El futuro del seguro de crédito: La IA como ventaja estratégica

ChatGPT y sus derivados han arrasado en todo el mundo. La posibilidad de acceder al rendimiento puntero de los grandes modelos lingüísticos (LLM) a través de una sencilla interfaz de chat se ha revelado como la killer app de la Inteligencia Artificial (IA). Las mayores empresas del mundo están invirtiendo miles de millones en mejorar el rendimiento de nuestros actuales LLM para obtener resultados cada vez mejores. Sin embargo, es bueno recordar que la IA existe en muchas formas, algunas de las cuales son más valiosas para nuestros usos que otras.

En Atradius, hemos aprovechado diversas tecnologías de IA durante casi una década para mejorar la automatización y la eficiencia de nuestras operaciones. Sin embargo, desde la introducción de ChatGPT, el número de casos de uso identificados ha aumentado drásticamente. Adoptar plenamente la IA en nuestro sector promete importantes innovaciones y optimización de procesos, pero también requiere ajustes estratégicos. Este artículo profundiza en cómo las aseguradoras de crédito pueden posicionarse mejor para maximizar el potencial de la IA y por qué esto es crucial. Además, exploramos las oportunidades y los retos que la IA plantea a las aseguradoras de crédito y ofrecemos ideas sobre cómo abordarlos para obtener nuevas ventajas estratégicas.

La importancia de la IA en el seguro de crédito

La fuerza de la IA reside en su capacidad para transformar grandes cantidades de datos de alta calidad en resultados variables para un fin determinado, ya sea clasificación (es decir, decisión), generación (por ejemplo, generación de texto) o cualquier otra cosa. Teniendo en cuenta el papel central que desempeñan los datos en muchos procesos del seguro de crédito, es obvio que la IA podría mejorar potencialmente algunos de los procesos centrales de nuestra cadena de valor.

Un ejemplo básico y central es la evaluación del riesgo crediticio, que convencionalmente implica el análisis meticuloso de datos financieros, datos crediticios, contexto y muchas otras fuentes diversas de información. Tradicionalmente, este proceso suele ser complejo y lento, y requiere el procesamiento de enormes cantidades de datos por parte de seres humanos. La IA promete agilizar considerablemente este proceso, si los datos están disponibles y pueden utilizarse para entrenar modelos de IA. Esto permite a las aseguradoras evaluar los riesgos crediticios basándose efectivamente en muchos más datos para cada evaluación. Los modelos de IA también podrían ser sensibles a patrones y tendencias que podrían pasar desapercibidos a los observadores humanos, mejorando así la precisión de las evaluaciones de riesgo. A su vez, esto puede dar lugar a un rendimiento de suscripción mucho mejor.

Además de optimizar el rendimiento, las aseguradoras de crédito también pueden utilizar no solo datos estructurados (por ejemplo, datos en forma de tablas con títulos y descripciones), sino también datos no estructurados, como noticias o artículos. La IA puede procesar estos datos no estructurados con mucha más eficacia que hace años. No sólo la IA generativa (por ejemplo, ChatGPT), sino también el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y tecnologías afines pueden ayudar a las aseguradoras de crédito a procesar las ingentes cantidades de noticias, informes anuales y otras fuentes que normalmente requerirían lectura y análisis manuales.

Considérese que cualquier proceso para el que se disponga de una buena cantidad de datos de alta calidad, podría teóricamente optimizarse hasta cierto punto mediante la IA. A diferencia de otros sectores, en los que el almacenamiento y el uso de datos sigue siendo otro obstáculo para la adopción de la IA, las aseguradoras de crédito, en particular con su infraestructura para la suscripción de riesgos, están casi preparadas para hacer uso de esta nueva tecnología para optimizar sus procesos. Pero aún queda trabajo por hacer.

Prepararse para la IA: un imperativo estratégico

Adoptar la IA implica algo más que invertir en nuevas tecnologías. Requiere un cambio en toda la estrategia, las operaciones y la cultura. Las aseguradoras de crédito deben reconocer que la IA no es simplemente una herramienta, sino un cambio fundamental en la forma de hacer negocios. Los imperativos estratégicos se dividen en tres categorías principales: estrategia de datos, inversión en tecnología y mejora de las competencias del personal.

La importancia de una estrategia de datos para entrenar modelos de IA eficaces

Al principio de cualquier solución de IA están los datos. Los algoritmos de IA deben entrenarse en amplios conjuntos de datos para generar ideas, predicciones y decisiones precisas. Sin embargo, los datos en bruto por sí solos no son suficientes; deben organizarse, limpiarse y hacerse accesibles de forma que los modelos de IA puedan entrenarse eficazmente. Aquí es donde se hace indispensable una estrategia de datos. Una estrategia de datos bien definida garantizará que se recopilen los tipos de datos adecuados, se almacenen de forma segura y se gestionen de forma coherente.

Por ejemplo, los modelos de IA pueden utilizar datos financieros, indicadores económicos, tasas históricas de morosidad y perfiles de clientes para entrenarse. Garantizar que estos datos estén estandarizados y correctamente etiquetados permite a la IA extraer información relevante y ofrecer evaluaciones de riesgo crediticio de alta precisión. Las aseguradoras que adopten un enfoque ad hoc o poco sistemático de la gestión de datos tendrán dificultades para obtener información fiable de sus inversiones en IA. Una estrategia de datos en la práctica también implicará a menudo inversiones en infraestructura técnica subyacente, ya sea en computación en la nube, lagos de datos o plataformas de análisis de datos.

Inversión en tecnología

Para preparar la implantación de la IA, es crucial establecer una infraestructura tecnológica sólida. El entrenamiento de modelos de IA exige una potencia de cálculo significativa, que puede ser proporcionada por clústeres informáticos especializados o servicios de computación en la nube. Las aseguradoras deben aprovechar los avances actuales de las empresas tecnológicas para reducir las barreras de entrada a la adopción de la IA. Además de adquirir nuevos sistemas, las aseguradoras deben crear un ecosistema tecnológico integrado. Este ecosistema debe permitir que la IA acceda y analice sin problemas los datos de las plataformas y bases de datos actuales, permitiéndole generar ideas que mejoren los procesos de toma de decisiones. Además, las aseguradoras deben asegurarse de que sus políticas de gobernanza de datos sean sólidas. La IA se nutre de datos, pero la calidad y la accesibilidad de esos datos son cruciales. Las aseguradoras tendrán que invertir en la limpieza, estructuración y gestión de sus datos de forma que se maximice su utilidad para las aplicaciones de IA. Esto también incluye abordar las cuestiones relativas a la seguridad de los datos, la privacidad y el cumplimiento de la normativa, ya que serán fundamentales para mantener la confianza de los clientes y cumplir los requisitos legales.

Perfeccionamiento de la mano de obra

Aunque la IA puede automatizar muchas tareas, no sustituye la necesidad de conocimientos humanos. Al contrario, la introducción de la IA aumentará la necesidad de una mano de obra cualificada no sólo en el análisis de datos y la gestión de sistemas de IA, sino también en el uso adecuado de los sistemas impulsados por la IA. Las aseguradoras de crédito deben invertir en la capacitación de sus empleados para trabajar junto a la IA, como suscriptores que interpreten las decisiones de la IA en el contexto adecuado y sean conscientes de sus limitaciones. Dada la naturaleza de nicho de nuestro sector, esto implicará a menudo la formación del personal existente en lugar de la contratación de nuevos talentos con conocimientos especializados.

Además, será necesario un cambio cultural en las organizaciones. Este cambio de mentalidad es crucial, ya que la IA puede asociarse a menudo con la pérdida de puestos de trabajo y otras críticas que no siempre están justificadas. Este tipo de resistencia al cambio tecnológico puede obstaculizar iniciativas de IA que, por lo demás, funcionarían bien. Las aseguradoras de crédito que fomenten una cultura de innovación y aprendizaje continuo estarán mejor posicionadas para aprovechar al máximo el potencial de la IA.

Oportunidades de la IA

La IA presenta una gran cantidad de oportunidades para las aseguradoras de crédito dispuestas a adoptarla. Uno de los beneficios más inmediatos es la capacidad de mejorar las evaluaciones de riesgo mediante el análisis predictivo. La IA puede analizar vastos conjuntos de datos, incluidos indicadores económicos, y potencialmente incluso el sentimiento de las redes sociales para predecir qué empresas tienen más probabilidades de incumplir sus pagos.

Otra oportunidad es la automatización de la tramitación de siniestros. Tradicionalmente, la tramitación de siniestros puede llevar mucho tiempo y consumir muchos recursos, ya que a menudo requiere una gran cantidad de documentación y verificación manual. La IA puede automatizar gran parte de este proceso, verificando los datos de las reclamaciones con fuentes de terceros e incluso detectando reclamaciones fraudulentas mediante algoritmos de reconocimiento de patrones. Esto puede reducir los costes de las aseguradoras, acelerar los pagos a los clientes y mejorar la eficiencia operativa general.

La IA también ofrece nuevas formas de relacionarse con los clientes. Por ejemplo, los chatbots basados en IA pueden ofrecer a los asegurados respuestas instantáneas a sus preguntas y ayudarles en el proceso de reclamación. Al automatizar las tareas rutinarias de atención al cliente, las aseguradoras pueden liberar a los empleados para que se centren en interacciones más complejas y de mayor valor.

Desafíos para la IA

Aunque la IA ofrece importantes oportunidades, también presenta notables desafíos que las aseguradoras tendrán que abordar. Uno de ellos es el cumplimiento de los requisitos normativos. Los sistemas de IA que manejan datos personales o financieros deben cumplir las leyes de protección de datos y las próximas normativas sobre IA, como la Ley de IA de la UE. Esta ley exige una evaluación de riesgos para los sistemas de IA, una gestión de riesgos adaptada a cada caso de uso, transparencia sobre el uso de la IA y prácticas estrictas de gobernanza de datos. Las aseguradoras deben asegurarse de que sus sistemas de IA cumplen plenamente esta normativa y disponen de sólidos marcos de gobernanza de datos.

También persiste la amenaza de los ciberataques. Como ocurre con cualquier digitalización, las aseguradoras de crédito deben seguir invirtiendo en medidas de ciberseguridad para proteger sus sistemas de agentes maliciosos. Esto requerirá una vigilancia continua, ya que los ciberdelincuentes están evolucionando continuamente sus tácticas, algunas también mejoradas por la IA.

También debemos tener cuidado con el engaño de la IA. Mientras algunos se apresuran a implantar la GenAI en los procesos empresariales, a menudo impulsados por el miedo a perder oportunidades, olvidamos que a menudo no es la más adecuada para resolver todos los problemas imaginables. Otras tecnologías probadas siguen siendo relevantes y, en muchos casos, una buena combinación de diferentes herramientas es mucho más eficaz que cualquier tecnología utilizada de forma aislada. Por último, está el reto de la confianza y la comprensión del cliente. A medida que la IA adquiere un papel más importante en la toma de decisiones, algunos clientes pueden sentirse incómodos por la percepción de falta de supervisión humana. Las aseguradoras de crédito tendrán que mantener la transparencia sobre el funcionamiento de sus sistemas de IA y ofrecer a los clientes explicaciones claras sobre cómo se toman las decisiones. Generar confianza será esencial para garantizar que los procesos basados en IA sean aceptados por el mercado.

Conclusión

El futuro del seguro de crédito está indudablemente entrelazado con la IA. Dados todos los requisitos previos y los preparativos para el uso de la IA en toda la organización del seguro de crédito, no se trata de un proceso completamente sencillo.

No hemos descrito todo el potencial de la IA en el seguro de crédito y es poco probable que podamos predecir ya todo el impacto que la IA tendrá en el sector. Sin embargo, está claro que encierra un gran potencial que está listo para ser aprovechado por las aseguradoras de crédito de todo el mundo.

Fuente: ICISA Insider