Revista nº101

28 Con las características extraídas se entrena un mode- lo 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. En definitiva, la inteligencia artificial representa un importante avance para el sector de los seguros, ofre- ciendo 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 I A E N E L S E C T O R A S E G U R A D O R 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 análi- sis 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 vehí- culo, y todo ello en pocos minutos. ↘ VALORACIÓN DE SINIESTROS La IA puede analizar imágenes de vehículos, identifi- car áreas dañadas, valorar el coste de la reparación y proporcionar el desglose detallado de las interven- ciones 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 sinies- tros 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 notifi- cación 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. 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 relacio- nada con el reemplazo de la mano de obra humana, temas que exploraremos en detalle en nuestra próxi- ma edición de revista. •