Inteligência Artificial e Machine Learning: um negócio de 50 milhões de euros na Itália. No setor de seguros, 27% das empresas usam algoritmos de Machine Learning
43% das seguradoras fazem uso de alguma forma de Inteligência Artificial, 27% usam pelo menos um algoritmo de Machine Learning em processos que têm efeitos diretos nos clientes. Esses são alguns dos resultados de uma pesquisa realizada pelo IVASS, instituto supervisor de seguros, com 93 seguradoras que operam em nosso país. Segundo dados do Observatório de Inteligência Artificial da Escola de Gestão do Politécnico de Milão , em 2022 o mercado de IA no nosso país atingiu os 500 milhões de euros , com um crescimento de 32% face ao ano anterior, dos quais 73% comissionados por empresas italianas (365 milhões de euros) e 27% representado por exportações de projetos (135 milhões de euros). O IVASS questionou todas as empresas italianas e quatro empresas fora da UE sobre o uso de algoritmos de aprendizado de máquina no relacionamento com os segurados.
O QUE É IVASS
O IVASS é o Instituto de Supervisão de Seguros , órgão que supervisiona a gestão das seguradoras para garantir a proteção adequada dos segurados, testando a transparência e correção das seguradoras. O IVASS estabelece as regras de conduta que as empresas e intermediários devem observar na oferta e celebração de contratos e verifica o seu pontual cumprimento. Mantém relações com associações de consumidores, contribui para o combate à fraude no setor da responsabilidade automóvel e gere o AIA (Arquivo Informático Integrado Antifraude), uma ferramenta funcional de prevenção e combate à fraude nos seguros.
61% DAS GRANDES EMPRESAS ITALIANAS JÁ COMEÇARAM PELO MENOS UM PROJETO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Os dados do Politécnico são claros: 61% das grandes empresas italianas já lançaram pelo menos um projeto de IA, 10 pontos percentuais a mais do que cinco anos atrás. Dentre estes, 42% possuem mais de um operacional . As PME lutam mais: 15% têm pelo menos um projeto de IA iniciado (6% em 2021), mas quase sempre apenas um, embora em cada três planejem iniciar novos nos próximos dois anos.
ANÁLISE DE DADOS E EXTRAÇÃO DE INFORMAÇÕES
34% das empresas equipadas com ferramentas de Inteligência Artificial usam soluções para analisar e extrair informações de dados (Intelligent Data Processing), sobretudo para fazer previsões em áreas como planejamento de negócios, gestão de investimentos e atividades orçamentárias. Também é muito importante a Language AI (28%), a área de interpretação da linguagem , escrita ou falada, a que pertencem as soluções Chatbot (entre as quais a mais famosa é o ChatGPT ) que permitem extrair e processar informações automaticamente até mesmo de documentos como como documentos judiciais, contratos ou políticas, ou para analisar comunicações internas ou externas.
APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA PREVENÇÃO DE FRAUDES E GESTÃO DE RECLAMAÇÕES
27% das empresas que utilizam pelo menos um algoritmo de Machine Learning em processos com impacto direto nos clientes o aplicam, para uma quota de mercado de 78% no ramo não vida e 25% no ramo vida. “As principais áreas de utilização dos algoritmos de ML prendem-se com a prevenção de fraudes e gestão de sinistros, principalmente no setor da responsabilidade automóvel, e com a identificação de intenções de abandono de clientes (modelos de churn), também para efeitos de renovação da tarifação da apólice”, refere. relatório lê.
COMBATE À FRAUDE NO AUTO TPL: A AJUDA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Na prevenção de fraudes de responsabilidade civil, os algoritmos são utilizados para dar suporte a modelos preditivos, e têm como objetivo chamar a atenção do operador humano para potenciais indicadores de fraude e avaliar as relações entre os sujeitos envolvidos nos acidentes como motoristas, testemunhas e avaliadores. O ML é também utilizado para otimizar os tempos de gestão da ação de responsabilidade civil automóvel , com, por exemplo, a avaliação dos danos através de fotos tiradas e enviadas pelo lesado, comparando com uma base de dados de fotos de danos similares já pagos. Noutros casos avalia a prioridade na gestão de sinistros, identifica os casos em que o cliente pode ter vantagem em reembolsar o custo para não incorrer em malus. Por fim, o ML é utilizado para o reconhecimento facial do cliente em caso de contato remoto e, nas políticas de saúde, para a previsão das doenças mais prováveis.
SOFTWARE DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NA ÁREA DE PRECIFICAÇÃO
Softwares de Machine Learning também são utilizados na área de “pricing” para otimizar a precisão preditiva das estimativas da probabilidade de abandono do cliente e oferecer um desconto no momento da renovação do contrato.
POUCA ATENÇÃO À GOVERNANÇA DAS FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Ainda há muito a ser feito na área de governança. De todas as empresas entrevistadas, apenas uma empresa declarou ter definido uma política específica, enquanto 19 empresas declararam ter uma em fase de definição e 5 que ainda não planejaram nada nesse sentido. No entanto, 56% das empresas que usam algoritmos de ML afirmaram possuir mecanismos internos que controlam a atividade da inteligência artificial para avaliar a justiça para com os segurados e detectar exclusão ou discriminação indesejada de clientes.
APRENDIZADO DE MÁQUINA SOB A SUPERVISÃO DE HUMANOS
Afinal, todas as empresas que usam algoritmos de ML usam uma abordagem humana no loop, com supervisão humana que verifica os resultados e toma a decisão final sobre o processo e entre as empresas que usam ML, 70% das empresas do setor não vida e 22% no ramo vida declaram utilizar KPIs/KRIs (key performance Indicators/Key Risk Indicators) específicos para avaliar o desempenho dos modelos elaborados pelos algoritmos.
OUTRAS FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: DA COMPUTAÇÃO A BIG DADOS
Dentre as demais ferramentas de inteligência artificial utilizadas pelas seguradoras, destaca-se a computação computacional, utilizada por 37% das empresas, 16% adotam a IoT – Internet of Things, 27% exploram as informações oriundas do big data enquanto apenas 1% utiliza tecnologias relacionadas para blockchains. 20% dos algoritmos são terceirizados, enquanto o restante é desenvolvido diretamente pela empresa ou em colaboração com parceiros de tecnologia.
Esta é uma tradução automática de uma publicação publicada em Start Magazine na URL https://www.startmag.it/economia/rc-auto-e-machine-learning-ecco-come-le-assicurazioni-accelerano/ em Fri, 07 Apr 2023 05:29:50 +0000.