En el paisaje empresarial actual, donde los servicios personalizados y la automatización inteligente han surgido como buzzwords, el sector de los seguros ha estado a menudo en la vanguardia de estas innovaciones. Seguros basados en el uso (UBI) impulsado por la inteligencia artificial (IA) y Big Data para redefinir cómo los aseguradores abordan tareas críticas como la evaluación de riesgos, el cálculo de primas y el procesamiento de reclamaciones en tiempo real. En su artículo de investigación titulado “Leveraging AI and Big Data for Real-Time Risk Profiling and Claims Processing: A Case Study on Usage-Based Auto Insurance”, ha elaborado cómo la analítica predictiva, los algoritmos de aprendizaje automático y los datos telemáticos pueden racionalizar y modernizar las operaciones de seguros de automóviles. The Evolution of Auto Insurance Durante mucho tiempo enraizado en la tradición actuarial, el seguro de automóvil generalmente se ha basado en amplias agrupaciones estadísticas para asignar primas y determinar el riesgo. En este enfoque, los principales indicadores de riesgo son la ubicación, el género, el tipo de vehículo, la edad y los datos de reclamaciones históricas. Aunque es sistemático, este enfoque no tiene en cuenta los matices del comportamiento de conducción individual. Como resultado, puede recompensar el comportamiento más arriscado cuando permanece enmascarado por datos históricos favorables. Para superar las limitaciones de este marco legado, Pandiri recomienda un cambio hacia modelos dinámicos, basados en el comportamiento, capacitados por análisis en tiempo real y telemática. El seguro basado en el uso (UBI) calcula las primas no sólo sobre la base de las acciones pasadas. También tiene en cuenta los hábitos de conducción actuales, registrados a través de sistemas GPS, aplicaciones móviles y diagnósticos a bordo. Estos datos en tiempo real crean un círculo de retroalimentación donde los resultados financieros de los conductores son directamente influenciados por su comportamiento, lo que fomenta hábitos de conducción más seguros y permite a las aseguradoras alinear las primas con la exposición real al riesgo. Real-Time Risk Profiling with AI and Big Data El poder sinérgico de la inteligencia artificial y los Big Data forman el núcleo de la transformación propuesta por Lahari Pandiri. Trabajando en conjunto, estas tecnologías permiten a los usuarios desbloquear una visión más profunda de los patrones de conducción individuales y los factores de riesgo al sumergirse profundamente en el análisis del comportamiento en tiempo real. Los flujos de datos de alta velocidad procedentes de dispositivos telemáticos, aprendizaje profundo, árboles de decisión y redes neuronales pueden capturar variables como frenado, aceleración, cambios de pista y condiciones climáticas o de carretera. En su marco, Pandiri ha aprovechado este ciclo continuo de recopilación de datos y análisis para mejorar la capacidad de las aseguradoras para identificar zonas de alto riesgo, predecir probabilidades de accidentes y refinar estrategias de precios.A través de su investigación, también ha introducido un modelo de evaluación de riesgos en cascada. AI-Powered Automation for Transforming Claims Processing Además de la evaluación de riesgos, el trabajo de Pandiri también aborda las ineficiencias en la gestión de reclamaciones mediante la integración Automatización impulsada por AI En el ciclo de vida de las reclamaciones. Su trabajo de investigación detalla un estudio de caso en el que se logró una mejora del 50% en la eficiencia operativa y una reducción del 90% en el tiempo de vuelta mediante la implementación de la IA en el manejo de reclamaciones. Usando algoritmos de reconocimiento de patrones, las aseguradoras pueden validar escenarios de accidentes, detectar fraudes y anomalías de bandera en las reclamaciones. Además, los detalles clave se pueden extraer automáticamente de los informes de accidentes, imágenes y facturas de reparación mediante la integración de la visión por ordenador y el procesamiento de lenguaje natural (NLP).   Ethical Considerations En su artículo, Pandiri también ha discutido las obligaciones éticas que vienen con el despliegue de estas tecnologías transformadoras. Los modelos de IA que utilizan técnicas de aprendizaje profundo a menudo son condenados por su naturaleza de “caixa negra”.En estos modelos, la razón detrás de las decisiones no es fácilmente explicable.Esto puede conducir a serios desafíos legales y éticos porque muchas regulaciones de protección de datos otorgan a las personas el derecho a una explicación para las decisiones algorítmicas que les afectan. Pandiri aborda este problema al pasar a los sistemas de IA “caja blanca” diseñados para ser explicables. Estos pueden incluir modelos de aprendizaje automático interpretables como clasificadores basados en reglas, árboles de decisión o modelos híbridos capaces de equilibrar el rendimiento con la claridad. Future Directions En un momento en que las aseguradoras están bajo una enorme presión para aumentar su juego, la investigación de Lahari Pandiri ofrece un plan práctico para ofrecer servicios más personalizados, eficientes y transparentes que aprovechen la IA y los Big Data. “A medida que la industria de seguros abraza la era de la transformación digital, la integración de la IA y los Big Data no es sólo una innovación, es una necesidad.Los modelos basados en el uso impulsados por sistemas inteligentes ofrecen un camino hacia un precio más justo, reclamaciones más rápidas y gestión de riesgos proactiva”, explica.

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Lahari Pandiri defiende el seguro basado en el uso que aprovecha la IA y los Big Data

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