El Internet de las Cosas (IoT) es cada vez más popular, y la gestión de riesgos y el sector de los seguros no son inmunes a esta tendencia: la combinación de la inteligencia artificial (IA) con la IoT permite recopilar enormes cantidades de datos de dispositivos y analizarlos para apoyar la gestión de riesgos y la prevención de siniestros. La llamada gestión inteligente de riesgos.
Varias compañías de seguros han desarrollado y probado diversos productos y servicios de IoT en los últimos años, aportando soluciones escalables al mercado.
IoT, IA, gestión de riesgos y el sector de los seguros
Las tecnologías de la IoT y la IA permiten la creación de un “ecosistema” de servicios de seguros y gestión de riesgos. Los datos internos y externos, recopilados y procesados, pueden mejorar la calidad de la supervisión de riesgos y la toma de decisiones, con sistemas de alerta temprana y controles en tiempo real para los gestores de riesgos y el sector asegurador.
Sin embargo, hay que subrayar que, aunque la tecnología permite al sector de los seguros desarrollar nuevos servicios de gestión de riesgos, las organizaciones y los gestores de riesgos aún no están lo suficientemente estructurados como para aprovechar plenamente el potencial de los datos disponibles. Es decir, aún falta la “sinergia generalizada” entre la IoT, la IA, la gestión de riesgos organizativos y el sector de los seguros.
Gestión inteligente del riesgo en el sector de los seguros
La convergencia de los datos producidos por los sistemas interconectados permite a los suscriptores acceder a los datos en “tiempo real” y garantizar una mayor precisión en la tarificación de las pólizas para un riesgo determinado, así como una mejor gestión de las exposiciones.
Además, gracias a la IoT, el sector asegurador puede ofrecer nuevos servicios de prevención de riesgos adaptados a los clientes para reducir, o incluso evitar, las pérdidas. Además, esta tecnología permite digitalizar las prácticas de suscripción y mejorar la fidelización de los clientes, ofreciendo soluciones innovadoras mediante asociaciones con líderes del mercado tecnológico.
Gestión inteligente del riesgo, algunos casos de uso
Las aseguradoras han desarrollado una gran variedad de productos y servicios IoT, aportando soluciones escalables al mercado. He aquí algunos ejemplos.
Zurich
La compañía ha colaborado ampliamente con sus clientes para desarrollar soluciones de IoT en múltiples casos de uso, con resultados prometedores en cuanto a soluciones para prevenir daños a la propiedad e interrupciones de la actividad empresarial, averías de la maquinaria y lesiones laborales. Además, la aseguradora ha aprovechado el potencial del IoT para mejorar significativamente las capacidades de ingeniería de riesgos mediante la automatización de procesos, la ampliación del alcance de los servicios y la creación de perspectivas. Como resultado, los ingenieros de riesgos son capaces de asesorar a los clientes sobre cómo sacar el máximo partido a las soluciones de IoT para minimizar las interrupciones de la actividad empresarial y evitar pérdidas costosas.
Curiosamente, un cliente de Zurich en Australia, por ejemplo, pudo evitar un costoso incidente medioambiental y una posible multa gracias a unos sensores instalados en bombas de efluentes que habían identificado una actividad inusual.
Axa XL
En un reciente evento organizado conjuntamente con ANRA, la empresa destacó la importancia de la evolución del sector que le ha llevado a ofrecer asesoramiento y servicios de gestión de riesgos a través de una plataforma denominada AXA Smart Services, cuyo objetivo es proporcionar un ecosistema de nuevos servicios para satisfacer las necesidades de protección cambiantes de los clientes corporativos, ya que el seguro tradicional ya no es la única respuesta a los riesgos en evolución.
La plataforma ya ofrece dos programas, a saber
Axa Smart Services
Una red que proporciona información y capacidades de gestión de riesgos, así como nuevos servicios para apoyar a los clientes corporativos, aprovechando los nuevos recursos proporcionados por socios seleccionados.
Axa Clima
Un ecosistema abierto basado en la ciencia y los datos que proporciona una serie de servicios para hacer que su negocio sea sostenible, incluyendo formación, asesoramiento, seguros y financiación.
Además, la necesidad de metodologías de evaluación de riesgos más sofisticadas, que permitan el análisis de grandes carteras y la evaluación de diferentes riesgos, llevó a la aseguradora a desarrollar un nuevo servicio llamado Risk Scanning, una evaluación de riesgos que combina la experiencia industrial de los ingenieros de riesgos con la modelización de datos y la experiencia en siniestros.
Esto permite apoyar a los clientes en el proceso de toma de decisiones, ayudándoles a comprender y evaluar los riesgos para priorizar sus inversiones en gestión de riesgos. Además, Risk Scanning permite realizar evaluaciones multirriesgo tanto in situ como a distancia (que abarcan incendios y explosiones, intrusión y robo, peligros naturales, medio ambiente, salud y seguridad, cibernética, almacenamiento y flotas de vehículos), mientras que algoritmos patentados miden y comparan la exposición de los emplazamientos. Gracias al escaneado de riesgos, es posible comprender mejor el perfil de riesgo de los clientes y ofrecerles soluciones de seguros perfectamente adaptadas a sus exposiciones.
Allianz
La empresa creó Allianz Digital Health (ADH), innovando radicalmente los seguros de salud y ofreciendo servicios digitales de telemedicina sanitaria basados en el análisis avanzado de los datos recogidos a través de los sensores que llevan los clientes y garantizando una moderna arquitectura informática del servicio.
Soluciones para los riesgos emergentes
Es justo señalar que los datos recogidos a través de los dispositivos IoT también desempeñarán un papel importante en la gestión de los riesgos emergentes, que actualmente son difíciles de suscribir debido a la falta de datos históricos. De hecho, gracias a la IoT, es posible adquirir fuentes alternativas de información para los suscriptores y, al mismo tiempo, ofrecer nuevos servicios de gestión de riesgos y soluciones de transferencia de riesgos. Desde esta perspectiva, los disparadores paramétricos, por ejemplo, podrían ofrecer protección para una amplia gama de riesgos basándose en los datos de los sensores. Además, en un futuro próximo, la analítica avanzada y los ecosistemas IoT permitirán a las empresas agrupar datos de múltiples fuentes y obtener una visión aún más profunda.
En otras palabras, estamos asistiendo a una evolución de la mera transferencia de riesgos a un escenario de “prescripción y prevención”, que facilita la mitigación de riesgos en tiempo real, tanto mediante acciones automatizadas de las aplicaciones de IoT -que afectan a la situación de riesgo sin intervención humana- como mediante alertas para activar la intervención humana.
La transformación de los datos de la Iot en acciones eficaces de gestión de riesgos ha demostrado ser crucial. Por lo tanto, los gestores de riesgos tendrán que interactuar más con diferentes funciones, ayudar a los científicos de datos a encontrar los datos adecuados, identificar las acciones más eficaces para evitar pérdidas y/o mitigar riesgos, así como actuar como facilitadores entre las partes interesadas internas y las aseguradoras.
El cambio que se está produciendo en la gestión de riesgos
De lo descrito hasta ahora se desprende que el IoT está ayudando a llevar la gestión y mitigación de riesgos al siguiente nivel, al predecir y prevenir posibles daños antes de que se produzcan.
En los últimos años, muchas organizaciones han utilizado la previsión para desarrollar estrategias de mercado; sin embargo, este enfoque no ha logrado captar los grandes cambios geoeconómicos y geopolíticos y las policrisis que se han producido y que han afectado gravemente a las organizaciones. Por lo tanto, es más necesario que nunca redoblar los esfuerzos para que las organizaciones sean cada vez más resistentes, ágiles y flexibles, aplicando cambios de paradigma también en la gestión de riesgos.
Liderazgo evolucionado
De hecho, se trata de la llamada Gestión Inteligente de Riesgos que proporciona escenarios y perspectivas a un liderazgo evolucionado. Es decir, se trata de:
-Utilización de los datos disponibles para desarrollar procesos de identificación de riesgos más sofisticados, teniendo en cuenta que en los escenarios altamente dinámicos en los que vivimos surgen rápidamente nuevos riesgos que, por tanto, deben ser identificados con rapidez, junto con sus áreas potenciales de impacto.
-Mayor inversión en herramientas de previsión que puedan proporcionar datos cuantitativos casi en tiempo real para ayudar a definir escenarios, comprender su impacto en las organizaciones y estructurar la estrategia necesaria y actualizarla periódicamente en función de los contextos cambiantes.
Por lo tanto, en el futuro, la gestión de riesgos trascenderá el uso de métricas, mediciones y modelos y optará por un enfoque basado en información detallada para definir estrategias y procesos empresariales y garantizar la resistencia necesaria para afrontar circunstancias difíciles con agilidad, responsabilidad y adaptabilidad.
También será necesario apoyarse en un nuevo modelo de liderazgo, el e-Leadership, capaz de expresar un equilibrio hombre/máquina y de asumir un papel equilibrador entre la importancia de los datos (utilizados para configurar una visión de futuro) y la humanización de los mismos de forma que se construya una “organización que aprende”. Un enfoque capaz de generar valor a través de interacciones internas y externas, apoyando una capacidad de autonomía y de innovación continua.
Conclusiones
El periodo de policrisis que estamos viviendo implica necesariamente un giro hacia la digitalización de la gestión de riesgos y del sector asegurador. Es decir, se tratará cada vez más de poner en práctica lo que se conoce como gestión inteligente del riesgo, de forma que: se refuerce la identificación y previsión del riesgo; se invierta en la preparación ante el riesgo; y se refuerce la preparación de la respuesta gracias a los datos disponibles y a las tecnologías emergentes. Es decir, pasar del análisis descriptivo y de diagnóstico al análisis predictivo y prescriptivo, aplicado a la seguridad operativa y a la gestión de riesgos.
Por Federica Maria Rita Livelli
