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El impacto de la Inteligencia Artificial en seguros: qué son los LLM y cómo se aplican al sector

La tecnología basada en la Inteligencia Artificial puede utilizarse para automatizar una gran cantidad de tareas, mejorar otras y crear nuevas oportunidades para el aprendizaje y la innovación. Hoy sólo se observa la punta del iceberg y el horizonte es infinito.

El 30 de noviembre de 2022 no fue un día más. Fue la fecha en que OpenAI lanzó ChatGPT. La gente tardó unos días en darse cuenta del avance que representaba con respecto a los grandes modelos de lenguaje (conocidos como «LLM», por su sigla en inglés). Desde entonces, comenzó una lucha frenética para evaluar sus posibilidades.

Un artículo reciente de Forbes Estados Unidos da cuenta de cómo esta tecnología podría y debería implementarse en el mercado de seguros. En particular, haciendo foco en un concepto poco conocido por la mayoría, como los LLM, la base de sustentación de estas tecnologías.

Los LLM y la industria de seguros

Los mencionados LLM son sistemas de Inteligencia Artificial que pueden generar texto que suena como si fuera escrito por un ser humano. Ya son varias las aseguradoras que están probando esta tecnología «en áreas como siniestros y modelado». Es razonable suponer que la mayoría de las compañías de seguros lo están analizando, con diferentes grados de avance.

Los LLM pueden tener un impacto significativo en el futuro del trabajo, según un artículo de OpenAI. Estos pueden impactar en la industria de seguros al automatizar tareas, mejorar otras y crear nuevas oportunidades para el aprendizaje y la innovación. Algunas de las tareas en la industria de seguros que podrían estar expuestas a la automatización, impulsada por los LLM son:

  • Redacción y edición de pólizas y contratos de seguros

Los LLM pueden ayudar a los profesionales de seguros a redactar y editar pólizas y contratos que sean claros, precisos y que cumplan con las regulaciones propias de cada mercado. También pueden generar plantillas y sugerencias basadas en las necesidades y preferencias de los clientes.

  • Ingreso y análisis de datos

Los LLM pueden ayudar a los profesionales de seguros a ingresar y analizar datos de diversas fuentes, como formularios, documentos e imágenes. También pueden extraer información relevante, realizar cálculos y crear informes y paneles.

  • Servicio y soporte al cliente

Un chatbot, motorizado por LLM,  puede responder preguntas comunes, proporcionar información, ayudar a resolver problemas y ofrecer recomendaciones personalizadas.

  • Detección y prevención del fraude

Los LLM pueden ayudar a detectar y prevenir el fraude mediante el análisis de patrones, anomalías y comportamientos en los datos. También es posible marcar transacciones sospechosas, alertar a las autoridades y sugerir acciones para mitigar los riesgos.

  • Evaluación y gestión de riesgos

El procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático pueden ayudar a los profesionales de seguros a evaluar y gestionar los riesgos mediante la comprensión de escenarios complejos, la evaluación de probabilidades y la estimación de resultados. Los LLM también pueden brindar orientación y asesoramiento sobre cómo reducir o transferir riesgos.

  • Procesamiento y liquidación de siniestros

Los LLM pueden ayudar a verificar la validez, precisión e integridad de los siniestros. También pueden automatizar tareas como la revisión de documentos, la evaluación de daños, el cálculo de pagos y la comunicación con los reclamantes.

El proceso de implementación de la Inteligencia Artificial al mercado de seguros

Las aseguradoras deberán persuadir y tranquilizar a los clientes sobre el uso de los LLM. Para ello, es importante que las compañías sean transparentes sobre cómo utilizan la tecnología y qué datos recopilan. Las aseguradoras también deben proporcionar a los clientes información clara sobre cómo se protegen sus datos y qué medidas existen para evitar el acceso no autorizado o el uso indebido.

Para los líderes del sector de seguros es importante tener en la mira un panorama ético más amplio para evitar el riesgo de una reacción negativa del consumidor. Es por esto que, cuando se trata de determinar cómo y si usarán la Inteligencia Artificial en el futuro, las aseguradoras deben identificar los casos de uso correctos, asegurándose de que los datos utilizados sean precisos e imparciales. Esto requiere ser consciente de los riesgos potenciales asociados con la Inteligencia Artificial y tomar medidas para mitigar esos riesgos.

De hecho, ahora es claro que la Inteligencia Artificial está lejos de ser perfecta. Tiene limitaciones, como errores, sesgos, incapacidad para comprender el contexto, los matices y cuestiones éticas. A pesar de estas limitaciones y de los deseos de algunos de reducir el ritmo del desarrollo de esta tecnología, es muy probable que los chatbots de Inteligencia Artificial asuman un papel más importante en esta industria. Tener en cuenta la ética podría significar ir más lento en el corto plazo, pero antes del 30 de noviembre de 2022 nadie se habría imaginado llegar tan lejos.

Fuente: https://100seguro.com.ar/

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