Buenos días, uno de los aspectos que preocupan a la sociedad
es lo relativo a la ética de la Inteligencia Artificial (IA) y en lo que
respecta a este asunto dentro del sector asegurador, el mercado regulador
quiere que el uso de esta tecnología sea lo más fiable y trasparente.
Para ello el sector asegurador fomenta protocolos y
recomendaciones para un uso correcto de la IA, además de contar con controles
reglamentarios de supervisores para constatar que se cumplen los requisitos
normativos de la UE en esta materia.
Hoy he querido compartir un artículo, en el que explica de
forma clara las perspectivas del sector asegurador y las medidas regulatorias
de la utilización de la IA por parte de las aseguradoras.
El artículo publicado por la revista digital del CCS,
Consorseguros, está redactado por un asesor jurídico de UNESPA que en su
calidad de Inspector de Seguros del Estado, hace que el artículo sea de gran
fiabilidad por venir de un profesional altamente cualificado para opinar sobre
la materia.
En lo que respecta a la actividad profesional que me ocupa,
la de perito de seguros, el autor de artículo, Lázaro Cuesta Barberá, expresa
claramente que en la gestión de siniestros, la IA puede hacer una estimación
preliminar del importe de los daños, pero un perito podrá intervenir para
confirmar dicho importe o ajustarlo. Lo cual quiere poner de manifiesto que la
IA sirve para aportar datos que ayuden a los profesionales a realizar mejor su
trabajo y que por tanto sirva para que el consumidor pueda confiar en las
decisiones de las aseguradoras. Ahora bien para que la confianza del mercado
sea real, todos deberemos ser conscientes de la importancia del uso racional de
la IA, evitando y denunciando los casos de malas prácticas que por afán de
tomar atajos o de un ahorro en los procesos, se utilice la IA de una forma
diferente a la acordada y deseada por todo el sector asegurador.
El artículo es extenso, pero tras su lectura quedarán
aclaradas muchas dudas respecto al uso ético de la IA en el sector asegurador.
Dentro del intenso proceso de transformación digital en el
que se encuentran inmersas la economía y la sociedad en general, observamos
cómo en el sector financiero y, dentro de él, en el ámbito asegurador, se ha
producido en los últimos años un notable avance en la utilización de nuevas
tecnologías que han llegado para quedarse.
Para la puesta en marcha de proyectos en materia de IA se
observan en el mercado distintos enfoques. Encontramos numerosos ejemplos de
proyectos desarrollados internamente por las compañías, normalmente los que
tienen que ver con la esencia de la actividad aseguradora, como la suscripción
y la tarificación. Para otros proyectos, como los relacionados con el marketing
digital o los chatbots, las entidades aseguradoras suelen confiar en
proveedores de servicios tecnológicos. Y finalmente existen múltiples proyectos
que se llevan a cabo con un enfoque mixto, que implica desarrollos por la
propia compañía con el apoyo fundamental de empresas insurtech o proveedores
especializados, por ejemplo, en el ámbito de la gestión de siniestros y la
prevención del fraude.
Perfiles profesionales como científicos de datos,
desarrolladores de aplicaciones, administradores de bases de datos y otros
empleados expertos en big data e IA están cada vez más presentes en el sector.
Y aquí nos enfrentamos con un reto común a otros sectores económicos, la
dificultad de encontrar talento cualificado en ámbitos tan novedosos y
especializados como las operaciones de machine learning o la percepción
cognitiva.
Las aplicaciones de la IA en el sector asegurador son
múltiples y abarcan a toda la cadena de valor del seguro. Como señalaron UNESPA
y AEFI en su Informe sobre la digitalización de la industria aseguradora,
publicado en marzo de 2023, la IA está siendo probablemente la tecnología más
disruptiva en la operativa interna de la industria aseguradora, ofreciendo
numerosas oportunidades tanto para las empresas del sector como para los
consumidores.
Actualmente las áreas que presentan una mayor implantación
de la IA son la atención al cliente, la detección del fraude y la gestión de
siniestros; pero la IA también está muy presente en otros ámbitos, como el de
la suscripción, la tarificación o la distribución de productos de seguro.
En el área de atención al cliente, cabe destacar el uso de
chatbots y asistentes virtuales impulsados por técnicas de procesamiento de
lenguaje natural (NLP), que las entidades utilizan, por ejemplo, para ayudar a
los clientes a navegar por su página web o para resolver dudas recurrentes.
En la detección del fraude, la IA permite a las compañías
multiplicar exponencialmente su capacidad para la identificación de situaciones
anómalas y proceder a su investigación de manera más ágil. Por ejemplo, con la
IA se pueden detectar más fácilmente casos de manipulación en los documentos o
en las imágenes que se gestionan en la tramitación de siniestros. Asimismo, a
través del análisis de patrones de comportamiento, la IA permite establecer
alertas para detectar casos sospechosos. La mayor capacidad de detección del
fraude se traduce en un ahorro importante para las entidades aseguradoras, pero
también en primas más bajas para los asegurados honestos, que son la amplia
mayoría.
En la gestión de siniestros, las aseguradoras están
desarrollando gracias a la IA sistemas de valoración de daños basados en el
análisis de imágenes. Este tipo de sistemas se aplican especialmente en el ramo
de automóviles, pero también en seguros del hogar y de locales comerciales.
También hay aseguradoras que utilizan la IA para la segmentación de las
reclamaciones por tipo y complejidad o para la automatización a la hora de
verificar facturas y pagos de indemnizaciones, sobre todo cuando se trata de pagos
de menor cuantía. Con este tipo de soluciones las entidades pueden reducir los
costes de gestión y los clientes obtienen una respuesta más rápida tras la
declaración de un siniestro.
La IA también está presente en el área de diseño y
desarrollo de productos, donde su utilización permite procesar grandes
cantidades de datos de cara a que las aseguradoras puedan ofrecer nuevos
productos y servicios adaptados a las necesidades y demandas del consumidor.
Para ello, se utilizan, por ejemplo, datos históricos de clientes, datos de
encuestas de satisfacción o datos provenientes de dispositivos personales o de
vehículos u hogares conectados. Así la combinación de la IA con el llamado
«internet de las cosas» (Internet of things o IoT) permite ofrecer servicios de
prevención de pérdidas o mitigación de riesgos, como aquellos orientados a
mejorar el comportamiento al volante de los conductores o a facilitar
recomendaciones o sugerencias para la adopción de estilos de vida más
saludables.
En el área de fijación de precios y suscripción, el
procesamiento de una ingente cantidad de información por parte de sistemas de
IA cada vez más sofisticados permite a las aseguradoras suscribir riesgos de
manera más eficiente, fijando precios que reflejen el riesgo y las
características de cada individuo asegurado de manera más precisa. De esta
forma los consumidores con perfiles de riesgo más bajos pueden beneficiarse de
primas más bajas y también se posibilita que algunos consumidores de alto
riesgo, que anteriormente tenían dificultades para acceder a seguros,
encuentren menos dificultades para obtener cobertura (por ejemplo, los
conductores jóvenes que instalen dispositivos de telemetría en sus vehículos o
consumidores con ciertas patologías que utilizan pulseras portátiles de salud y
proporcionan acceso a los datos a las aseguradoras). Obviamente, desde el punto
de vista del consumidor, también surge el riesgo de que algunas aseguradoras
puedan llevar a cabo prácticas de «optimización de precios», empleando diversos
factores no relacionados con el riesgo para estimar la elasticidad del precio
del consumidor o la propensión a cambiar de compañía.
Las aseguradoras también pueden ser más precisas en el
cálculo de provisiones técnicas gracias a la utilización de sistemas de IA para
estimar el valor de las pérdidas, especialmente en líneas de negocio con
siniestros de alta frecuencia, donde hay un número suficientemente amplio de
puntos de datos disponibles para entrenar al sistema de IA.
En el área de venta y distribución, las técnicas de
marketing digital pueden facilitar a las aseguradoras captar la atención del
consumidor mediante ofertas personalizadas, aumentando las ventas a través de
sus sitios web, aplicaciones u otros canales de distribución digital. Además,
hacen que el proceso de compra sea más sencillo para el consumidor.
Con esta amplísima variedad de utilidades no es de extrañar
que exista en el sector una apuesta decidida por la IA, pero al mismo tiempo
las entidades son plenamente conscientes de que el uso de la IA y la
automatización de los procesos puede conllevar un riesgo operacional, por lo
que es necesario contar con sistemas robustos de gobierno y de gestión de
riesgos. De ahí, que las entidades aseguradoras hayan acogido la IA con
entusiasmo, pero también con cautela.
Esta cautela se refleja en el empleo de la IA con un cierto
nivel de supervisión humana. Por ejemplo, en el ámbito de la distribución, la
IA puede sugerir al agente de seguros que ofrezca al cliente determinados
productos o coberturas, correspondiendo la decisión final al propio agente; o
en el ámbito de la gestión de siniestros, la IA puede hacer una estimación
preliminar del importe de los daños, pero un perito podrá intervenir para
confirmar dicho importe o ajustarlo.
También se observa esa cautela en el tipo de algoritmos
utilizados. Actualmente predomina el empleo de algoritmos más sencillos, como
los árboles de decisión, que son fáciles de entender, explicar y supervisar.
Pero lo normal es que, a mayor complejidad de los algoritmos, mayor sea su
precisión, por lo que cabría esperar que, a medida que las entidades
aseguradoras vayan adquiriendo más experiencia en el uso de la IA, se
incremente el uso de algoritmos más sofisticados, como las redes neuronales o
el deep learning.
Asimismo, las aseguradoras son conscientes de los riesgos
para los consumidores y de la necesidad de reforzar la confianza y el
compromiso del sector por un uso ético de la IA y evitar supuestos de
desprotección para los clientes, derivados de un eventual mal uso de la misma.
Fruto de esa preocupación, el sector asegurador español promovió ya en 2020 la
publicación de los Principios de UNESPA sobre el uso ético de la IA en el
sector asegurador. Se trata de un documento que recoge los principios de trato
justo, proporcionalidad, responsabilidad proactiva, seguridad, transparencia,
formación, evaluación y revisión. En base a dichos principios, se promueven,
entre otros, los siguientes compromisos:
• Evitar
que el uso de aplicaciones basadas en IA pueda dar lugar a un trato
discriminatorio para determinadas personas o colectivos, de forma que
únicamente se admitan tratamientos diferenciados cuando estén amparados por la
técnica aseguradora y la legislación aplicable y que se establezcan procesos de
revisión para detectar y minimizar sesgos no conscientes.
• Llevar a
cabo evaluaciones de impacto para determinar las medidas de gobernanza
necesarias para cada uso de la IA.
• Establecer
procedimientos de control interno, incorporando el control del uso de la IA en
el sistema de gestión de riesgos de la entidad.
• Velar
porque las aplicaciones basadas en IA que utilicen las entidades aseguradoras
mantengan, en todo momento de su vida útil, un nivel de robustez adecuado que
garantice la máxima seguridad en su uso y de los datos que gestione. En el
marco de la política de seguridad lógica y física, la entidad tendrá
implantadas rutinas de chequeo y comprobación de vulnerabilidades, adoptando
las medidas técnicas y organizativas apropiadas que garanticen un nivel de
seguridad adecuado al riesgo que el uso de la IA pueda inferir en el respeto de
los derechos y libertades de los interesados.
• Informar
sobre el uso que hacen de la misma en su página web, en sus canales habituales
de información y en sus políticas escritas.
• Garantizar
que el personal encargado de las aplicaciones basadas en IA tenga conocimiento
suficiente, específico y adaptado al perfil de sus funciones y
responsabilidades, incluyendo formación específica sobre las limitaciones de
los sistemas de IA.
• Revisar
la fiabilidad de las soluciones de IA aplicadas mediante autoevaluaciones
periódicas.
Los principios de UNESPA se basan en las recomendaciones
emitidas por organizaciones e instituciones internacionales; en particular la
labor del Grupo de expertos de alto nivel sobre IA de la Comisión Europea, los
principios de la OCDE de 2019 y especialmente en el informe publicado en 2021
por el Grupo Consultivo de Expertos de EIOPA sobre Ética Digital en seguros
bajo el título Principios de gobernanza de la inteligencia artificial: hacia
una IA ética y confiable en el sector de seguros europeo.
Los trabajos de los expertos comunitarios han cristalizado
recientemente en la adopción del Reglamento europeo sobre IA, sobre el que se
alcanzó un acuerdo en diciembre de 2023. La norma, pionera a nivel mundial,
pretende garantizar que los sistemas de IA usados en el mercado comunitario
sean seguros y respeten los derechos fundamentales y los valores de la UE. Se
trata de una norma de carácter horizontal que, con la finalidad de proteger a
ciudadanos y empresas, prevé el establecimiento de restricciones al uso de la
IA y la imposición de especiales requisitos en aquellos supuestos en los que su
uso se considere de alto riesgo.
En el ámbito de los seguros cabe destacar como supuesto de
alto riesgo el uso de la IA para la evaluación del riesgo y la tarificación en
relación con personas físicas en los seguros de vida y salud. Sin perjuicio de
que se comparta que los seguros de vida y salud puedan conllevar un mayor
riesgo por la sensibilidad de los datos que se manejan, la redacción utilizada
en el Reglamento no parece la más acertada. Se trata de una referencia
demasiado amplia e imprecisa. En este sentido, hubiera sido más adecuada la
redacción propuesta durante la tramitación de la norma por el Parlamento
Europeo, que abogaba por incluir dentro de la lista de sistemas de alto riesgo
aquellos destinados a ser utilizados en relación con los seguros de salud y de
vida para «tomar decisiones o influir materialmente en las decisiones sobre la
elegibilidad» de las personas físicas. Tal redacción hubiera sido más precisa y
consistente con la inclusión, dentro de la lista de alto riesgo en el ámbito
financiero, de los sistemas empleados para llevar a cabo perfilados crediticios
y con la preocupación última del legislador de evitar la exclusión financiera.
En todo caso, la inclusión de estos usos de la IA en la
lista de alto riesgo ha sido objeto de críticas por diversas voces, incluida
EIOPA. Así, la autoridad europea, en una carta de julio de 2022 dirigida a los
colegisladores (Comisión, Consejo y Parlamento Europeo), defendía que el uso de
la IA en el sector asegurador no fuera calificado como de alto riesgo al no
haberse realizado una evaluación de impacto exhaustiva. Considera el supervisor
que el Reglamento debería reflejar la relevancia del uso de la IA en el sector
financiero y, en particular, en el sector de los seguros, pero su desarrollo y
concreción debería realizarse a través de la legislación sectorial, basándose
en los actuales sistemas de gobernanza, gestión de riesgos, conducta de mercado
y supervisión de los productos.
Para apoyar la aplicación del Reglamento de IA en el ámbito
asegurador, EIOPA ha recogido una línea de actuación específica dentro de su
plan de trabajo para 2024, incluyendo la posibilidad de emitir directrices para
aclarar al mercado cuáles son las expectativas del supervisor y abordar los
beneficios y riesgos derivados del uso de la IA en los seguros, incluido el
posible trato injusto a los consumidores o prácticas discriminatorias.
Junto con los desarrollos a nivel europeo, en España cabe
citar el Real Decreto 817/2023, de 8 de noviembre, que establece un entorno
controlado de pruebas para el ensayo del cumplimiento del Reglamento europeo de
IA. Este Real Decreto tiene como objeto crear un entorno controlado de pruebas
(sandbox) en el que participen diferentes entidades elegidas mediante
convocatoria pública en la que seleccionen, a modo de ensayo, algunos sistemas
de IA que puedan suponer riesgos para la seguridad, la salud y los derechos
fundamentales de las personas. El sandbox constituirá una oportunidad para que
las entidades aseguradoras, junto a los proveedores tecnológicos que les
presten servicios, puedan testar sus proyectos que impliquen la utilización de
la IA en seguros. A estos efectos cabe precisar que el Real Decreto prevé la
posibilidad de participar a la vez en el sandbox de IA y en otro espacio
controlado de pruebas que esté implementándose por otra autoridad, como sería
el sandbox regulatorio de servicios financieros controlado por la Dirección
General de Seguros y Fondos de Pensiones (DGSFP) y el resto de los supervisores
financieros.
En el ámbito supervisor, la DGSFP ha incluido como uno de
los grandes ejes en torno a los que define sus prioridades de supervisión
estratégicas para el periodo 2023-2025 la transformación digital en el sector
asegurador y de fondos de pensiones y la introducción y utilización de la IA en
los diferentes procesos y para la toma de decisiones. Ante la imparable
evolución de la IA, el supervisor destaca la necesidad de analizar las áreas en
las que interviene, el grado de influencia en las decisiones, los factores que
se toman en consideración, especialmente los relativos a la sostenibilidad, y
cómo todo ello influye en la calidad de la prestación del servicio, con el
objetivo de garantizar que la IA aporte valor no solo a las entidades del
sector sino también a los asegurados y partícipes.
En definitiva, queda claro que la IA está llamada a jugar un
papel decisivo en lapor los propios avances tecnológicos como por los
desarrollos regulatorios y la actuación de los supervisores. En cualquier caso,
el compromiso del sector con el uso ético de la IA y, especialmente, la
dilatada experiencia en el cumplimiento de los altos estándares de gobernanza y
gestión de riesgos incluidos en Solvencia II, sitúan a las entidades
aseguradoras en un punto de partida particularmente ventajoso de cara al cumplimiento
de los nuevos requisitos legales en materia de IA.
En relación con el grado de implantación de la IA en
seguros, resulta muy ilustrativo el reciente Informe sobre la digitalización
del sector asegurador europeo, publicado por EIOPA el 30 de abril de 2024, que
incluye los resultados de una encuesta entre aseguradores de toda la UE. Los
resultados señalan que el 50 % de las entidades están ya aplicando la IA en los
ramos de seguro de no vida y el 24 % en el ramo de vida; adicionalmente, un 30
% y un 39 % de las entidades encuestadas esperan utilizar la IA en el negocio
de seguros de no vida y vida respectivamente.
