Cómo la 'IA ciudadana' cambiará los seguros

Otras piezas de esta serie:

uno de adelante uno de atrás

1. Cómo la tecnología continúa transformando la industria de seguros
3. Nuevos riesgos para las aseguradoras digitales: datos erróneos

El impacto general de la IA en la sociedad está creciendo rápidamente y, de alguna manera, la industria de seguros está a la vanguardia del cambio. Algunos de los hallazgos más interesantes de InsurTech Vision 2018 se relacionan con la inteligencia artificial (IA) en la industria. Cuatro de cada cinco líderes de seguros encuestados creen que dentro de dos años, la IA trabajará junto a los humanos en sus organizaciones como colegas, colaboradores y asesores de confianza.

Antes de continuar, es necesario definir nuestros términos.¿Qué entendemos por "inteligencia artificial"?Es un concepto sorprendentemente variable que ha cambiado con el tiempo. En Accenture, cuando decimos "inteligencia artificial", nos referimos a cualquier conjunto de tecnologías avanzadas que permitan a las máquinas percibir, comprender, actuar y aprender. En comparación con los sistemas anteriores, los sistemas de IA basados ​​en el aprendizaje actuales presentan problemas y desafíos más comunes en la educación humana.

Las decisiones y herramientas basadas en IA están comenzando a tener un profundo impacto en la vida de las personas y en el negocio de las compañías de seguros. Esta es una tecnología poderosa que no puede considerarse una simple herramienta de software si se puede confiar en ella para tomar decisiones que afectan la vida de los clientes, empleados y otras personas en el ecosistema de las compañías de seguros. Las aseguradoras deben asegurarse de que la IA sea un "ciudadano" responsable para aprovechar al máximo esta poderosa tecnología.

La IA "enseñada" de esta manera podría servir a las compañías de seguros como nuevas contrataciones, en lugar de ser escalable en todas las empresas. Por ejemplo, una gran compañía de seguros de hogar y automóviles de América del Norte está utilizando el aprendizaje profundo para enseñar un algoritmo para identificar si un automóvil está intacto, dañado o cancelado en función de las fotos tomadas con una cámara móvil. El algoritmo sigue aprendiendo a medida que maneja nuevos casos, mejorando su precisión con el tiempo.

Entonces, ¿cómo le enseñas a una IA a comportarse correctamente?Comienza con acceder a los datos correctos, y mucho. Las aseguradoras con muchos mejores datos podrán entrenar sistemas de inteligencia artificial más potentes. Los científicos de datos de seguros deben tener cuidado al elegir datos de entrenamiento y clasificación. Deben trabajar activamente para minimizar o eliminar el sesgo en los datos que utilizan para entrenar la IA.

Los sistemas de inteligencia artificial utilizados por las compañías de seguros también deben construirse y capacitarse para brindar explicaciones claras de las acciones que toman. Esto será parte del cumplimiento normativo, pero lo que es más importante, las decisiones tomadas por algoritmos enigmáticos pueden dañar la marca de una aseguradora, generar desconfianza e incluso provocar demandas. La transparencia y la "interpretabilidad" son fundamentales para mitigar este riesgo.

A medida que los sistemas de IA continúen madurando y encuentren nuevos usos en los seguros, las aseguradoras deberán considerar el hecho de que su IA representará cada acción que tomen. Esto planteará nuevas preguntas para la industria. Por ejemplo, ¿cómo pueden las aseguradoras de vida utilizar de manera responsable cantidades cada vez mayores de datos de salud, relacionados con la salud, la biometría e incluso la genética, para automatizar la toma de decisiones?

Estos problemas serán cada vez más importantes a medida que la combinación de big data e inteligencia artificial más inteligente permita a las aseguradoras calcular mejor los riesgos individuales.

Volviendo la próxima semana, continúo esta serie con un vistazo a la segunda tendencia en el informe Tech Vision: Realidad Extendida. O dirígete aquí para leer el informe completo por ti mismo.