Cómo la inteligencia artificial está cambiando los seguros, con Lex Sokolin (Podcast)

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La ética de la IA en los seguros, con Lex Sokolin (Podcast)

El emprendedor futurista y de tecnología financiera Lex Sokolin explica la diferencia entre la automatización y la inteligencia artificial (IA), y cómo la IA está cambiando la cadena de valor de los seguros, desde los chatbots hasta las reclamaciones

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La automatización es el proceso de convertir los procesos humanos en procesos de máquina. Está programado de arriba hacia abajo, con flujos de trabajo conocidos y resultados conocidos.
La inteligencia artificial (IA) es la digitalización de la inteligencia humana a inteligencia artificial. Requiere introducir grandes cantidades de datos en algoritmos matemáticos para establecer correlaciones entre miles de parámetros diferentes. Admite la toma de decisiones a escala, pero a diferencia de la automatización, el flujo de trabajo y los resultados son desconocidos.
Los agentes de ventas y siniestros son dos ejemplos de dónde se puede aplicar la automatización y la inteligencia artificial en la cadena de valor de los seguros. Sin embargo, en general, los chatbots no son muy efectivos para replicar las interacciones humanas.

Cómo la inteligencia artificial está cambiando la industria de seguros, Lex Sokolin

Bienvenido de nuevo al Podcast de Accenture Insurance Influencer, donde preguntamos a los líderes de la industria sobre las tendencias y tecnologías que dan forma al futuro de los seguros: vehículos autónomos, tecnología de detección de fraudes y enfoque en el cliente.

Lex Sokolin es un emprendedor futurista y fintech. En nuestro último episodio, explicó por qué las tendencias en la gestión bancaria y patrimonial pueden ofrecer lecciones valiosas para las aseguradoras, especialmente cuando se trata de trabajar con las insurtechs, en lugar de contra ellas. En este episodio, Lex disipa algunos mitos sobre la IA y analiza cómo se puede aplicar la IA a la cadena de valor de seguros existente.

Las transcripciones a continuación han sido editadas por su extensión y claridad. Cuando entrevistamos a Lex, él era Director de Investigación Global investigación independiente;Desde entonces ha dejado la empresa.

Creo que mucha gente confunde la inteligencia artificial, la aplicación de la inteligencia artificial, con la aplicación de la automatización.¿Puedes resaltar la diferencia entre los dos?

Si piensas en digitalizar o automatizar, para mí esto cae en dos tipos de vectores. El primero es el proceso humano-máquina, que es lo que hace una persona de forma manual en un flujo de trabajo. Póngalo en el software.

Experimentamos esto todos los días: piense en ir a Excel e ingresar una fórmula matemática. Está definiendo un conjunto de reglas basado en qué software calculará algo. O va un paso más allá y dice: "Creemos un software para la apertura de cuentas". En lugar de que una persona ingrese a una oficina y complete el papeleo, puede capturarlo en una plataforma móvil.

Obtener estos datos y completar formularios es un proceso de arriba hacia abajo. Sabemos cuál es el flujo de trabajo. Es bastante simple para nosotros dibujarlo y convertirlo en una regla de "si esto, entonces eso", y luego el resultado depende completamente de dónde comencemos y qué tipo de datos agreguemos. Sabemos cómo funciona. Podemos aplicar ingeniería inversa al código y ver lo que sucede muy fácilmente.

La segunda forma de lograr la digitalización es de la inteligencia humana a la inteligencia artificial. En inteligencia artificial, hay diferentes formas de crear resultados que se sientan como inteligencia, elementos que se sientan como juicio. Uno que es popular ahora es el aprendizaje automático respaldado por matemáticas llamado redes neuronales.

Lo que las redes neuronales hacen realmente bien es resolver problemas de forma probabilística para crear una intuición de lo que son las cosas. Si eres un ser humano y miras la imagen de un gato, sabes que es un gato y no un perro, y hay un proceso en nuestro cerebro que hace esto. Una imagen de un gato no tiene significado para una computadora a menos que se convierta en datos. Debe agregar millones de versiones de ese gato de datos e introducirlo en un algoritmo matemático capaz de crear correlaciones entre miles de parámetros diferentes para decir "es más probable que sea un gato" o "es más probable que sea un gato "Puede haber un gato" para ser un perro. "

La IA sigue siendo software. Todavía es una herramienta, pero la parte subyacente no es una lógica de arriba hacia abajo "si esto, entonces eso". La parte base es el conjunto de datos masivo en el que reside o se entrena el software, y estos conjuntos de datos básicos provienen de Internet. Una vez que tenga estos conjuntos de datos, puede aplicarles estos diferentes algoritmos matemáticos. Básicamente, puede poner cómo una persona hace juicios en un conjunto de reglas, y luego puede deshacer ese juicio e insertarlo en el proceso de software. Entonces, ahora puede hacer cosas a gran escala, como decidir si alguien debe obtener más crédito y obtener su próximo préstamo. Y lo actualizas con cada nueva información.

Muchos de ellos están en los anuncios. Amazon es excelente para aconsejarte sobre qué comprar a continuación y, de la misma manera, Netflix y Spotify aprenden sobre tus gustos musicales y de videos. En los seguros, la IA se puede utilizar de diferentes maneras en la capa de fabricación, la capa de reclamaciones operativas, la gestión de carteras y la distribución de clientes.

Entonces, dos mundos muy diferentes. La automatización es un orden de "si esto, entonces aquello", el mundo soviético de la planificación central, donde se definen todos los resultados deterministas. Entonces, el mundo de la IA es probabilístico, basado en los datos existentes en los que entrenas una red neuronal, es más como codificar la intuición humana y luego implementarla a escala de máquina.

Al final, una de las cosas que molesta a los líderes de opinión en el campo es pintar con una gama muy amplia de pinceles. Las imágenes de cyborgs y varios diagramas de red lo hacen sentir futurista. Al final del día, estas cosas [AI] son solo un conjunto de herramientas humanas desarrolladas por personas para ser más eficientes, expandir sus mentes y hacer más. Por amenazante o ambicioso que suene, no creo que la IA sea diferente de la invención de la nube, la electricidad, la rueda, el fuego o el lenguaje, o cualquiera de esas cosas fundamentales en el desarrollo humano.

Entonces, ¿qué soluciones o tipos de soluciones son las más maduras en lo que respecta a la IA?

Diría que la parte más madura de la IA es la parte que están construyendo las grandes empresas tecnológicas. Las grandes empresas de tecnología están motivadas para recrear muchos de los sentidos humanos. Quieren descubrir cómo hacer que los productos y servicios estén disponibles para las personas de una manera intuitiva y elegida por las personas en estas plataformas.

Me refiero a la capacidad de ver, oír, crear lenguaje. Estas cosas son muy maduras en términos de la tecnología en sí, qué tan bien está capacitada la red y los datos disponibles para esa capacitación. Esta es también una versión de la visión artificial cuando piensas en autos sin conductor.

Estas son tecnologías maduras, en gran parte porque están siendo construidas por grandes empresas tecnológicas, ya sea en Occidente o en Oriente. Cuando se aplica a la industria de servicios financieros y seguros, no sorprende ver que las cosas que se usan más se convierten en las cosas que son más capaces humanamente.

Eso tiene sentido. Entonces, ¿qué opinas sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la cadena de valor de los seguros tradicionales?Por ejemplo, en la distribución?

Si considera agentes de ventas de seguros, ¿qué hacen?Bueno, su papel es estar donde está el cliente. Puede pensar en ello como una cartelera de productos financieros, y solo en los EE. UU., creo que hay 370,000 agentes de ventas de seguros, por lo que la IA entra en juego allí.¿Cómo encuentro clientes?¿Cómo puedo llegar a donde están?AI puede ayudarlo a determinar dónde se encuentra su base de clientes en función de cosas como las preferencias y el historial de navegación.

El segundo paso es involucrar a los clientes e involucrarlos en algún tipo de conversación. En el mundo real, es posible que una persona venga a su casa o a un lugar para una evaluación. En el mundo digital, tu teléfono es tu plataforma de atención.

Eso es muy importante para usted porque solo hay de 5 a 10 asientos en el teléfono para aplicaciones financieras. Mientras que en el mundo físico, puede tener tantas sucursales como desee y puede enviar a tantas personas como desee, mientras que en el mundo móvil, solo puede ocupar cinco asientos. Es importante que los financistas averigüen cómo vivir y tener los atributos inherentes a estas plataformas de atención.

Los chatbots son uno de ellos.(Para mí, los chatbots y la voz son esencialmente lo mismo). Los chatbots pueden existir como aplicaciones independientes en los teléfonos o como bots independientes en cosas como Facebook Messenger. Si piensa en descargar Lemonade o Leo o algo así y poder comunicarse dentro de la aplicación, así es como debe crear su funcionalidad de servicio al cliente nativa. Vivimos en un mundo donde la mayor parte de la atención está en las grandes empresas de tecnología, no en las vallas publicitarias u otros tipos de publicidad en los medios tradicionales. Así que esto es muy importante.

Por supuesto, es importante tener en cuenta que los chatbots no son muy efectivos para replicar las interacciones humanas. Es realmente difícil encontrar una línea entre las personas y las máquinas, y la negociación de esa línea es donde puede hacer o deshacer la experiencia del cliente. Es una experiencia frustrante si tiene un cliente que ingresa a su aplicación e intenta discutir algo con su chatbot, prefieren hablar con un humano, seguramente lo perderá. Y si no tiene una manera fácil de llevar el flujo de la conversación a un canal humano, volverá a perder a ese cliente.

Y luego, en otros casos, y dependiendo de la línea de generación, es posible que tenga una mejor experiencia con los clientes que pueden unirse por teléfono, poder obtener cobertura por teléfono, poder tomar una foto de su pasaporte puede ayudar. a través del cumplimiento de las normas de conocimiento de su cliente y antilavado de dinero (KYC AML), o la posibilidad de tomar fotografías de los daños del automóvil y enviarlas a las compañías de seguros o para la evaluación de reclamos.

Definitivamente hay una negociación entre lo frustrante que es trabajar con chatbots y lo bueno que es poder hacer estas cosas de forma automática y rápida. Creo que esto todavía se está descubriendo o explorando. Diría que aún no tenemos la respuesta final, en parte porque la tecnología subyacente todavía tiene mucho espacio para crecer.

Alexa de Amazon y el asistente de inteligencia artificial de Google aún son muy, muy incipientes, y espero que los próximos 10 años sean una transición de estas plataformas donde las grandes empresas compiten para tener una buena conversación. Eso es todo para la primera parte: los agentes de ventas de seguros y los roles que desempeñan.

También marcaré el proceso de reclamaciones. En la tramitación de siniestros hay unas 250.000 personas, por lo que la magnitud también es muy grande. Luego, si observa la cantidad de personas cubiertas y las personas que trabajan en los modelos, obtiene alrededor de 280,000 personas. La oportunidad de automatizar el uso de esta tecnología y todas las diferentes partes de la cadena de valor es la misma.

Me gusta cómo describe el móvil como una plataforma para llamar la atención. Muchas gracias por tomarse el tiempo para hablar con nosotros hoy, Lex. Algunas cosas muy interesantes para dejar para pensar.

Genial, un placer.

generalizar

En este episodio del podcast Accenture Insurance Influencer, hablamos de:

La diferencia entre automatización e inteligencia artificial. La automatización es una situación de "si esto, entonces aquello" donde el resultado está claramente definido y entendido. La inteligencia artificial es el resultado probabilístico de una red neuronal entrenada, desplegada a la escala de una máquina, y los resultados pueden ser inesperados.
La IA se puede implementar como chatbots que interactúan con los clientes de la misma manera que lo hacen los agentes de seguros en la actualidad;Sin embargo, queda mucho por hacer para mejorar la forma en que los chatbots replican las interacciones humanas.
Las reclamaciones y la suscripción son otros puntos del ciclo de vida de la póliza en los que puede haber oportunidades para implementar IA.
En el mundo digital, el teléfono inteligente es una "plataforma de atención" con espacio limitado para aplicaciones financieras. Las aseguradoras tendrán cuidado de descubrir cómo vivir dentro de una plataforma de preocupación.

Más orientación sobre IA en seguros:

Consulte la investigación de Accenture sobre cómo la inteligencia artificial está redefiniendo los seguros.
Conozca la importancia de tener una mentalidad de impulso para la IA.
Descubra por qué los pioneros están ganando la carrera de la IA en los seguros.

En el próximo episodio, Lex hablará sobre la ética de la IA.¿Cómo se infiltra el sesgo en la toma de decisiones impulsada por la IA y qué pueden hacer las aseguradoras?Finalmente, dados los grandes temas que cubrimos en esta serie (disrupción, innovación, insurtech e inteligencia artificial, por nombrar algunos), ¿cómo pueden las aseguradoras tradicionales mantenerse competitivas sin sacrificar el valor para los accionistas?

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