NTT DATA, proveedor líder de servicios de tecnologías de la información, ha lanzado el primer número de una nueva serie de informes técnicos del sector seguros, con el título “Datos a lo largo de la cadena de valor de los seguros”, analizando los retos y cuestiones específicos del sector seguros. En este informe se presentan las recomendaciones de la empresa basadas en su enfoque global, mediante un resumen de la investigación y los resultados de NTT DATA.
Impulso del mercado
Conocedores de que la inteligencia artificial (IA) y el smart data han pasado a ser imprescindibles en el sector seguros en la actualidad, y como primer paso dentro de la serie, NTT DATA ha analizado el estado de madurez de empresas basadas en la IA, ofreciendo claves para que las compañías del sector evolucionen desde un uso incipiente, oportunista y táctico de la IA, a modelos que utilizan los datos y la IA como activos fundamentales en la generación de negocio y en la creación de un modelo de vinculación con clientes relevantes en tiempo real, basados en información práctica.
Según una encuesta realizada por Gartner, los responsables de informática se plantean el uso de la IA en la cadena de valor de los seguros como una de sus máximas prioridades. Para los competidores que cuentan con conocimientos tecnológicos exclusivos que les permiten ampliar su gama de ofertas y satisfacer así las necesidades de sus clientes, las oportunidades crecen. Estas necesidades se basan en la flexibilidad y la prevención, dos factores que han cobrado una gran importancia.
El contexto comercial actual se caracteriza por un cambio de paradigma con la entrada de las Insurtech, nuevos actores que compiten directamente con los modelos tradicionales y aceleran su entrada en el mercado utilizando la IA como ventaja competitiva clave. Además, los fondos de inversión han mostrado interés en estos nuevos actores. A pesar de las circunstancias imperantes en 2020, las inversiones y las transacciones han alcanzado niveles récord. Este trimestre, la proporción de inversiones con capital inicial creció hasta el 57%, volviendo a los niveles anteriores a la COVID-19, y la mitad de las transacciones se han realizado en el sector de la distribución de seguros.
Hacia dónde se encamina el sector: escalabilidad y monetización
Teniendo en cuenta la importancia de los factores tecnológicos clave mencionados, las compañías de seguro siguen realizando un importante esfuerzo a nivel mundial para aumentar su uso de la IA y sus capacidades de fundamentación de datos, así como para desplegar casos de uso cada vez más sofisticados. Todo se centra en mejorar la vida de las personas y reducir los costes.
En la actualidad existen ejemplos claros en el mercado. Las empresas del sector Insurtech entraron con fuerza ofreciendo la opción de contratar seguros a través de aplicaciones de forma sencilla y flexible. Otro ejemplo es el seguro de Tesla, mediante una aplicación que permite a los usuarios contratar un seguro online y que luego ajusta los precios en base a los datos generados por el coche, según los parámetros de conducción de cada persona. Por su parte, Delta Dental, el mayor proveedor de seguros dentales de Estados Unidos, utilizó cepillos que envían información sobre el estado bucal de cada usuario. Y estos son tan solo unos ejemplos de cómo se adaptan las empresas a los nuevos tiempos.
Tras un primer periodo de learning by doing , actualmente el mercado ha entrado en una fase de escalabilidad y monetización. Aprovechar la IA a escala requiere que las empresas planteen los pilares clave para basarse en inteligencia artificial, en consonancia con la gestión corporativa: Una gestión de datos y de IA que respalde la estrategia de general de inteligencia y operaciones de machine learning para dirigir el ciclo de vida de los datos, de modo que las aseguradoras gestionen los ciclos de vida de la IA y los productos de datos a escala para impulsar su monetización.
No obstante, además de tener en cuenta cuestiones relativas a la funcionalidad, otros temas importantes que se tratarán en los próximos años son la ética, la fiabilidad y la seguridad de la IA. El sector de los seguros es un actor relevante en la configuración del contexto económico y social. Junto con los servicios financieros, los seguros están destinados a ser un actor clave para dar forma al futuro de una IA responsable. Ambos sectores dependen en gran medida del big data para desarrollar sus propuestas de valor existentes y nuevas.
Al gestionar los datos personales y de comportamiento a gran escala, las aseguradoras tendrán que desplegar mecanismos destinados a identificar y mitigar los proxies y sesgos de los datos, y definir una estrategia clara para proporcionar a sus interesados una explicación de los modelos de IA en áreas como la gestión de siniestros o la suscripción.
La perspectiva de NTT DATA
El impacto positivo de la inteligencia artificial en la generación de nuevo valor comercial debe equilibrarse con estrategias específicas para reducir al mínimo la creación de cualquier desventaja, daño o discriminación en la vida de las personas, por ejemplo, privándolas del nivel de protección de riesgo adecuado.
De esta forma, la carrera por liderar el mercado de los seguros en un futuro próximo ha comenzado. La aplicación de buenas prácticas podría marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso:
- Garantizar que esta transformación se gestione de forma holística a nivel de la empresa: es muy probable que fracase si las únicas decisiones que se toman son nombrar a un gurú como jefe de datos y análisis y crear un nuevo equipo basado en científicos e ingenieros de datos. Si no se realizan acciones más transformadoras y ambiciosas, los recursos con talento abandonarán la empresa más pronto que tarde.
- Gestionar y desafiar el «statu quo» de una compañía de seguros tradicional: las aseguradoras tradicionales han pasado por diferentes procesos de fusiones y adquisiciones y ahora se encuentran en medio de una transformación de excelencia operativa para reducir de manera significativa su plantilla con el fin de ser más eficientes y competitivas.
- Crear un equipo nuevo y pequeño aislado de los demás (informática, inteligencia empresarial, etc.): el objetivo es poder compartir con el mercado y los accionistas que la empresa invierte realmente en esta tendencia de mercado.
- Establecer un organigrama y un modelo operativo global, coordinado y ambicioso: para garantizar que toda la empresa actúe de acuerdo con un enfoque basado en los datos, aprovechando todas las sinergias.
- Adoptar nuevos ejemplos de uso: impulsados por capacidades de vanguardia con un tiempo de comercialización más corto.
- Pensar de forma alternativa: las aseguradoras tienden a centrarse en cómo aprovechar la IA y el smart data dentro de su modelo de negocio y cadena de valor actuales, pero la verdadera transformación consiste en las futuras evoluciones del modelo de negocio y la cadena de valor gracias a las nuevas capacidades de la IA.
Conclusión
La aplicación de la IA y el smart data en toda la cadena de valor de los seguros seguirá siendo una de las principales prioridades estratégicas del sector en los próximos años. No existe otra iniciativa de transformación con tantas formas diferentes de lograr un impacto relevante y tangible tanto en resultados como en la experiencia del cliente. Además, constituye una ventaja competitiva sostenible con una alta barrera de entrada, ya que se precisa tanto tecnología como talento.