Hoy en día, todas las industrias se están lanzando al IA generativa tren de salsa hacia la eficiencia y el éxito.
Investigación de mercado de Sión predice que El mercado de la IA, ayudado principalmente por la inteligencia artificial generativa, crecerá un 39,4% hasta alcanzar los 422.000 millones de dólares en 2028..
Por lo tanto, no sería prudente que las instituciones financieras, como las compañías de seguros, se perdieran todo lo que ofrece esta tecnología relativamente nueva, ya que les ayuda a aprovechar y comprender el comportamiento de los clientes.
Pero es esencial dar un paso atrás para considerar si la generación generativa es adecuada para su compañía de seguros, qué puede hacer para adoptarla con éxito y cómo lograr que esto suceda.
Para ayudarlo a revolucionar su empresa con IA generativa para seguros, este artículo cubrirá los siguientes temas:
¿Por qué las empresas están adoptando la IA generativa para los seguros?
¿Cuáles son los beneficios de la IA generativa para los seguros?
¿Qué 6 desafíos existen en la IA generativa para seguros?
¿Cómo se puede implementar la IA generativa para los seguros? Funciones y casos de uso
¿Es segura la IA generativa?
¿Por qué las empresas están adoptando la IA generativa para los seguros?
Los proveedores de seguros reconocen cada vez más la importancia de utilizar la IA generativa, un área muy avanzada de la tecnología de seguros.
Al proporcionar información valiosa, la IA generativa puede ayudar enormemente a las compañías de seguros a comprender y servir mejor a sus clientes para brindarles una excelente experiencia del cliente.
La creación de productos o servicios personalizados según las preferencias del cliente, recopiladas a partir de la información del cliente, mejorará la satisfacción del cliente y optimizará su adopción y retención.
¿Cuáles son los beneficios de la IA generativa para los seguros?
Las diferentes arquitecturas de IA generativa para seguros tienen muchos beneficios. El primero es que pueden automatizar tareas rutinarias.
Automatizar tareas rutinarias
Con la IA generativa, puede mejorar su estrategia de marketing de seguros automatizando tareas como la creación y el envío de correos electrónicos masivos y mensajes de texto personalizados y un análisis de datos más eficiente.
Además, puede aprovechar la IA generativa para desarrollar anuncios dirigidos y personalizados para cada cliente proporcionando a la herramienta de IA que elija información del cliente, como el historial de reclamaciones, detalles demográficos y preferencias del cliente.
Correo de propaganda
Las herramientas de inteligencia artificial generativa pueden ser útiles en el marketing por correo electrónico al crear contenido de correo electrónico personalizado y atractivo, evaluar la información de los clientes y sugerir grupos ideales para campañas de correo electrónico específicas.
También puede utilizar su herramienta para producir líneas de asunto y descripciones impactantes para correos electrónicos de promoción de productos, mejorando así la eficiencia de los esfuerzos de marketing por correo electrónico a través de correos electrónicos optimizados. compromiso con el producto.
Estas acciones pueden ayudar a los agentes de seguros a ahorrar tiempo valioso y, al mismo tiempo, producir excelentes resultados.
Soporte preciso para la evaluación de riesgos
ChatGPT puede ayudar a los agentes de seguros a ponerse al día proporcionando evaluaciones de riesgos precisas y primas competitivas para sus clientes.
Con una enorme variedad de puntos de datos, ChatGPT ofrece evaluaciones más precisas, lo que da como resultado una mejor cobertura del cliente al precio adecuado.
Los agentes de seguros pueden beneficiarse de esta evaluación precisa de riesgos al manejar eficientemente las reclamaciones y consultas de los clientes.
¿Qué 6 desafíos existen en la IA generativa para seguros?
Como muchas tecnologías disruptivas, así como la IA generativa ofrece soluciones a algunos problemas, también presenta sus desafíos. Considerar estos desafíos antes de integrar esta herramienta en su empresa es esencial para promover una transformación exitosa de la IA generativa.
1. Complejidad técnica
A una empresa típica puede resultarle difícil trabajar con modelos de IA generativa debido a su complejidad, que puede implicar miles de millones o incluso billones de parámetros.
En Gartner, Arun Chandrasekaran, vicepresidente, analista e innovación tecnológica, dice: “Estos modelos son imprácticamente grandes para entrenar para la mayoría de las organizaciones”.
Según Arun, la tecnología puede resultar costosa y perjudicial para el medio ambiente debido a los recursos informáticos necesarios. Como resultado, lo más probable es que las empresas adopten pronto la IA generativa a través de API en la nube con una personalización limitada.
Es útil utilizar un SALTO (plataforma de adopción digital) para abordar la complejidad técnica de una manera que su personal comprenda. Un DAP utiliza orientación en la aplicación y capacitación personalizada para permitir que el equipo se capacite mientras utiliza nuevas herramientas digitales, reduciendo el desperdicio y manteniendo los cambios para el futuro.
2. Sistemas heredados
Las empresas pueden enfrentar desafíos adicionales al introducir la IA generativa en sus configuraciones de tecnología heredadas. Los líderes de TI deben decidir si incorporan el nuevo sistema al antiguo o lo reemplazan por completo.
Este punto se debe a la diferencia en cómo los sistemas heredados y la IA productiva abordan las tareas, lo que significa que las organizaciones deben adoptar nuevas tecnologías o crear integraciones para lograr los mismos resultados de manera más eficiente.
3. Deuda técnica
Si las empresas no logran realizar cambios significativos mediante la implementación de IA generativa, podría convertirse en otra deuda técnica junto con los sistemas heredados.
Bill Bragg, CIO de SymphonyAI, un proveedor de SaaS de IA para empresas, sugiere que si una empresa quiere justificar su inversión en IA para atención al cliente, simplemente reducir la carga de trabajo haciendo que agentes humanos manejen menos casos no es suficiente.
La empresa necesitaría reducir significativamente la cantidad de agentes en funciones de soporte de primera línea.
4. Alucinaciones y mal uso de la IA
El uso de modelos de IA para la creación de contenidos reduce los costes para las empresas. Sin embargo, también facilita que los actores de amenazas creen deep fakes convincentes alterando el contenido existente. Estos videos, imágenes o audio manipulados son altamente personalizados y se parecen mucho al original.
5. Sesgos algorítmicos
El desarrollo de nuevas tecnologías puede dar lugar a problemas de propiedad intelectual, lo que podría tener consecuencias legales para las empresas.
“Los modelos de IA generativa tienen el riesgo añadido de buscar datos de entrenamiento a escala masiva, sin considerar la aprobación del creador, lo que podría generar problemas de derechos de autor”, dijo Chandrasekaran.
6. Mantener la supervisión y la coordinación
Las organizaciones frecuentemente establecen centros de excelencia (CoE) para concentrarse en la adopción y el despliegue efectivos de nuevas tecnologías.
Estos centros pueden resultar beneficiosos en la aplicación de la IA generativa. No tener un equipo dedicado a comprender y utilizar esta capacidad puede resultar en quedar obsoleto.
Como resultado, los centros de excelencia deberían estar presentes en todas las industrias y organizaciones.
¿Cómo se puede implementar la IA generativa para los seguros? Funciones y casos de uso
Es útil considerar formas de implementar la IA generativa antes de invertir.
Mire el breve vídeo a continuación para hacer fluir su creatividad y obtener ideas sobre la implementación de IA generativa antes de pasar a las funciones y casos de uso.
Funciones
Hay varias funciones que puede utilizar para implementar IA generativa para seguros.
Chatbots
Puede utilizar herramientas de IA generativa para profundizar en un chatbot de IA para satisfacer las necesidades de los clientes, responder sus consultas, ayudarlos con información y ejecutar operaciones en un enfoque conversacional y natural utilizando chatbot.
asistentes virtuales
Con ChatGPT, puede desarrollar un asistente virtual para ayudar a los usuarios a completar tareas, ofrecer sugerencias y realizar otras operaciones.
Generación de texto
Herramientas como ChatGPT pueden producir contenido de texto como descripciones de productos, titulares y resúmenes. Este contenido se genera en función de indicaciones o entradas específicas que proporciona el usuario y puede brindar respuestas más detalladas que las que podrían ofrecer las herramientas de inteligencia artificial anteriores.
Casos de uso
Analizar casos de uso de IA generativa para seguros puede ayudarle a decidir la mejor manera de implementarla en su cadena de valor de seguros.
Automatización de reclamos
Al estudiar reclamaciones históricas e identificar otras nuevas que se ajusten a patrones anteriores, Generative AI automatizará el flujo de trabajo para procesar reclamaciones de seguros.
Cuando un reclamo se ajusta a un conjunto de criterios, el sistema puede procesarlo automáticamente, lo que reduce significativamente el tiempo de trabajo de los administradores de reclamos y acelera el procesamiento de reclamos.
Gestión de riesgos y detección de fraude
La IA generativa ayudará a identificar casos analizando datos de reclamos e identificando patrones y anomalías que pueden detectar riesgos de fraude o abuso, como reembolsos prolongados a los trabajadores sin avance, uso excesivo de recursos médicos o quejas de lesiones inconsistentes.
Suscripción inteligente
En el sector de seguros, la IA generativa puede ayudar a los aseguradores a identificar documentos críticos y extraer datos esenciales, liberándolos para tareas de mayor valor.
La IA podría automatizar el proceso de la estructura de gestión de las llamadas de datos, reduciendo la carga de trabajo de los profesionales de suscripción y permitiendo una gestión del tiempo más eficiente.
Reglamento de datos
Las tecnologías de IA generativa funcionarán de manera eficiente cuando haya un gran volumen de datos de diversas fuentes.
Como resultado, los operadores deben crear una estrategia simplificada y viable para los datos internos y externos. También debe organizar los datos internos para facilitar y respaldar el rápido desarrollo de conocimientos y funcionalidades en tiempo real.
¿Es segura la IA generativa?
A pesar de todas las ventajas que la IA generativa puede ofrecer a su compañía de seguros, existen factores de seguridad a considerar.
Exactitud
Si bien las herramientas de IA generativa se entrenan con una gran cantidad de datos, siguen siendo modelos de aprendizaje automático y pueden generar errores o proporcionar información inexacta.
Es fundamental verificar y confirmar la exactitud de cualquier detalle proporcionado por su herramienta de IA generativa antes de utilizarla.
Privacidad de datos
Los usuarios deben tener en cuenta los datos que recopilan y comparten utilizando herramientas de IA generativa, a pesar de que las empresas de IA implementen medidas de ciberseguridad para proteger los datos de los clientes, ya que persisten riesgos en torno a la privacidad y la seguridad de los datos.
Inclinación
Al utilizar herramientas generativas como ChatGPT, es fundamental recordar que se entrenó utilizando datos de Internet y puede contener sesgos que reflejen las preferencias en los datos de entrenamiento.
Por lo tanto, es esencial considerar múltiples fuentes de información y tener cuidado al confiar en ChatGPT u otras herramientas de inteligencia artificial generativa para tomar decisiones críticas.
ChatGPT puede ser beneficioso cuando se utiliza adecuadamente y se consideran sus limitaciones y posibles riesgos.
Utilice un DAP para respaldar su IA generativa para la adopción de seguros
Incorporar una Plataforma de Adopción Digital (DAP) en su estrategia de IA generativa para la adopción de seguros es un paso crucial hacia el éxito y resiliencia digital.
La integración de la IA generativa en la industria de seguros tiene un inmenso potencial, pero también requiere un enfoque sistemático para garantizar una implementación y adopción fluidas por parte de los usuarios.
Un DAP es una herramienta poderosa para guiar a los empleados a través del aprendizaje, brindando instrucciones paso a paso, tutoriales interactivos y soporte en tiempo real.
Al aprovechar un DAP, las compañías de seguros pueden acelerar la adopción de tecnología de inteligencia artificial generativa, reducir el tiempo de capacitación, minimizar la resistencia al cambio y maximizar el retorno de la inversión para mantener un negocio de seguros exitoso.
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