Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) en el sector de los seguros están mejorando el servicio al cliente, aumentando la eficiencia, proporcionando una mayor comprensión de las necesidades de los consumidores y previniendo transacciones fraudulentas. Por tanto, se espera que dicha disrupción ayude a las aseguradoras a predecir el riesgo con mayor precisión y a utilizar una previsión mejorada para implementar rápidamente nuevos productos en respuesta a los riesgos emergentes.
Así lo establece un estudio de Insurance Europe titulado Puntos de vista de la industria europea de seguros sobre la inteligencia artificial, que añade que los clientes de seguros están adoptando esta innovación en el sector, ya que responde a sus necesidades y hace que sus interacciones con las aseguradoras sean más convenientes.
El reporte indica que muchas aplicaciones de IA dependen de la disponibilidad de datos de alta calidad para lograr sus resultados. En los seguros, la IA normalmente utiliza una variedad de fuentes de datos (por ejemplo, imágenes, datos de ubicación, datos de sensores) para proporcionar pólizas de seguro en tiempo real o realizar la gestión instantánea de reclamaciones.
En tal sentido, Insurance Europe apoya la acción de la Unión Europea para promover y apoyar el desarrollo y la adopción de la IA, especialmente facilitando el acceso y el uso de los datos que son esenciales para tales sistemas. Para ello, destaca los retos principales:
Datos restringidos
El análisis refiere que un desafío importante al que se enfrentan las aseguradoras al desarrollar sistemas de inteligencia artificial es el acceso restringido a los datos del sector público. Para obtener el máximo beneficio social, estos conjuntos de datos deberían estar disponibles de forma gratuita y en formato legible. Los datos no personales para algunas aplicaciones de inteligencia artificial también se concentran a veces en manos de unas pocas entidades, lo que resulta en un acceso restringido o costoso a los datos que podrían mejorar los sistemas de inteligencia artificial y servir mejor a los clientes.
Lo anterior, plantea interrogantes sobre cómo se debe regir el acceso a estos datos. También es necesario abordar factores técnicos de interoperabilidad y estandarización de datos.
En segundo lugar, a las aseguradoras les gustaría ver un enfoque holístico de la regulación. El marco legal de la Unión Europea ya cubre áreas relevantes para la IA, como los derechos fundamentales, la privacidad y la protección de datos, así como la seguridad y responsabilidad de los productos. Esto se complementa con marcos regulatorios nacionales. Para apoyar el desarrollo y la adopción de la IA, y para evitar cargas reglamentarias innecesarias, se necesita un marco normativo de IA horizontal, proporcionado y basado en principios basados en los marcos normativos nacionales y de la UE existentes.
Un tercer desafío se refiere a la actual falta de colaboración efectiva entre autoridades con responsabilidades en el campo de la digitalización. Es necesario que todas las autoridades nacionales, ya sean responsables de la conducta empresarial, la regulación, la competencia o la protección de datos, trabajen en estrecha colaboración y garanticen la coherencia en la aplicación de las normas para desarrollar aún más el mercado único digital.
Un marco de IA basado en principios y riesgos
La industria de seguros apoya el despliegue de IA ética, confiable y centrada en el ser humano a través de un marco regulatorio apropiado, basado en riesgos y proporcionado. El alcance del marco debe estar dirigido solo a aquellas aplicaciones de IA con alto riesgo comprobado y efectos significativos en los derechos de las personas, ya que no todos los usos de la IA plantean riesgos importantes o afectan directamente a los consumidores.
Transparencia y explicabilidad
La transparencia y la explicabilidad son elementos clave para facilitar la comprensión y la confianza del público en el uso de la IA. Tanto la transparencia como la explicabilidad deben cubrir la divulgación de su uso, si se utiliza en la toma de decisiones y cómo se utiliza.
Justicia
Para mejorar la confianza en el uso de la IA, también es importante que exista, y se perciba que hay equidad en las aplicaciones de IA y que dichas aplicaciones no discriminen injustamente a determinados grupos de clientes.
Responsabilidad
La responsabilidad en el contexto de la ética y la IA se refiere a la expectativa de que las empresas garanticen el correcto funcionamiento de sus sistemas de IA. El marco regulatorio de seguros, Solvencia II, aborda los mecanismos de gobierno interno y garantiza la supervisión adecuada de la adopción y aplicación de los sistemas de inteligencia artificial.
Ética
Muchas de las consideraciones éticas relacionadas con la IA ya están contenidas en el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, por sus siglas en inglés). Estos incluyen: legalidad, equidad y transparencia; limitación de propósito; minimización de datos; exactitud; limitación de almacenamiento; integridad y confidencialidad; y responsabilidad.