Innovación en la valoración de daños
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo en constante evolución, con una historia que abarca décadas de investigación y desarrollo.
Desde su concepción en la década de 1950, cuando pioneros como Alan Turing y John McCarthy sentaron las bases teóricas de Nla inteligencia artificial, hasta su aplicación práctica en la actualidad, la IA ha recorrido un viaje que ha redefinido múltiples aspectos de nuestras vidas.
Esta se ha convertido en el hilo conductor que impulsa la transformación de múltiples industrias como es el caso del sector asegurador, en el que la IA está emergiendo como un elemento a tener en cuenta, redefiniendo la forma en que se pueden gestionar los procesos en los que interviene un perito.
ABORDANDO UN DESAFÍO
En la era digital y de la información, la sociedad ha experimentado un cambio cultural significativo hacia la búsqueda de la inmediatez en las respuestas. Impulsados por la tecnología, los individuos buscan respuestas rápidas a sus preguntas y necesidades. Esta necesidad de inmediatez ha transformado la forma en que interactuamos con el mundo, desde la manera en que consumimos noticias y entretenimiento hasta en cómo nos comunicamos. Ya no estamos dispuestos a esperar, y esta expectativa de respuestas instantáneas está moldeando nuestra forma de vivir, trabajar y relacionarnos.
En el sector de los seguros, la demanda de rapidez en las respuestas está ejerciendo una gran presión para que las compañías se adapten y ofrezcan servicios más ágiles y accesibles. Los clientes esperan respuestas rápidas a sus consultas, ya sea para obtener cotizaciones, declarar un siniestro o solicitar asistencia. Como resultado, las aseguradoras están adoptando tecnologías innovadoras para agilizar los procesos y proporcionar respuestas instantáneas a sus clientes. Además, se están implementando la automatización y el uso de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y la capacidad de respuesta, permitiendo a las compañías de seguros satisfacer la demanda en un mercado cada vez más competitivo y exigente.
La valoración de daños en vehículos, tanto en siniestros como en suscripción, ha sido, desde hace mucho
tiempo, uno de los desafíos más relevantes para las aseguradoras. Evaluar el alcance y la gravedad de los daños en un vehículo puede llegar a ser un proceso complejo y tedioso, que depende en gran medida de la experiencia humana y puede llegar a ser lento, contener errores y ser propenso a sesgos.
EL CEREBRO DETRÁS DE LA MÁQUINA
Con su capacidad para analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tomar decisiones basadas en información precisa y objetiva, la IA puede revolucionar la forma en que se lleva a cabo la valoración de daños. Desde algoritmos de aprendizaje automático hasta redes neuronales convolucionales, la IA ofrece un enfoque completamente nuevo para abordar este desafío complejo.
Pero, ¿cómo funciona realmente la IA en la valoración de daños?
En primer lugar se recopila una gran cantidad de datos visuales en forma de imágenes de vehículos dañados que pueden proceder de diversas fuentes, aunque las más habituales serán las imágenes capturadas por peritos y por talleres para las compañías.
Antes de que la IA pueda analizar las imágenes, es necesario preprocesar los datos para prepararlos para
su entrada en el modelo de IA. Esto puede incluir el redimensionamiento de imágenes, la normalización
de valores de píxeles y la eliminación de ruido o distractores de imagen que podrían afectar a la precisión del análisis.
Una vez que se han preprocesado los datos, la IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para extraer características relevantes de las imágenes. Estas características pueden incluir detección de bordes, segmentación de la imagen, análisis de formas, contornos, colores, texturas y otros atributos visuales que son relevantes.
Con las características extraídas se entrena un modelo de IA, el cual aprende a asociar patrones visuales específicos con evaluaciones de daños basadas en datos etiquetados previamente por humanos, como el tipo y la gravedad de los daños en un vehículo. Una vez que el modelo ha sido entrenado se puede utilizar para evaluar nuevas imágenes de vehículos dañados. Este analiza las características visuales de la imagen y las compara con los patrones aprendidos durante el entrenamiento para estimar el alcance y la gravedad de los daños.
Las redes neuronales, inspiradas en la estructura del
cerebro humano, permiten a la IA «ver y comprender» el contenido visual de las imágenes, identificando áreas dañadas, estimando el importe de la reparación y proporcionando una evaluación detallada en tiempo real.
Aplicaciones en el sector asegurador
La inteligencia artificial puede ayudar realizando tareas en distintas áreas dentro del sector asegurador. Desde la verificación de riesgos, hasta las auditorías de redes, la IA puede ser una herramienta versátil para el impulso de la eficiencia.
↘ VERIFICACIÓN DE RIESGOS
Al verificar el riesgo en el contexto de las garantías a contratar y utilizando imágenes del vehículo, la IA puede desempeñar un papel crucial en la toma de decisiones sobre las coberturas del seguro. Basándose en el análisis de las imágenes y otros datos relevantes, la IA puede sugerir si se debe aceptar o denegar una cobertura para un vehículo en particular, además de proponer posibles franquicias que cubran los daños presentes en el vehículo, y todo ello en pocos minutos.
↘ VALORACIÓN DE SINIESTROS
La IA puede analizar imágenes de vehículos, identificar áreas dañadas, valorar el coste de la reparación
y proporcionar el desglose detallado de las intervenciones a realizar en muy poco tiempo. Esta capacidad
puede mejorar la eficiencia del proceso de tramitación y, en determinada tipología de siniestros, garantiza una valoración fiable y objetiva de los daños; lo que conduce a una mayor satisfacción del cliente por la rapidez de la respuesta.
↘ TRIAJE
Con la capacidad de analizar y clasificar los siniestros declarados, la IA puede identificar reclamaciones
que requieren una atención inmediata y priorizarlas en función de su gravedad y urgencia. Esto permite asignar recursos de manera más efectiva, adecuar las reservas técnicas de forma automática desde la primera notificación del siniestro (FNOL, por sus siglas en inglés) y garantizar que los siniestros más críticos sean atendidos de manera oportuna, lo que mejora la experiencia del cliente y fortalece la reputación de la compañía.
↘ AUDITORÍA DE REDES
Otra área donde podría ser de gran utilidad es en las auditorías de redes, analizando grandes volúmenes de expedientes recopilados de diferentes talleres y peritos para identificar patrones, tendencias y anomalías. Esto puede ayudar a las compañías de seguros a identificar áreas de mejora, detectar posibles fraudes o prácticas inadecuadas y tomar decisiones informadas basadas en datos concretos.
En definitiva, la inteligencia artificial representa un importante avance para el sector de los seguros, ofreciendo rapidez, precisión y eficiencia; respondiendo así, a la necesidad de optimizar recursos y mejorar la experiencia del cliente. La implementación de esta tecnología no solo agiliza la gestión de siniestros, sino que también puede contribuir a una mejor toma de decisiones y a la reducción de costes operativos. No obstante, es crucial evaluar tanto las ventajas como los inconvenientes que plantea la aplicación de esta tecnología, así como abordar la problemática relacionada con el reemplazo de la mano de obra humana, temas que exploraremos en detalle en nuestra próxima edición de revista.