Por Declan O’Neill, EVP de Producto & Datos en MUNICH RE Automation Solutions

Es casi inevitable. Pasar su vida laboral identificando, analizando, cuantificando y atribuyendo valor monetario al riesgo, y es probable que tenga una aversión bastante fuerte a eso. O más exactamente, una aversión a emprender nuevos esfuerzos con consecuencias que aún no son bien entendidas. La industria de seguros es por definición, a cualquier nivel, aversión al riesgo. 

Y sin embargo, a pesar de todos los comentarios que sugieren lo contrario, los seguros todavía tienen apetito por innovación. Si el sector Insurtech sirve de alguna indicación, entonces se está reconociendo y abordando lentamente el interés y la necesidad de nuevas soluciones.

Puede que no emplee el lenguaje de ruptura tan común en el mercado de Fintech más amplio, puede que no sean unos pocos unicornios y no puedan presumir de algunas de las rondas de financiación récord, pero una evolución tecnológica silenciosa está creciendo en los seguros. De ahí el surgir de la suscripción automatizada, facilitada por algoritmos y análisis de datos más avanzados.

Donde Insurtech se solapa con sus homólogos más destacados en el sector Fintech es en el amplio uso de la inteligencia artificial  (IA) y el aprendizaje automático para resolver viejos problemas en torno al análisis e interpretación de datos.

Han pasado unos cinco años desde que la IA se convirtió por primera vez en tema de conversación en los seguros. Desde entonces, a pesar de la intensidad del debate, a menudo se percibía como una realidad que siempre permanecía en el horizonte, un destino que seguía moviéndose incluso a pesar de que se destinaban más y más esfuerzos. 

Recientes investigaciones sugieren que los esfuerzos realizados hasta ahora no han sido en vano. Estamos en un momento en el que la IA está a punto de subir una marcha. El valor global de las primas de seguros suscritas por IA se estima en 1.300 millones de dólares este año, como afirma Juniper Research; pero se espera que llegue a los 20.000 millones de dólares en los próximos cinco años. Está cerca y más al alcance que nunca.

Sin embargo, la IA no es una isla desconectada. Su promesa de 2.300 millones de dólares en ahorros de costos globales por medio de mejores optimizaciones y la automatización de tareas intensivas en recursos no se puede lograr de forma aislada.

La IA forma parte de un ecosistema complejo de recogida y análisis de datos. Puede aplicar nuevas tecnologías para sacar el máximo partido a las fuentes de datos ya presentes y todavía emergiendo en las oficinas de suscripción de todo el mundo. De ninguna manera implica que las inversiones en curso sean detenidas, reemplazadas o degradadas.

Por lo tanto, es más útil ver la IA como el factor diferenciador en la última generación de TI de seguros: automación aumentada de suscripción, o AAU (por sus siglas en inglés – augmented automated underwriting) para abreviar.

AAU ofrece a los suscriptores la capacidad de detectar comportamientos y conexiones que son o bien invisibles al ojo humano o que requieren una cantidad inviable de tiempo y recursos para su identificación por medio de procesos normales asistidos por personas. 

Mientras que las anteriores generaciones de automatización fueron capaces de “recoger el fruto maduro” de los mercados de seguros – como por ejemplo los individuos cuyo historial encaja en casillas claramente delineadas – AAU puede tener en cuenta toda la rica complejidad de la experiencia humana. Puede detectar los matices e individualidades que pueblan el mercado de la vida, por ejemplo, y traducirlos en políticas precisas.

Esas son buenas noticias tanto para los aseguradores como para sus clientes. La AAU puede reducir significativamente la necesidad de pruebas médicas independientes, preguntas repetidas, largos procesos de toma de decisiones y aumentar drásticamente la velocidad a la que una potencial aseguradora puede obtener una cotización y cobertura, mientras que de forma continuada mejora la forma en que se calcula y gestiona el riesgo.

Puede asegurarse de que el proceso de toma de decisiones permanezca en manos de los suscriptores en lugar de los departamentos de TI, lo que les permite establecer y actualizar las reglas y parámetros que se ajusten a su modelo de negocio preferido. Por consiguiente, pone una toma de decisiones avanzada, compleja y precisa a disposición de una gama más amplia de empresas de suscripción, lo que es bueno para esas empresas, es bueno para los clientes y, en última instancia, bueno para toda la industria.

AAU es un ejemplo de la realización de la promesa de a IA. Como tal, se convertirá en uno de los puntos de conversación clave y tecnologías disruptivas de la industria de seguros.   Y esta vez, AAU es a la vez un viaje y un destino que todas las organizaciones de seguros innovadoras deben estar considerando para sus futuras operaciones.  

 


Versión Original

It’s almost inevitable. Spend your working life identifying, analysing, quantifying and ascribing monetary value to risk, and you’re likely to have a fairly strong aversion to it. Or more accurately, an aversion to undertaking new endeavours with inadequately understood consequences. The insurance industry is, on any number of levels, the very definition of risk-averse.

And yet, for all the commentary suggesting otherwise, insurance still has an appetite for innovation. If the insurtech sector is any indication, then an interest in and requirement for new solutions is being recognised and slowly addressed.

It may not employ the language of disruption that runs through the wider fintech market, it may be short a few unicorns and unable to boast some of the record-breaking funding rounds, but a quiet tech evolution has been building in insurance nonetheless. Hence the advent of automated underwriting facilitated by more advanced algorithms and data analysis.

Where insurtech does overlap with its more vocal fintech counterparts is in the greater use of artificial intelligence (AI) and machine learning to solve age-old problems around data analysis and interpretation.

It’s about five years or so since AI first became a topic of conversation in insurance. Since then, despite the intensity of the debate, it has often felt like a reality that is always just over the horizon – a destination that kept moving even as more and more efforts were directed towards it.

But recent research suggests that the journeys made so far have not been in vain. We are at a point where embracement of AI is about to step up a gear. The global value of insurance premiums underwritten by AI have reached an estimated $1.3 billion this year, as stated by Juniper Research; but they are expected to top $20 billion in the next five years. As a destination, it is closer and more attainable than ever before.

However, AI is not an island. Its promise of $2.3 billion in global cost savings to be achieved through greater efficiencies and automation of resource-intensive tasks will not be achieved in isolation.

AI remains part of a more complex ecosystem of data gathering and analysis. It can apply new technologies to get the best out of the already established and still-emerging data sources that feature in underwriting offices around the world. It emphatically does not require these existing investments to be ripped out, replaced or downgraded.

It is more helpful therefore to see AI as the differentiating factor in the latest generation of insurance IT: augmented automated underwriting, or AAU for short.

AAU gives underwriters the ability to spot patterns and connections that are, frankly, either invisible to the human eye or which take normal, human-assisted processes unfeasible amounts of time and resource to identify.

Whereas earlier generations of automation were able to pick up the low-hanging fruit of insurance markets – the individuals whose driving history fit into clearly delineated boxes, for example – AAU can take into account all of the rich complexity of the human experience. It can spot the nuances and individualities that populate the life market, for example, and translate those into accurate policies.

That’s good news for both underwriters and their customers. AAU can significantly reduce the need for separate medicals, repeated questions, lengthy decision-making processes, and drastically increase the speed at which a potential insurer can get a quote and cover – while continually improving the way risk is calculated and managed.

It can make sure the decision-making process remains in the hands of underwriters rather than IT departments, enabling them to set and update the rules and parameters as befits their preferred business model. It consequently makes advanced, complex and precise decision-making available to a broader range of underwriting businesses – which is good for those businesses, good for customers and ultimately good for the entire industry.

AAU – augmented automated underwriting – is an example of the realisation of AI’s promise. As such, it’s set to become one of the key talking points and disruptive technologies of the insurance industry. And this time, AAU is both a journey and destination that all progressive insurance organisations need to be considering for their future operations.