuevas oportunidades de ingresos.

Avances en tecnologías cognitivas #

Las tecnologías cognitivas son sistemas avanzados de IA que simulan la inteligencia humana, incluidos el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y la toma de decisiones. Estas tecnologías, que incluyen el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo y la visión por ordenador, permiten a las aseguradoras analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, automatizar la toma de decisiones y mejorar las interacciones con los clientes.

A diferencia de la IA tradicional basada en reglas, las tecnologías cognitivas aprenden y mejoran continuamente con el tiempo, lo que permite a las aseguradoras pasar de procesos manuales y lentos a una toma de decisiones automatizada y basada en datos. En el sector de los seguros de vida, estas innovaciones están remodelando la suscripción, la tramitación de siniestros y la interacción con el cliente, haciendo que los seguros sean más personalizados, eficientes y proactivos.

Cómo las tecnologías cognitivas están transformando las aseguradoras de vida #

Suscripción y evaluación de riesgos con IA #

El Suscriptor tradicional implica una revisión exhaustiva del examen médico, el análisis de los registros financieros y la clasificación del riesgo, lo que a menudo tarda semanas en procesarse. La IA cognitiva está agilizando la suscripción y reduciendo el tiempo de decisión:

• Extracción de información a partir de datos médicos y financieros no estructurados, como historiales médicos electrónicos (HCE), historial de recetas, informes de crédito y rastreadores de salud basados en IoT.

• Sustitución de exámenes médicos invasivos para solicitantes de bajo riesgo por análisis predictivos, lo que permite la aprobación casi instantánea de pólizas.

• Perfeccionamiento continuo de los modelos de riesgo mediante la inteligencia artificial a partir de datos de seguimiento de la salud y estilo de vida en tiempo real, lo que permite ajustes dinámicos de la tarificación.

Tramitación de Reclamos basada en IA #

Tradicionalmente, la tramitación de los Reclamos se ha realizado de forma manual y con gran carga documental, lo que ha provocado retrasos e ineficiencias. La automatización de los Reclamos mediante IA está solucionando este problema:

• Utilizando NLP y aprendizaje automático para extraer datos relevantes de informes médicos, certificados de defunción y documentos de pólizas, reduciendo significativamente el tiempo de procesamiento manual.

• Aplicación de algoritmos de detección de fraudes para cotejar los datos de los siniestros con los registros históricos, identificando anomalías y reduciendo los pagos fraudulentos.

• Automatización del triaje de las reclamaciones, lo que permite aprobar al instante las reclamaciones sencillas, mientras que los casos más complejos se marcan para su revisión humana.

Mejora de la relación con el cliente mediante robots de conversaciones y asistentes digitales con inteligencia artificial #

Las pólizas de Aseguradora de vida pueden ser complejas, requiriendo una amplia orientación y apoyo. Los chatbots y agentes de IA están transformando las interacciones con los titulares de pólizas:

• Soporte al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana, respondiendo a consultas sobre pólizas, actualizaciones del estado de los siniestros y ajustes de primas.

• Recomendación de pólizas personalizadas mediante el análisis de los datos demográficos del cliente, sus objetivos financieros y los riesgos de su estilo de vida.

• Mejorar la retención de los titulares de pólizas recordándoles de forma proactiva las renovaciones, las actualizaciones de los beneficiarios y los descuentos disponibles.

¿Qué son los agentes de IA? #

Un agente de IA en seguros de vida es una aplicación más avanzada de la inteligencia artificial en comparación con los chatbots básicos. Representan una nueva etapa de la capacidad de la IA tanto para el público como para las aseguradoras.

Aunque los términos «Robot de conversaciones» y «agentes» se utilizan a veces indistintamente, los agentes de IA suelen ofrecer capacidades más sofisticadas:

Los agentes de IA en las aseguradoras de vida pueden:

• Gestione procesos de principio a fin de forma autónoma, como la cumplimentación de una solicitud o reclamación completa.

• Tomar decisiones complejas utilizando reglas de Suscriptor y algoritmos de evaluación de riesgos.

• Interactuar de forma proactiva con los clientes en función de acontecimientos vitales o hitos de la póliza.

Incentivos personalizados para la prevención de riesgos y el bienestar #

La IA no sólo mejora los Reclamos y el Suscriptor, sino que también previene los riesgos antes de que se produzcan. Las aseguradoras pueden:

• Integrar la IA con wearables y dispositivos de seguimiento de la salud, animando a los asegurados a adoptar estilos de vida más saludables a cambio de descuentos en las primas.

• Analizar el habla y los patrones de comportamiento de los clientes para detectar signos tempranos de posibles riesgos para la salud y sugerir intervenciones proactivas.

• Utilizar análisis predictivos para prevenir la caducidad de las pólizas, identificando a los clientes en riesgo de cancelación y ofreciendo incentivos de retención.

Retos de implantar la IA en las aseguradoras de vida #

Aunque la IA está transformando los seguros de vida al mejorar la evaluación de riesgos, la suscripción y las interacciones con los clientes, siguen existiendo barreras normativas, tecnológicas y organizativas. Abordar estos retos es crucial para que las aseguradoras aprovechen plenamente el potencial de la IA, manteniendo al mismo tiempo el cumplimiento, la confianza y la seguridad.

Cumplimiento de la normativa y uso ético de los datos #

Los modelos de seguros de vida impulsados por IA deben cumplir con estrictas regulaciones globales como GDPR (Europa), CCPA (California) y leyes de seguros específicas de la industria. Garantizar un uso responsable de la IA implica:

• Hacer frente a los prejuicios y la imparcialidad de la IA - Los modelos de IA entrenados con datos históricos pueden reforzar involuntariamente los prejuicios, dando lugar a decisiones de tarificación o cobertura discriminatorias. Las aseguradoras deben implantar auditorías de imparcialidad de la IA para detectar y mitigar los sesgos. El estudio de preparación de datos de Equisoft, LIMRA y UCT,, “Assessing Data Readiness for AI in the Life Insurance Industry” (Evaluación de la preparación de datos para la IA en el sector de los seguros de vida) destaca la preocupación de que el sesgo en los modelos de IA pueda afectar a la tarificación de pólizas y la evaluación de riesgos, lo que llevaría a un escrutinio regulatorio y a la desconfianza del consumidor.

• Garantizar la transparencia y la explicabilidad - Los reguladores exigirán cada vez más modelos de IA claros e interpretables que puedan justificar las decisiones de Suscripción y Reclamos. Esto es esencial para la confianza del cliente y el cumplimiento de las normas.

• Reforzar la protección de la privacidad de los datos - la suscripción y la detección de fraudes basadas en IA dependen de grandes volúmenes de datos sensibles de los clientes (historiales médicos, historial financiero, datos de IoT). Sin una sólida gestión de la ciberseguridad y el consentimiento, las aseguradoras corren el riesgo de incumplir la normativa y dañar su reputación.

Según KPMG’s 2023 Insurance CEO Outlook, el 52% de los CEO de seguros citan las preocupaciones éticas y la falta de regulación de la IA como principales obstáculos, con el 72% apoyando regulaciones de IA a la par con las políticas de compromiso climático. Esto pone de manifiesto la creciente concienciación del sector sobre los riesgos de la IA y la necesidad de marcos de gobernanza que protejan a los consumidores al tiempo que permiten la innovación.

Preparación de los datos #

El estudio Equisoft, LIMRA & UCT Data Readiness Study reveló que la calidad, la integración y la gobernanza de los datos son los principales obstáculos que impiden a las aseguradoras adoptar con éxito la IA. El estudio reveló:

• Sistemas de datos fragmentados – muchas aseguradoras de vida siguen dependiendo de infraestructuras heredadas con bases de datos aisladas, lo que dificulta la toma de decisiones en tiempo real y la obtención de información basada en IA.

• Gobernanza de datos incoherente – las normativas que varían a nivel mundial crean problemas de cumplimiento, lo que exige a las aseguradoras estandarizar la seguridad de los datos, los controles de acceso y las políticas de gobernanza.

• Limitado intercambio de datos entre sectores – la IA prospera en conjuntos de datos diversos y de gran tamaño, pero las aseguradoras han tardado en adoptar modelos de IA de código abierto o en participar en ecosistemas de intercambio de datos, lo que limita el poder predictivo de la IA.

Según el informe, la preparación de los datos es el mayor obstáculo para la adopción de la IA. La mala calidad de los datos, los problemas de integración y una gobernanza incoherente impiden a las aseguradoras aprovechar plenamente el potencial de la IA.

Sistemas heredados y gestión del cambio organizativo #

Muchas aseguradoras operan con sistemas informáticos obsoletos que son incompatibles con las soluciones impulsadas por la IA. La transición a la IA requiere:

• Migración de sistemas heredados a infraestructuras basadas en la nube – los modelos de IA exigen un procesamiento de datos de alta velocidad y análisis en tiempo real que los sistemas heredados locales no pueden soportar.

• Perfeccionamiento de los empleados para la adopción de la IA – La adopción de la IA requiere la transformación de la plantilla. Los profesionales de los seguros necesitan formación en análisis basados en IA, herramientas de automatización y cumplimiento de la normativa para trabajar con asistentes y modelos predictivos basados en IA.

• Equilibrar la automatización con la experiencia humana – La IA en Suscripción y tramitación de Reclamos está pasando de modelos humanos a sistemas totalmente automatizados. Sin embargo, las aseguradoras deben garantizar una supervisión humana adecuada para mantener la confianza y el cumplimiento normativo.

Cómo mejorar la preparación de los datos para la IA #

Para integrar con éxito la IA, las aseguradoras deben invertir en la madurez de los datos, alinear las iniciativas de IA con los objetivos de negocio y modernizar su infraestructura tecnológica. El Estudio Equisoft, LIMRA & UCT Data Readiness Study encontró que el 78% de las aseguradoras citan la calidad de los datos, la integración y la gobernanza como las principales barreras para la adopción de la IA.

Abordar estos retos requiere un enfoque multifacético que incluya la cultura organizativa, la estrategia de datos y la modernización tecnológica.

Fomentar una cultura basada en los datos y contratar el talento adecuado #

Una cultura de datos sólida es la base del éxito de la IA. Las aseguradoras deben promover la alfabetización de datos en todos los departamentos, garantizando que los empleados -desde la suscripción hasta la gestión de siniestros- entiendan cómo interpretar, utilizar y proteger los conocimientos basados en IA. La contratación de especialistas en IA, científicos de datos y expertos en gobernanza es esencial para desarrollar modelos de datos sólidos, garantizar el cumplimiento y reducir el sesgo de la IA.

Sin embargo, sólo el 38% de las aseguradoras considera que cuenta con el talento adecuado para gestionar las iniciativas impulsadas por la IA. Para salvar esta brecha, las aseguradoras deben dar prioridad a los programas de formación en IA y fomentar una cultura de innovación que promueva la colaboración interdepartamental en proyectos de IA.

Alineación organizativa para el éxito de la IA #

Una IA eficaz depende de datos de alta calidad y en tiempo real, pero muchas aseguradoras todavía dependen de sistemas fragmentados y heredados que dificultan la integración de la IA. Para mejorar la preparación de los datos, las aseguradoras deben:

• Automatice la limpieza y validación de datos para garantizar la precisión y eliminar incoherencias.

• Mejore la integración de datos en tiempo real mediante la gestión estandarizada de metadatos.

• Invierta en analíticas predictivas y prescriptivas para transformar los datos sin procesar en información práctica para el suscriptor, la modelización de riesgos y la captación de clientes.

El estudio también indica que solo el 50 % de las aseguradoras dispone de sistemas eficaces de gestión de metadatos, lo que limita su capacidad para aprovechar los conocimientos impulsados por la IA. Reforzar los marcos de gobernanza de datos será clave para maximizar el potencial de la IA.

Alinear la IA con los objetivos empresariales y el retorno sobre el patrimonio #

Las iniciativas de IA no deben existir de forma aislada: deben estar estrechamente vinculadas a la estrategia empresarial y a los objetivos financieros. Las aseguradoras deben:

• Asegúrese de que la IA respalda los objetivos empresariales clave, como la mejora de la experiencia del cliente, el aumento de la eficiencia o la reducción del fraude.

• Desarrollar una hoja de ruta de IA escalable que permita la implantación por fases.

• Identificar casos de uso de IA de gran impacto con un retorno sobre el patrimonio cuantificable para justificar la inversión continuada.

Sin una hoja de ruta clara para la IA y un marco de retorno sobre el patrimonio, las aseguradoras se arriesgan a una adopción dispersa de la IA con un impacto limitado en el negocio. Las aseguradoras que alineen las inversiones en IA con resultados empresariales medibles estarán mejor posicionadas para impulsar el éxito a largo plazo.

Actualizar la infraestructura tecnológica para la escalabilidad de la IA #

Los sistemas heredados siguen siendo un obstáculo importante para la adopción de la IA, ya que el 78% de las aseguradoras todavía operan en entornos de TI híbridos que limitan el procesamiento en tiempo real. Para modernizar la infraestructura informática, las aseguradoras deben:

• Migrar a plataformas basadas en la nube para mejorar la escalabilidad y la capacidad de procesamiento.

• Implantar el intercambio de datos basado en API para facilitar la toma de decisiones en tiempo real.

• Reforzar los marcos de ciberseguridad y cumplimiento normativo para proteger los datos sensibles basados en IA frente a filtraciones y accesos no autorizados.

El estudio de Equisoft reveló que las aseguradoras que invierten en infraestructuras basadas en nube y APIs ven una implementación más rápida de la IA y una mejora de la eficiencia operativa. Actualizar los sistemas centrales para que soporten las analíticas de IA en tiempo real será esencial para la competitividad futura.

Conclusiones #

La IA tiene el poder de transformar el seguro de vida, pero sin preparación de datos, alineación estratégica y una infraestructura de TI moderna, las aseguradoras tendrán dificultades para maximizar sus beneficios. Al invertir en una cultura basada en los datos, mejorar la calidad de estos, alinear la IA con los objetivos de negocio y modernizar la infraestructura tecnológica, las aseguradoras pueden liberar todo el potencial de la IA y ofrecer un procesamiento más rápido de los Reclamos, una suscripción más precisa y una mejor experiencia del cliente.