Intelixencia Artificial - aseguradoras

os algoritmos da Intelixencia Artificial xeran beneficios tan relevantes como a redución do coeficiente de perdas, a mellora do cociente combinado, o aumento dos niveis de retención e a redución dos custos de adquisición. Ofrece prezos precisos e específicos para para cada risco, reducindo así a vulnerabilidade fronte a unha posible selección adversa de clientes.

xa hai aseguradoras a utilizar modelos de IA para predicir a probabilidade de que unha reclamación de compensación de traballadores acabe nos tribunais.

Nestes casos, as reclamacións que obteñen unha puntuación alta pola súa probabilidade de litixio remítense aos especialistas neste tipo de reclamacións para que poidan conseguir un acordo rápido e atractivo, co seu consecuente aforro.

permite aumentar a precisión dos sistemas de detección de fraudes e obter un importante aforro de custos. Un modelo supervisado encárgase de detectar a probabilidade de que unha nova reclamación sexa unha fraude en base a fraudes xa detectadas e etiquetadas no pasado, mentres que un modelo de detección de anomalías detecta novos patróns sospeitosos que poden ser indicativos dun novo tipo de fraude non etiquetada anteriormente.

as aseguradoras perdedes diñeiro cando os bos clientes non renovan as súas pólizas. A incorporación do risco de rotación de clientes no sistema de prezos de renovación pode conseguir unha caída significativa das cancelacións e das non renovacións, mellorando os niveis de sinistros e unha redución de custos variables.

as oportunidades de subrogación poden constituír operacións altamente rendibles, mais para iso hai que identificalas e actuar con rapidez. Varias aseguradoras europeas xa identifican aquelas reclamacións que teñen unha alta probabilidade de recuperación mediante subrogación: reciben unhas listaxes automatizadas de sinistros con distintos obxectivos de subrogación, o que lles permite aumentar a súa taxa de subrogacións e aumentar as recuperacións anuais.