Tanto la parametrización de un contrato de seguro como la emisión de una prima se negocian bajo estándares ya establecidos. Estos estándares pueden influir en el valor de la prima emitida y en las garantías asociadas a la póliza, como los límites de cobertura o los deducibles. A medida que la información fluye y se procesa, estos estándares pueden modificarse según la cantidad y calidad de los datos disponibles. En este sentido, la Inteligencia Artificial (IA) juega un papel determinante, permitiendo procesar grandes volúmenes de datos de forma automática, optimizando así la toma de decisiones y la personalización de las pólizas.
Personalización de Contratos de Seguro
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) están siendo explorados para la redacción de cláusulas personalizadas en contratos de seguros. Sin embargo, debido a la naturaleza crítica de estos acuerdos entre asegurado y asegurador, aún no se perciben como viables para redactar contratos completos con un alto grado de personalización a corto plazo. La meta que la IA promete en el sector asegurador es la capacidad de generar contratos automáticamente, adaptados a las necesidades y condiciones específicas de cada cliente al momento de crear la póliza.
Cuanto mayor sea la cantidad de datos que se proporcione a la IA (por ejemplo, GPS, rutas, hábitos de conducción), mayor será el grado de personalización que se podrá ofrecer a cada cliente. Este enfoque no solo mejoraría la eficiencia operativa, sino que también maximizaría tanto la satisfacción del cliente como la rentabilidad de la compañía.
Personalización de la Relación con el Cliente
“La IA debe permitir ofrecer el producto correcto, en el momento adecuado, con los argumentos correctos y a través de los canales adecuados.”
Así como los LLMs tienen un gran potencial para personalizar la redacción de los contratos entre asegurado y asegurador, la explicabilidad y el aprendizaje automático están demostrando ser claves en la personalización de la relación con el cliente. A través de estas tecnologías, las aseguradoras pueden determinar con mayor precisión qué producto es el más adecuado para un cliente en un momento específico, brindando una experiencia más relevante y centrada en las necesidades del usuario.