Según un informe publicado recientemente por Capgemini, sólo el 8% de las aseguradoras de No-Vida (NV) son consideradas «pioneras» en la suscripción. Superan a las principales aseguradoras, ya que aprovechan la IA para tomar decisiones.
El último informe mundial sobre seguros de No-Vida de Capgemini destaca un panorama desafiante para las aseguradoras. Las limitaciones organizativas están obstaculizando las posibilidades de suscripción.
Publicado hoy, el informe resalta que solo el 8% de las aseguradoras de No-Vida son consideradas «pioneras» en suscripción. Las restricciones, incluido el acceso insuficiente a los datos y la falta de talento cualificado, están exacerbando la presión inflacionista y la demanda de precios asequibles por parte de los asegurados.
Estas limitaciones están afectando la capacidad de las aseguradoras para satisfacer las demandas de los asegurados. Especialmente en un contexto de presión inflacionista y una creciente demanda de precios más bajos, simplicidad y transparencia.
Adam Denninger, director global del sector de seguros de Capgemini, subraya la necesidad urgente de modernizar los sistemas centrales y adoptar tecnologías avanzadas para mejorar la eficiencia y la transparencia en el sector. Denninger afirma que estas medidas son cruciales para adaptarse a la evolución de la dinámica del riesgo y los comportamientos de los asegurados.
IA y Machine Learning: un camino hacia la eficiencia
El informe también destaca la importancia de la confianza de los suscriptores en el desarrollo de seguros pioneros. A pesar de los beneficios evidentes de la inteligencia artificial y el machine learning en la suscripción de seguros de No-Vida, solo el 43% de los suscriptores confía en las recomendaciones automatizadas. Esta reticencia se debe principalmente a la complejidad percibida y la preocupación por la integridad de los datos.
Mantener la transparencia en los modelos
Para superar esta reticencia, el informe sugiere que las aseguradoras deben involucrar a los suscriptores desde el principio y mantener la transparencia en los modelos de IA/ML. Este enfoque es crucial para impulsar la colaboración estrecha y la experiencia del cliente mejorada.
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