Son varias las reflexiones que se me ocurren ante el creciente interés que sugiere la aplicación de la tecnología Machine Learning (ML) a los procesos de negocio, especialmente en la cadena de valor de seguros.
He tenido oportunidad de debatir con mis colegas del sector y surgen preguntas muy interesantes:
¿cuál es la ventaja competitiva de implementar ML? La pregunta no tiene respuesta si no concretamos la aplicación, más allá de lo “sexy” que resulta hablar de esta tecnología.
Por este motivo, nuestro enfoque actualmente es ver cómo podemos mejorar, lo dejamos en abstracto, el proceso de suscripción mediante la incorporación de ML. Y es en este momento donde empezamos a trocear sus posibles ventajas.
Antes de trocear estas ventajas vamos a comentar ciertos aspectos previos:
- Machine Learning (ML) nos ofrece la capacidad de aprendizaje a partir de los datos históricos, datos que recurrentemente se leen y crecen retroalimentando el propio proceso a medida que se van tomando decisiones.
- La idea que tenemos es la de combinar el ML con un sistema de reglas de gestión que permitan mayor agilidad en el análisis y consideración de normas, criterios o cláusulas de suscripción si es el caso.
- El inconveniente se produce cuando estas reglas de gestión deben actualizarse. Es aquí donde volvemos a pensar en la eficiencia, cómo parametrizamos los valores y, sobre todo, cómo lo hacemos accesible al usuario final de manera que se pueda mantener ágilmente.
- Existen herramientas en las que se puede programar con un pseudo-código más accesible al usuario final.
Dicho esto, evaluamos la ventaja de tener un proceso ML que, a partir de los datos de suscripción, nos provea de una evaluación técnica para la toma de decisiones.
¿Puede suscribir automáticamente? Para ello, nuestros especialistas proponen la creación de un “scoring” previo, que determinará, en función del valor de dicho scoring, la aceptación automática, el rechazo automático o la necesidad de la confirmación por parte del suscriptor.
Lo descrito arriba nos permite apuntar como ventajas de esta solución tanto la descarga de tareas del suscriptor como el soporte a la toma de decisiones que provee ML con su rápida evaluación. Es decir, las empresas se beneficiarán en:
- Una descarga de tareas del suscriptor a medio plazo, con lo que el propio suscriptor puede realizar otras tareas de selección de riesgos o de naturaleza “comercial”.
- Una mayor calidad de la suscripción debida a un soporte extra que provee ML al propio suscriptor. El efecto es a medio plazo, donde debería lograrse un mejor ajuste de la siniestralidad al “pricing”.
- Un incremento de la trazabilidad de las decisiones tomadas proporcionado por la nueva sistemática. El efecto a medio y largo plazo.
A modo de resumen, con todo ello obtendríamos:
- Una siniestralidad ajustada a las primas cobradas.
- Una liberación parcial del suscriptor experto del proceso.
- Una mejora del time to market, como consecuencia de la reducción de los tiempos globales de suscripción.
- Una práctica orientada a eliminar sorpresas con el aprendizaje.
- Un sistema que se enriquece y aprende por sí mismo.
Desde AV GROUP, y de la mano de nuestro partner DECIDE4AI, sabemos cómo acompañarte en la implantación de una solución ML. Creemos firmemente que se irá extendiendo su adopción entre aquellas compañías que busquen dar un paso adicional en materia de eficiencia y calidad.