{"id":102115,"date":"2024-06-23T11:12:47","date_gmt":"2024-06-23T18:12:47","guid":{"rendered":"https:\/\/resumenea.com\/ia-generativa-para-seguros-funciones-y-casos-de-uso\/"},"modified":"2024-06-23T11:12:47","modified_gmt":"2024-06-23T18:12:47","slug":"ia-generativa-para-seguros-funciones-y-casos-de-uso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/resumenea.com\/ia-generativa-para-seguros-funciones-y-casos-de-uso\/","title":{"rendered":"IA generativa para seguros: funciones y casos de uso"},"content":{"rendered":"
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Hoy en d\u00eda, todas las industrias se est\u00e1n lanzando al <\/span>IA generativa<\/span> tren de salsa hacia la eficiencia y el \u00e9xito. <\/span><\/p>\n

Investigaci\u00f3n de mercado de Si\u00f3n<\/span> predice que<\/span> El mercado de la IA, ayudado principalmente por la inteligencia artificial generativa, crecer\u00e1 un 39,4% hasta alcanzar los 422.000 millones de d\u00f3lares en 2028..<\/span><\/p>\n

Por lo tanto, no ser\u00eda prudente que las instituciones financieras, como las compa\u00f1\u00edas de seguros, se perdieran todo lo que ofrece esta tecnolog\u00eda relativamente nueva, ya que les ayuda a aprovechar y comprender el comportamiento de los clientes. <\/span><\/p>\n

Pero es esencial dar un paso atr\u00e1s para considerar si la generaci\u00f3n generativa es adecuada para su compa\u00f1\u00eda de seguros, qu\u00e9 puede hacer para adoptarla con \u00e9xito y c\u00f3mo lograr que esto suceda. <\/span><\/p>\n

Para ayudarlo a revolucionar su empresa con IA generativa para seguros, este art\u00edculo cubrir\u00e1 los siguientes temas:<\/span><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 las empresas est\u00e1n adoptando la IA generativa para los seguros?<\/span><\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son los beneficios de la IA generativa para los seguros?<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 6 desaf\u00edos existen en la IA generativa para seguros?<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se puede implementar la IA generativa para los seguros? Funciones y casos de uso<\/span><\/p>\n

\u00bfEs segura la IA generativa?<\/span><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 las empresas est\u00e1n adoptando la IA generativa para los seguros?<\/span><\/h2>\n

Los proveedores de seguros reconocen cada vez m\u00e1s la importancia de utilizar la IA generativa, un \u00e1rea muy avanzada de la tecnolog\u00eda de seguros. <\/span><\/p>\n

Al proporcionar informaci\u00f3n valiosa, la IA generativa puede ayudar enormemente a las compa\u00f1\u00edas de seguros a comprender y servir mejor a sus clientes para brindarles una excelente <\/span>experiencia del cliente<\/span>.<\/span><\/p>\n

La creaci\u00f3n de productos o servicios personalizados seg\u00fan las preferencias del cliente, recopiladas a partir de la informaci\u00f3n del cliente, mejorar\u00e1 la satisfacci\u00f3n del cliente y optimizar\u00e1 su adopci\u00f3n y retenci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son los beneficios de la IA generativa para los seguros?<\/span><\/h2>\n

Las diferentes arquitecturas de IA generativa para seguros tienen muchos beneficios. El primero es que pueden automatizar tareas rutinarias. <\/span><\/p>\n

Automatizar tareas rutinarias<\/h3>\n

Con la IA generativa, puede mejorar su estrategia de marketing de seguros automatizando tareas como la creaci\u00f3n y el env\u00edo de correos electr\u00f3nicos masivos y mensajes de texto personalizados y un an\u00e1lisis de datos m\u00e1s eficiente.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, puede aprovechar la IA generativa para desarrollar anuncios dirigidos y personalizados para cada cliente proporcionando a la herramienta de IA que elija informaci\u00f3n del cliente, como el historial de reclamaciones, detalles demogr\u00e1ficos y preferencias del cliente. <\/span><\/p>\n

Correo de propaganda<\/h3>\n

Las herramientas de inteligencia artificial generativa pueden ser \u00fatiles en el marketing por correo electr\u00f3nico al crear contenido de correo electr\u00f3nico personalizado y atractivo, evaluar la informaci\u00f3n de los clientes y sugerir grupos ideales para campa\u00f1as de correo electr\u00f3nico espec\u00edficas. <\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n puede utilizar su herramienta para producir l\u00edneas de asunto y descripciones impactantes para correos electr\u00f3nicos de promoci\u00f3n de productos, mejorando as\u00ed la eficiencia de los esfuerzos de marketing por correo electr\u00f3nico a trav\u00e9s de correos electr\u00f3nicos optimizados. <\/span>compromiso con el producto<\/span>. <\/span><\/p>\n

Estas acciones pueden ayudar a los agentes de seguros a ahorrar tiempo valioso y, al mismo tiempo, producir excelentes resultados.<\/span><\/p>\n

Soporte preciso para la evaluaci\u00f3n de riesgos<\/h3>\n

ChatGPT puede ayudar a los agentes de seguros a ponerse al d\u00eda proporcionando evaluaciones de riesgos precisas y primas competitivas para sus clientes. <\/span><\/p>\n

Con una enorme variedad de puntos de datos, ChatGPT ofrece evaluaciones m\u00e1s precisas, lo que da como resultado una mejor cobertura del cliente al precio adecuado. <\/span><\/p>\n

Los agentes de seguros pueden beneficiarse de esta evaluaci\u00f3n precisa de riesgos al manejar eficientemente las reclamaciones y consultas de los clientes.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 6 desaf\u00edos existen en la IA generativa para seguros?<\/span><\/h2>\n

Como muchas tecnolog\u00edas disruptivas, as\u00ed como la IA generativa ofrece soluciones a algunos problemas, tambi\u00e9n presenta sus desaf\u00edos. Considerar estos desaf\u00edos antes de integrar esta herramienta en su empresa es esencial para promover una transformaci\u00f3n exitosa de la IA generativa. <\/span><\/p>\n

1. Complejidad t\u00e9cnica<\/h3>\n

A una empresa t\u00edpica puede resultarle dif\u00edcil trabajar con modelos de IA generativa debido a su complejidad, que puede implicar miles de millones o incluso billones de par\u00e1metros.<\/span><\/p>\n

En Gartner, Arun Chandrasekaran, vicepresidente, analista e innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, dice: “Estos modelos son impr\u00e1cticamente grandes para entrenar para la mayor\u00eda de las organizaciones”. <\/span><\/p>\n

\n<\/div>\n

Seg\u00fan Arun, la tecnolog\u00eda puede resultar costosa y perjudicial para el medio ambiente debido a los recursos inform\u00e1ticos necesarios. Como resultado, lo m\u00e1s probable es que las empresas adopten pronto la IA generativa a trav\u00e9s de API en la nube con una personalizaci\u00f3n limitada.<\/span><\/p>\n

Es \u00fatil utilizar un <\/span>SALTO<\/span> (plataforma de adopci\u00f3n digital) para abordar la complejidad t\u00e9cnica de una manera que su personal comprenda. Un DAP utiliza orientaci\u00f3n en la aplicaci\u00f3n y capacitaci\u00f3n personalizada para permitir que el equipo se capacite mientras utiliza nuevas herramientas digitales, reduciendo el desperdicio y manteniendo los cambios para el futuro. <\/span><\/p>\n

2. Sistemas heredados<\/h3>\n

Las empresas pueden enfrentar desaf\u00edos adicionales al introducir la IA generativa en sus configuraciones de tecnolog\u00eda heredadas. Los l\u00edderes de TI deben decidir si incorporan el nuevo sistema al antiguo o lo reemplazan por completo.<\/span><\/p>\n

Este punto se debe a la diferencia en c\u00f3mo los sistemas heredados y la IA productiva abordan las tareas, lo que significa que las organizaciones deben adoptar nuevas tecnolog\u00edas o crear integraciones para lograr los mismos resultados de manera m\u00e1s eficiente.<\/span><\/p>\n

3. Deuda t\u00e9cnica<\/h3>\n

Si las empresas no logran realizar cambios significativos mediante la implementaci\u00f3n de IA generativa, podr\u00eda convertirse en otra deuda t\u00e9cnica junto con los sistemas heredados.<\/span><\/p>\n

Bill Bragg, CIO de SymphonyAI, un proveedor de SaaS de IA para empresas, sugiere que si una empresa quiere justificar su inversi\u00f3n en IA para atenci\u00f3n al cliente, simplemente reducir la carga de trabajo haciendo que agentes humanos manejen menos casos no es suficiente. <\/span><\/p>\n

La empresa necesitar\u00eda reducir significativamente la cantidad de agentes en funciones de soporte de primera l\u00ednea.<\/span><\/p>\n

4. Alucinaciones y mal uso de la IA<\/h3>\n

El uso de modelos de IA para la creaci\u00f3n de contenidos reduce los costes para las empresas. Sin embargo, tambi\u00e9n facilita que los actores de amenazas creen deep fakes convincentes alterando el contenido existente. Estos videos, im\u00e1genes o audio manipulados son altamente personalizados y se parecen mucho al original.<\/span><\/p>\n

5. Sesgos algor\u00edtmicos<\/h3>\n

El desarrollo de nuevas tecnolog\u00edas puede dar lugar a problemas de propiedad intelectual, lo que podr\u00eda tener consecuencias legales para las empresas. <\/span><\/p>\n

“Los modelos de IA generativa tienen el riesgo a\u00f1adido de buscar datos de entrenamiento a escala masiva, sin considerar la aprobaci\u00f3n del creador, lo que podr\u00eda generar problemas de derechos de autor”, dijo Chandrasekaran.<\/span><\/p>\n

6. Mantener la supervisi\u00f3n y la coordinaci\u00f3n<\/h3>\n

Las organizaciones frecuentemente establecen centros de excelencia (CoE) para concentrarse en la adopci\u00f3n y el despliegue efectivos de nuevas tecnolog\u00edas. <\/span><\/p>\n

Estos centros pueden resultar beneficiosos en la aplicaci\u00f3n de la IA generativa. No tener un equipo dedicado a comprender y utilizar esta capacidad puede resultar en quedar obsoleto. <\/span><\/p>\n

Como resultado, los centros de excelencia deber\u00edan estar presentes en todas las industrias y organizaciones.<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se puede implementar la IA generativa para los seguros? Funciones y casos de uso<\/span><\/h2>\n

Es \u00fatil considerar formas de implementar la IA generativa antes de invertir. <\/span><\/p>\n

Mire el breve v\u00eddeo a continuaci\u00f3n para hacer fluir su creatividad y obtener ideas sobre la implementaci\u00f3n de IA generativa antes de pasar a las funciones y casos de uso. <\/span><\/p>\n

Funciones<\/h3>\n

Hay varias funciones que puede utilizar para implementar IA generativa para seguros. <\/span><\/p>\n

Chatbots<\/h4>\n

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 informaci\u00f3n y ejecutar operaciones en un enfoque conversacional y natural utilizando <\/span>chatbot<\/span>. <\/span><\/p>\n

asistentes virtuales<\/h4>\n

Con ChatGPT, puede desarrollar un asistente virtual para ayudar a los usuarios a completar tareas, ofrecer sugerencias y realizar otras operaciones. <\/span><\/p>\n

Generaci\u00f3n de texto<\/h4>\n

Herramientas como ChatGPT pueden producir contenido de texto como descripciones de productos, titulares y res\u00famenes. Este contenido se genera en funci\u00f3n de indicaciones o entradas espec\u00edficas que proporciona el usuario y puede brindar respuestas m\u00e1s detalladas que las que podr\u00edan ofrecer las herramientas de inteligencia artificial anteriores.<\/span><\/p>\n

Casos de uso<\/h3>\n

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. <\/span><\/p>\n

Automatizaci\u00f3n de reclamos<\/h4>\n

Al estudiar reclamaciones hist\u00f3ricas e identificar otras nuevas que se ajusten a patrones anteriores, Generative AI automatizar\u00e1 el flujo de trabajo para procesar reclamaciones de seguros. <\/span><\/p>\n

Cuando un reclamo se ajusta a un conjunto de criterios, el sistema puede procesarlo autom\u00e1ticamente, lo que reduce significativamente el tiempo de trabajo de los administradores de reclamos y acelera el procesamiento de reclamos.<\/span><\/p>\n

Gesti\u00f3n de riesgos y detecci\u00f3n de fraude<\/h4>\n

La IA generativa ayudar\u00e1 a identificar casos analizando datos de reclamos e identificando patrones y anomal\u00edas que pueden detectar riesgos de fraude o abuso, como reembolsos prolongados a los trabajadores sin avance, uso excesivo de recursos m\u00e9dicos o quejas de lesiones inconsistentes. <\/span><\/p>\n

Suscripci\u00f3n inteligente<\/h4>\n

En el sector de seguros, la IA generativa puede ayudar a los aseguradores a identificar documentos cr\u00edticos y extraer datos esenciales, liber\u00e1ndolos para tareas de mayor valor. <\/span><\/p>\n

La IA podr\u00eda automatizar el proceso de la estructura de gesti\u00f3n de las llamadas de datos, reduciendo la carga de trabajo de los profesionales de suscripci\u00f3n y permitiendo una gesti\u00f3n del tiempo m\u00e1s eficiente. <\/span><\/p>\n

Reglamento de datos<\/h4>\n

Las tecnolog\u00edas de IA generativa funcionar\u00e1n de manera eficiente cuando haya un gran volumen de datos de diversas fuentes. <\/span><\/p>\n

Como resultado, los operadores deben crear una estrategia simplificada y viable para los datos internos y externos. Tambi\u00e9n debe organizar los datos internos para facilitar y respaldar el r\u00e1pido desarrollo de conocimientos y funcionalidades en tiempo real. <\/span><\/p>\n

\u00bfEs segura la IA generativa?<\/span><\/h2>\n

A pesar de todas las ventajas que la IA generativa puede ofrecer a su compa\u00f1\u00eda de seguros, existen factores de seguridad a considerar.<\/span><\/p>\n

Exactitud<\/h3>\n

Si bien las herramientas de IA generativa se entrenan con una gran cantidad de datos, siguen siendo modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y pueden generar errores o proporcionar informaci\u00f3n inexacta. <\/span><\/p>\n

Es fundamental verificar y confirmar la exactitud de cualquier detalle proporcionado por su herramienta de IA generativa antes de utilizarla. <\/span><\/h3>\n

Privacidad de datos<\/h3>\n

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. <\/span><\/p>\n

Inclinaci\u00f3n<\/h3>\n

Al utilizar herramientas generativas como ChatGPT, es fundamental recordar que se entren\u00f3 utilizando datos de Internet y puede contener sesgos que reflejen las preferencias en los datos de entrenamiento. <\/span><\/p>\n

Por lo tanto, es esencial considerar m\u00faltiples fuentes de informaci\u00f3n y tener cuidado al confiar en ChatGPT u otras herramientas de inteligencia artificial generativa para tomar decisiones cr\u00edticas. <\/span><\/p>\n

ChatGPT puede ser beneficioso cuando se utiliza adecuadamente y se consideran sus limitaciones y posibles riesgos.<\/span><\/p>\n

Utilice un DAP para respaldar su IA generativa para la adopci\u00f3n de seguros<\/span><\/h2>\n

Incorporar una Plataforma de Adopci\u00f3n Digital (DAP) en su estrategia de IA generativa para la adopci\u00f3n de seguros es un paso crucial hacia el \u00e9xito y <\/span>resiliencia digital<\/span>. <\/span><\/p>\n

La integraci\u00f3n de la IA generativa en la industria de seguros tiene un inmenso potencial, pero tambi\u00e9n requiere un enfoque sistem\u00e1tico para garantizar una implementaci\u00f3n y adopci\u00f3n fluidas por parte de los usuarios. <\/span><\/p>\n

Un DAP es una herramienta poderosa para guiar a los empleados a trav\u00e9s del aprendizaje, brindando instrucciones paso a paso, tutoriales interactivos y soporte en tiempo real. <\/span><\/p>\n

Al aprovechar un DAP, las compa\u00f1\u00edas de seguros pueden acelerar la adopci\u00f3n de tecnolog\u00eda de inteligencia artificial generativa, reducir el tiempo de capacitaci\u00f3n, minimizar la resistencia al cambio y maximizar el retorno de la inversi\u00f3n para mantener un negocio de seguros exitoso. <\/span><\/p>\n

…<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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