El underwriting es una función fundamental dentro de la industria de seguros, sirviendo como base para la evaluación y gestión de riesgos. Los underwriters son responsables de evaluar las solicitudes de seguros, determinar el nivel de riesgo asociado a cada solicitante y tomar decisiones sobre si aceptar o rechazar la solicitud, según las directrices y apetito de riesgo del asegurador.
En este contexto, el uso de soluciones de inteligencia artificial generativa (IA), como Amazon Bedrock, puede mejorar significativamente el proceso de underwriting, incluyendo la validación de reglas, la adherencia a las directrices de underwriting y la justificación de decisiones. Amazon Bedrock ofrece un conjunto de modelos base de alto rendimiento de empresas líderes en IA, y permite a las aseguradoras integrar modelos preentrenados o personalizados en sus flujos de trabajo existentes, sin necesidad de una experiencia extensa en ML o la gestión de infraestructura.
El proceso de underwriting generalmente consta de varios pasos clave:
- Recopilación y verificación de información – Los underwriters recopilan y revisan datos sobre el solicitante, como edad, estado de salud, ocupación, y hábitos de vida para seguro de vida, o ubicación de la propiedad, tipo de construcción y características de seguridad para seguro de propiedad.
- Evaluación de riesgos – Se analiza el potencial riesgo de asegurar al solicitante utilizando modelos estadísticos, datos actuariales y experiencia.
- Determinación de primas – Basado en la evaluación de riesgos, se calcula la prima apropiada para la cobertura deseada.
- Personalización de políticas – Los underwriters pueden adaptar las pólizas para satisfacer las necesidades específicas de los solicitantes, alineándose con la estrategia de gestión de riesgos del asegurador.
- Toma de decisiones – Tras evaluar el riesgo y determinar la prima adecuada, se decide si se acepta o se rechaza la solicitud.
El underwriting efectivo es crucial para la estabilidad financiera y rentabilidad de las compañías de seguros, ayudándolas a mantener una cartera de riesgo equilibrada y evitar la selección adversa.
Sin embargo, la comprensión de documentos es un aspecto crítico y complejo del proceso de underwriting, que presenta desafíos significativos. Los underwriters deben revisar y analizar numerosos documentos presentados por los solicitantes, y la extracción manual de información relevante es una tarea laboriosa y propensa a errores. Estos desafíos en la comprensión de documentos se categorizan en tres áreas:
- Validación de reglas – Verificar que la información proporcionada en los documentos cumpla con las directrices de underwriting del asegurador.
- Adhesión a las directrices de underwriting – Aplicar consistentemente las directrices es crucial para mantener la equidad y el cumplimiento normativo.
- Justificación de decisiones – Proveer explicaciones claras y concisas para decisiones de underwriting puede ser complicado y carecer de claridad y objetividad.
El impacto de estos desafíos es significativo, resultando en tiempos de procesamiento más largos y menor retención de clientes. Para abordar estos desafíos, las aseguradoras están recurriendo a tecnologías avanzadas como machine learning, procesamiento de lenguaje natural y soluciones de procesamiento inteligente de documentos.
Generative AI, como Amazon Bedrock, puede resolver estos desafíos permitiendo una comprensión y ejecución más precisa y eficiente de los documentos. Por ejemplo, los modelos de AI generativa pueden validar automáticamente la información en los documentos contra las directrices del asegurador, minimizar inconsistencias y sesgos en decisiones de underwriting, y generar explicaciones claras y objetivas para cada decisión de underwriting.
Amazon Bedrock ofrece una infraestructura sencilla y segura para desplegar, escalar e implementar modelos de AI generativos. Insurers pueden usar capacidades como Generative AI y Retrieval Augmented Generation (RAG) para mejorar la toma de decisiones, asegurando que los modelos de AI generativa proporcionen respuestas precisas y contextualizadas basadas en la información más actualizada.
De esta forma, la adopción de AI generativa y Amazon Bedrock puede aumentar la eficiencia del underwriting, reducir los tiempos de procesamiento, minimizar errores, cumplir con regulaciones y mejorar la satisfacción del cliente. Implementando estas tecnologías, las aseguradoras pueden modernizar sus procesos de underwriting, adquiriendo una ventaja competitiva mediante una gestión de riesgos más eficaz.
vía: AWS machine learning blog
