Minsait, una compañía de Indra, y la plataforma de bases de datos MongoDB han coincidido en la importancia del dato y de la inteligencia artificial (IA) para el sector asegurador en el marco de un jornada realizada recientemente.
En la misma, mostraron cómo la aplicación de la analítica avanzada con datos de valor abre la puerta a operaciones más sofisticadas, facilita el salto a la nube e introduce la inteligencia artificial con nuevas funcionalidades que, en su opinión, transformarán el sector.
A juicio de ambas compañías, la gestión del dato es «ineludible» en el sector asegurador y la entrada de la inteligencia artificial generativa comienza a mostrar su potencial para transformar la forma en la que actualmente se están tramitando operaciones y pólizas.
Como ejemplo, apuntan a la posibilidad de contar con un sistema que permita segmentar a los destinatarios por edad, datos socioeconómicos, salud o antecedentes, así como poder obtener una visión completa del catálogo de seguros contratado por un cliente o personalizar las tarifas.
«Los datos son una parte fundamental dentro de la estrategia de las aseguradoras y de los sistemas que les dan servicio. No solo porque nos van a permitir conocer mejor a nuestros clientes y ofrecer productos personalizados, sino porque nos ayudan a desarrollar otros casos de uso más avanzados dentro del sector seguros», explicó el director de Desarrollo de Negocio en Servicios Financieros de Minsait, Roberto Arias.
En este contexto, la propuesta de ambas compañías busca aportar un «valor diferencial» en este ámbito a las aseguradoras ya que, gracias a la tecnología de MongoDB, se facilita la creación de bases de datos con esquemas flexibles y editables a las que se puede añadir o quitar propiedades en tiempo real, sin tener que cambiar o regenerar las colecciones de datos.
Asimismo, permite la edición, gestión y control de grandes volúmenes de datos, algo que, unido la experiencia de Minsait en entornos aseguradores y en la migración de datos ‘legacy’ (aquellos que están en sistemas más antiguos), posibilita, a su juicio, «grandes ahorros de tiempo y un abaratamiento de los costes de hasta un 70%».
Según el director general Iberia de MongoDB, Andrés Marín, uno de los retos más importantes a los que se enfrenta el sector asegurador es la dispersión de los datos y su disponibilidad en tiempo real en los canales digitales que, cada vez con más frecuencia, demandan usuarios y asegurados.
«La modernización de aplicaciones y la inteligencia artificial generativa son claves para acomodar el crecimiento esperado en el uso de los canales con la comercialización de pólizas y seguros. Convertir esa información en datos útiles para el negocio es fundamental para que se puedan usar de la forma más eficiente. Junto a ello, la IA, que ya venimos utilizando los clientes del sector asegurador, va a ser una herramienta estratégica para lograr los mejores resultados», ha valorado Marín.
DETECCIÓN DEL FRAUDE
Por otro lado, las dos empresas han subrayado que, en un sector «condicionado» por una ingente cantidad de datos, muchos de los cuales están «encajados en sistemas obsoletos o poco funcionales», poder abordar una amplia variedad de casos de uso permite trabajar de forma más dinámica y segmentada, lo cual, a su vez, facilita la integración de los contenidos en ciertas aplicaciones de forma más sencilla, accesible y eficiente.
«Gracias a estas capacidades, Minsait, que es la primera compañía en España que consigue alcanzar el nivel ‘advanced’ en su alianza con MongoDB, ha podido realizar numerosos proyectos a partir de datos incompletos o no estructurados, lo que supone un salto cualitativo para las aseguradoras, que pueden llegar a alcanzar ratios de detección de fraude superiores al 80%, como se está realizando en otros sectores, con el apoyo de esta solución», han detallado.
En esa línea, han remarcado que detectar el fraude en cláusulas protegidas, identificar asegurados conflictivos o posibles fraudes en el servicio de empresas colaboradoras son otras capacidades que mejoran la labor de los seguros de forma exponencial en comparación con las prácticas anteriores.
