La suscripción de seguros obtiene una actualización

Temas de transporte/Getty Images
Control de llave:
- Los volúmenes de datos masivos han estado disponibles desde que comenzó el mandato ELD en 2017.
- ¿Todo a la vez o gradual? El enfoque de las empresas para la adopción e integración de la IA depende de sus necesidades.
- Algunas empresas usan IA para aumentar sus prácticas actuales.
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La inteligencia artificial se está volviendo cada vez más común en la vida moderna y en los negocios, desde agregar resultados de búsqueda y resumir documentos complejos hasta actuar como asistente personal a través de teléfonos inteligentes.
En la industria de camioneslas pólizas de seguro representan uno de los nuevos campos donde AI está empezando a tener un impacto.
Algunas empresas de seguros, como el proveedor de seguros de camiones Nirvana, están adoptando un enfoque de AI primero para la evaluación y la suscripción de riesgos.
“Hay algo sobre el seguro que es profundamente defectuoso”, dijo Bandar El-Eita, NirvanaEl jefe de marketing. “En cualquier cohorte, vas a combinar el riesgo”.
Al buscar una póliza de seguro de una empresa tradicional, las empresas son evaluadas en función de sus perfiles de la industria y se colocan en una cohorte, señaló. La cohorte luego agrupa el riesgo y el proveedor de seguros establece las tarifas en consecuencia.
En el transporte de transporte, ese enfoque significa que los motores de motor más seguros y mejor administrados en una cohorte subsidian efectivamente a los portadores de mayor riesgo del grupo, que tienen pocos incentivos para mejorar, dijo El-Eita.
Ahí es donde entra la tecnología de Nirvana. Antes de establecer una tarifa para un cliente potencial de camiones, la compañía de seguros se conecta a las telemáticas de la flota, dispositivos de registro electrónico, cámaras de control y sistemas avanzados de asistencia al conductor.
Con la implementación del mandato de Eld a partir de 2017, la tecnología a bordo en los camiones ha estado recopilando en silencio todo tipo de datos utilizables sobre el rendimiento de una flota en tiempo real, dijo El-Eita.
“La pregunta obvia se convirtió en [if] Estoy haciendo estas mejoras con campos de campos y cámaras de tablero, ¿cómo puedo aprovechar estos datos para ahorrarme algo de dinero en seguros? Dijo El-Eita.
Steve Miller, vicepresidente de innovación y movilidad de corretaje de seguros Centro internacionalha trabajado con innovadores productos de seguros desde 2015, cuando aseguró por primera vez a una empresa que trabajaba en un vehículo autónomo.
Desde entonces, ha observado cómo la industria conservadora y altamente regulada en la que se encuentra ha luchado por adaptarse a la nueva tecnología.
Dijo que ve dos niveles de implementación e integración de la IA en la industria: primero, las compañías que están todo en la tecnología y buscan usarlo siempre que sea posible; Y segundo, las compañías que están más reservadas en su adopción y están hurgando a la tecnología para descubrir cómo se ajusta mejor a su modelo de negocio.
“La industria está luchando en este momento para absorber la tecnología” y hacer que haga más que solo responder consultas simples o generar mazos de deslizamiento inteligentes, dijo Miller.
El hilo común de ambos enfoques de integración de IA, dijo, es el hecho de que ambas facciones se dan cuenta del tesoro de datos que se obtendrán de la telemática de una compañía de camiones.
“La IA permite que el conjunto de datos se digiera, analice y luego se utilice desde una perspectiva actuarial. Los actuarios toman información histórica al riesgo futuro. Y lo que debemos hacer es interrumpir ese proceso y acelerar la adopción de datos en tiempo real”, dijo Miller.
La dificultad, dijo, es cuando las compañías de seguros quieren tomar esa nueva forma de precios y adaptarlo al mosaico de requisitos de tarifas y marcos regulatorios en cada uno de los 50 estados.
“Esa es una gran parte de lo que está ralentizando las cosas”, dijo.
Eficiencia impulsada por IA
Otras compañías de seguros están encontrando formas de usar la IA para aumentar y acelerar los procesos comerciales existentes.
Seguro de centinela ha estado utilizando IA para aplicaciones como modelos de fraude de reclamos y modelos de oportunidades de ventas, dijo Denise Christophel, directora de Analítica Avanzada de la firma.
“Utilizamos el aprendizaje automático para cosas que no son modelos de decisión”, dijo. “No estamos usando AI para tomar decisiones. Estamos usando AI para ayudar a informar a nuestros asociados mientras están tomando las decisiones”.
La compañía está utilizando IA para ayudar a generar resúmenes de reclamos y apoyar a los representantes de servicio al cliente con recomendaciones en tiempo real durante las interacciones del cliente, pero ninguna de las interacciones que los clientes tienen con la compañía pasan a través de un filtro de IA.
Los proyectos futuros tienen como objetivo ayudar a la suscripción a trabajar de manera más eficiente. Algunos de los manuales conectados con el proceso de la empresa abarcan cientos de páginas, y encontrar una respuesta precisa a una pregunta específica puede ser intensivo en el tiempo, dijo Christophel.
Nick Saeger, vicepresidente asistente de productos y precios de transporte y especialidad en Sentry, dijo que la compañía se ha centrado en las aplicaciones de IA que permiten a las personas centrarse en las interacciones y proyectos de nivel superior, mientras que las computadoras manejan lo mundano.
“Estas son cosas que les permiten tomar más tiempo para pensar. En el lado de las afirmaciones, es [allowing them] Para comunicarse con los reclamantes, con los abogados, con nuestros clientes, y hacer las cosas que deben hacerse para progresar el reclamo y llevarlo a su resolución “, dijo Saegar.” En el lado de la suscripción, les permite no hojear o hojear digitalmente a través de un manual de suscripción para encontrar algo en particular. Podemos encontrarlo más rápido y ahora podemos obtener la suscripción de la cuenta real y está pasando más tiempo al precio correcto. Por eso me encanta desde una perspectiva comercial “.
Peter Berg, director y líder de la práctica en Truenortessupervisa los productos de transporte de milla final de la compañía.
“Ese sector está listo para la oportunidad porque ese componente de milla final lo compone [about] El 40% del costo de la cadena de suministro “, dijo Berg.” Hay una tonelada de tecnología en términos de cómo automatizar, cómo se escala y cómo elimina algunas de las sobrecargas asociadas con ese modelo, que está muy impulsado por el trabajo humano “.
Berg dijo que está viendo cada vez más a las compañías de seguros que sus corredores firmes usan IA para profundizar en los datos para ofrecer precios más precisos y crear mejores evaluaciones de riesgos.
Reducir el riesgo
La IA también puede entrar en juego al administrar el riesgo y limitar la responsabilidad.
“Las flotas están sujetas a veredictos nucleares. Eso es solo una realidad. También lo son las compañías de seguros porque son las que están en los ganchos que lo pagan”, dijo Miller de Hub International.
Cada vez más, las flotas han implementado sistemas telemáticos, sistemas avanzados de asistencia al conductor y cámaras orientadas hacia adentro y hacia afuera. Todos esos sistemas generan datos.
Mark Hill y Danielle Villegas del software PCS discuten su motor AI, Cortex, diseñado específicamente para nivelar el campo de juego para los operadores medianos. Sintonice arriba o yendo a Roadsigns.ttnews.com.
“Las compañías de seguros están comenzando a mejorar para integrar y tomar esos datos y usarlos al precio de la medida en que pueden”, dijo Miller.
La recopilación e interpretación de datos en tiempo real también puede permitir el coaching de conductores en tiempo real y la identificación más rápida de los riesgos de seguridad del conductor, dijo.
El-Eita de Nirvana dijo que usar AI para acelerar el proceso después de que se presenta un reclamo también puede ayudar a mitigar los gastos de reclamos.
“Si puede resolver un reclamo más rápido, puede llevar a todos de regreso a la carretera más rápido”, dijo.
Además, poder proporcionar datos duros de la experiencia de viaje del conductor previo al evento de reclamo ha demostrado ser valioso para ayudar a evitar algunas demandas que podrían haber vinculado a la empresa en procedimientos legales.
“¿Cómo conducían? ¿Estaban locos al volante o conducían con toda diligencia y cuidado? Y eso realmente puede proteger a las flotas de factores más fraudulentos”, dijo El-Eita.
Berg, de Truenort, dice que ve a las compañías de seguros que se mueven para exigir que las flotas adopten la tecnología de IA y la telemática avanzada.
Predijo que las cámaras y la telemática respaldadas por IA se convertirán en casi un requisito porque el costo adicional y el riesgo de correr sin ellas se volverán demasiado grandes.
Como con cualquier tecnología nueva, la IA está sujeta a una amplia gama de presiones regulatorias diferentes que varían de estado a estado. Algunos estados no tienen orientación para las empresas privadas sobre el uso e integración de la IA en pólizas y procesos de seguro, mientras que otros estados están estableciendo límites y marcos para la implementación.
La mayoría de los estados que tienen regulación siguen los ejemplos establecidos por California y Colorado. Colorado comenzó colocando límites sobre cómo la IA puede usarse para las pólizas de seguro de vida, exigiendo que la tecnología no se use para discriminar a las personas en función de su raza. El estado está considerando si las regulaciones deben ampliarse para incluir otros tipos de seguros, incluidas la propiedad y el pasivo.
El Comisionado de Seguros de California emitió el Boletín 2022-5, afirmando que las empresas que usan IA deben garantizar que sus algoritmos y procedimientos eviten el sesgo o la discriminación consciente e inconsciente.
Las regulaciones del estado deben seguirse cuando las compañías de seguros son “marketing, calificación, suscripción, procesamiento de reclamos o investigar sospecha de fraude relacionado con cualquier transacción de seguros que afecte a los residentes, empresas y asegurados de California”.
El estado también advierte a las empresas contra el uso de factores no relacionados, como el uso de las redes sociales, el historial de compras y otros conjuntos de datos para tomar decisiones arbitrarias sobre riesgos y primas.
“Creo que es un buen canario para el resto del país”, dijo Miller de Hub International.