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martes, abril 16, 2024

Sesgo de la IA en los seguros de vida y anualidades


El potencial innovador de la tecnología de IA está generando abundantes oportunidades para prácticamente todos los sectores empresariales.

En la industria de seguros, La IA se proyecta alcanzar la asombrosa cifra de 80 mil millones de dólares para 2032, frente a los 4,59 mil millones de dólares en 2022, en parte un testimonio de las profundas capacidades de la IA para informar decisiones respaldadas por datos, optimizar las operaciones comerciales y mejorar las experiencias de los clientes.

Cuando se trata de seguros de vida y anualidades, la IA tiene el potencial de sustentar una amplia gama de variables a lo largo del ciclo de vida de la póliza, incluido el comportamiento de los asegurados, la detección de fraude, la evaluación de riesgos, el procesamiento de reclamos y las predicciones de la tasa de mortalidad, así como los servicios de suscripción.

Como ocurre con cualquier herramienta tecnológica en proceso de maduración, la IA tiene sus desventajas, en particular los sesgos inherentes que a menudo están incorporados en los datos utilizados para entrenar modelos de IA. Si no se controlan, estos sesgos pueden conducir a resultados discriminatorios, lo que podría poner a ciertos individuos o sectores en desventaja.

Ver también: Cuatro preguntas clave sobre la IA generativa

El sesgo en cuestión

Los modelos de IA no están necesariamente predispuestos a generar sesgos; más bien, el sesgo es un subproducto de la datos solía entrenarlos. En otras palabras, las personas están sesgadas, los datos que creamos reflejan esos sesgos y la IA aún no es lo suficientemente sofisticada como para detectar las discrepancias. Después de todo, la IA es puramente estadística: deducir esos matices humanos está más allá del alcance actual de la IA. Por lo tanto, cuando un modelo de IA se entrena utilizando datos subjetivos, es susceptible de reforzar y magnificar los sesgos en su toma de decisiones.

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Dentro del sector de seguros de L&A, estos malentendidos artificiales –o alucinaciones, como se les ha llegado a denominar, pueden tener como resultado una variedad de resultados negativos, comenzando con precios desiguales. Por ejemplo, si un grupo racial o étnico en particular ha tenido históricamente tasas de mortalidad más altas, AI podría cobrarles injustamente más, incluso si sus riesgos individuales varían.

Los datos de entrenamiento comprometidos con el sesgo también pueden influir en la IA para recomendar una cobertura inadecuada. En este escenario, algunas personas enfrentan acceso restringido o rechazo total cuando buscan cobertura de seguro debido a asociaciones con ciertas regiones o entornos socioeconómicos considerados de mayor riesgo.

Además, los modelos de IA sesgados tienden a inducir una falta de inclusión, lo que significa que no logran satisfacer las necesidades únicas de diversos grupos de clientes de manera equitativa. Por ejemplo, es posible que estos modelos no tengan en cuenta adecuadamente las necesidades únicas de las personas con condiciones de salud específicas, lo que resulta en una gama limitada de opciones de anualidades disponibles.

Corrección de rumbo

Detectar sesgos en la IA es un proceso complejo que comienza con la identificación de los sesgos que existen en los datos originales, así como los sesgos que se acumulan (o incluso se multiplican) a través del entrenamiento continuo. Para abordar estos errores, las compañías de seguros deben probar sus algoritmos de inteligencia artificial, monitorear los resultados y corregir cualquier patrón injusto de manera continua. Intentando hacerlo solo después Se han seleccionado los datos y la IA entrenada sería contraproducente.

Por lo tanto, las compañías de seguros deberían esforzarse por aprovechar modelos de IA que muestren un razonamiento sencillo y transparente; dichos modelos permiten un escrutinio minucioso de los resultados algorítmicos y fomentan la creación de confianza con los clientes. Además, los modelos de IA se pueden diseñar para producir resultados más equitativos al tener en cuenta conjuntos de datos de diversas regiones geográficas y demográficas. En resumen, a pesar de la capacidad de la IA para agilizar los procesos de seguros y aumentar la productividad, la supervisión humana sigue siendo vital para rectificar los sesgos que la IA inadvertidamente entreteje en los resultados.

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Esto es doblemente importante dado que las empresas de seguros, sus respectivos datos y los casos de uso de la IA en el panorama de seguros de L&A siguen evolucionando. Esta dinámica requiere que las aseguradoras estén al tanto de las limitaciones de la IA. Organizaciones industriales como la Asociación Nacional de Comisionados de Seguros están abordando estos desafíos mediante el establecimiento de comités de trabajo especializados, como el Grupo de trabajo de suscripción acelerada y el Grupo de Trabajo de Big Data e Inteligencia Artificial.

Ver también: Eliminación del sesgo de la IA en los seguros

Evite el sesgo

Teniendo en cuenta la naturaleza dinámica de los modelos de negocio y los datos, el sesgo de la IA representa un desafío formidable, pero no insuperable, para las aseguradoras dentro del sector de L&A.

Si bien crear un conjunto de datos de capacitación impecable y adecuado puede resultar difícil, la solución radica en adoptar prácticas responsables de desarrollo de IA de modo que produzcan soluciones imparciales que se alineen con las necesidades de diversas bases de clientes. Al hacerlo, las compañías de seguros pueden evitar el sesgo, dirigiendo a la industria hacia un nuevo paradigma en el que los productos no sólo sean asequibles y accesibles sino equitativos para todos.





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