Inteligencia Artificial: más venta y menores costos para las aseguradoras. Pero con alguna precaución.

Especial para El Seguro en Acción.

Por Dr. Martín Francisco Elizalde,

Martín Elizalde es socio de Foresenics, especializados en seguridad informática y análisis forense de prueba digital. Es consultor en temas legales y seguridad de la información para importantes estudios de Argentina y Estados Unidos.

En este artículo, analiza las posibilidades de la inteligencia artificial en el seguro, aunque también advierte sobre ciertos riesgos.

Seguros inteligentes

Para vender pólizas, investigar fraudes, direccionar sus productos en el mercado, atender reclamos y bajar sus costos, las aseguradoras usan la inteligencia artificial (IA) y el reconocimiento facial.

Nace una estrella

Antes de analizar la utilidad de la IA en el mercado asegurador, veamos primero cómo funciona una herramienta estrella de la Inteligencia Artificial, el reconocimiento facial.

En tres pasos: Lo hace utilizando filtros generados por computadora, para transformar imágenes de rostros en expresiones numéricas que se pueden comparar para determinar su similitud. Estos filtros generalmente se generan mediante el uso de un «aprendizaje» profundo, que utiliza redes neuronales artificiales para procesar datos.

De un modo más práctico, la firma Norton lo explica así:

Paso 1. Se captura una imagen de un rostro a partir de una foto o video. El rostro puede aparecer solo o en una multitud. Su imagen puede mostrarle mirando al frente o casi de perfil.

Paso 2. El software de reconocimiento facial lee la geometría de una  cara. Los factores clave incluyen la distancia entre los ojos y la distancia desde la frente hasta la barbilla. El software identifica puntos de referencia faciales (un sistema identifica 68 de ellos) que son clave para distinguir su rostro. El resultado: la firma facial.

Paso 3. Esa  firma facial que viene a ser una fórmula matemática, se compara con una base de datos de caras conocidas. Millones de personas tienen imágenes de sus rostros en una o más bases de datos policiales. Muchos millones más, en bases privadas que se compran.

Paso 4. Se toma una determinación. La huella facial puede coincidir con la de una imagen en una base de datos del sistema de reconocimiento facial.Y eso basta para gatillar una serie de consecuencias. Dejemos a un lado  (sin minimizarlas)  las relativas a la seguridad y la privacidad, vamos entonces para qué sirve esta tecnología en la industria del seguro:

Suscripción de riesgos.

Los suscriptores de seguros se basan  en la información proporcionada por el solicitante para evaluar los riesgos. Claro que los solicitantes pueden ser deshonestos o cometer errores: las evaluaciones de riesgo serán inexactas. Pero el aprendizaje automático, específicamente la comprensión del lenguaje natural (NLU) que realiza la IA, permite a las aseguradoras analizar fuentes de información más abstractas, como publicaciones en redes sociales, reuniendo mejor información para medir el riesgo potencial de la aseguradora y diseñar un producto más personal. Así, con esta tecnología y el reconocimiento facial se puede, por ejemplo, emitir una cotización de póliza personalizada en algunos rubros en 10 minutos: los solicitantes sólo deben cargar su selfie y responder preguntas  relacionadas con eventos de la vida e información biodemográfica. 

Detección de fraudes.

Los algoritmos cognitivos de aprendizaje automático han alcanzado una impresionante tasa de precisión para detectar reclamaciones de seguros que resultan ser fraudulentas. Los algoritmos brindan detalles sobre reclamaciones sospechosas con responsabilidad potencial y evaluaciones de costos de reparación y sugieren procedimientos que pueden resolver y mejorar la protección contra el fraude. Usando IA se puede identificar patrones recurrentes y comportamientos fuera de lo común dentro de los sistemas o entre clientes individuales. Si a esto le sumamos el reconocimiento facial, ni siquiera es necesario un contacto humano durante las entrevistas.

Atención de reclamos.

La evaluación de reclamos no es fácil. Los agentes deben revisar las pólizas detalladamente para determinar cuánto recibirá el cliente por su reclamo. Ese puede ser un proceso laborioso, allí es donde la AI ayuda. Las herramientas de aprendizaje automático permiten determinar rápidamente qué está involucrado en un reclamo y pronosticar sus costos potenciales. Pueden analizar imágenes, sensores y datos históricos de la aseguradora. Y hacerlo remotamente.

Conclusión: 

La Inteligencia Artificial (incluyendo el  reconocimiento facial) es una herramienta formidable para vender, bajar costos y disminuir la posibilidad de error humano. Por otro lado, cumplir con la regulación normativa sobre el uso de IA generará responsabilidad y evitará contravenciones o abusos. Y en cuanto a las cuestiones legales que puedan surgir, con la debida precaución se pueden resolver satisfactoriamente. Pero eso da para otro artículo…

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