Los desastres naturales han aumentado en frecuencia, gravedad y diversidad en los últimos años, lo que ha obligado a las aseguradoras a ser más eficientes y anticipar las consecuencias de eventos y pérdidas. Lo mismo ocurre con las compañías de reaseguros, que ofrecen seguros a las aseguradoras, reduciendo así la probabilidad de grandes pagos, un factor importante en la respuesta de la industria de seguros a los desastres naturales. Según la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), Estados Unidos ha experimentado 360 desastres meteorológicos y climáticos desde 1980, cuyo coste total alcanzó o superó los mil millones de dólares por cada uno de ellos, es decir un total de más de 2,57 billones de dólares.
Desde 2023, hasta el 11 de julio, la NOAA ha confirmado 12 eventos de este tipo, incluidas inundaciones y tormentas severas. Para seguir este ritmo preocupante, Swiss Re, una de las reaseguradoras más grandes del mundo, ahora está aprovechando el análisis predictivo, el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) para ayudar a sus clientes a anticipar desastres y mitigar sus costos. "Si nos fijamos en la gravedad de las reclamaciones de los últimos diez años, una de las tendencias es que las reclamaciones de los últimos cinco años son casi el doble que las de los primeros cinco años", afirma Anil Vasagiri, vicepresidente senior y director de propiedad. Soluciones en Swiss Re. "Esta es una tendencia innegable que las aseguradoras y reaseguradoras como Swiss Re deben comprender y prepararse para operar en este tipo de entorno".
Las aseguradoras enfrentan grandes desafíos
Además del costo general de los reclamos por desastres naturales, las aseguradoras enfrentan desafíos operativos relacionados con la repentina y gran afluencia de reclamos. Inmediatamente después de estos desastres, el acceso a las zonas afectadas suele ser difícil o imposible, lo que retrasa el tiempo de respuesta a los desastres. En su puesto, Anil Vasagiri es responsable de los datos y el software puestos a disposición de los clientes de Swiss Re, así como de la estrategia general de datos de la empresa. A finales del año pasado, la división de soluciones inmobiliarias, encabezada por Anil Vasagiri, lanzó una importante herramienta para ayudar a sus clientes. Esta plataforma, denominada Evaluación Rápida de Daños (RDA), combina avances en visión por computadora con otras técnicas de modelado para ayudar a los clientes de seguros a comprender, planificar y analizar mejor sus carteras antes de que ocurran desastres, y monitorear sus carteras a medida que ocurren. y a medida que se desarrollan los eventos, aprovechar la tecnología para encontrar y mitigar las pérdidas después de un evento.
Según Anil Vasagari, esto puede ayudar a identificar pérdidas que los asegurados desconocen, por ejemplo porque sus segundas residencias se han visto afectadas y viven en otro lugar, o porque se han visto obligados a evacuar y no han podido regresar a sus hogares. Por lo tanto, RDA ayuda a sus clientes a informar a estos asegurados sobre cómo pueden presentar una reclamación de indemnización. “Si determinadas catástrofes se identifican antes y se remedian, se reduce la gravedad de las pérdidas”, explica. “Por ejemplo, instalar una lona temporal en un tejado arrancado minimiza las pérdidas”, añade para ilustrar cómo la solución RDA puede ayudar a mitigar las pérdidas de las aseguradoras tras un desastre natural.
Llevando la IA a la gestión de reclamaciones
Al combinar una serie de fuentes de datos con capacidades de inteligencia artificial, RDA ayuda a los administradores y ajustadores de desastres a tomar decisiones más rápidas e inteligentes durante tres fases clave del ciclo de desastres naturales. En primer lugar, existe una planificación previa al desastre para una estrategia de respuesta eficaz. Con este fin, RDA aprovecha los modelos de desastres naturales patentados de Swiss Re para monitorear automáticamente el impacto probable de tal evento en las carteras de las aseguradoras de los clientes para que puedan planificar su estrategia de respuesta y movilización. de sus equipos.
En segundo lugar, la RDA se encarga de la planificación posterior a un desastre para ayudar a las aseguradoras a priorizar las inspecciones de propiedades. Inmediatamente después de un desastre, Swiss Re coordina con socios de imágenes aéreas y satelitales para capturar imágenes que los modelos de inteligencia artificial de RDA utilizan para evaluar la gravedad de los daños en cada propiedad. Esto puede incluso ayudar a identificar daños que las aseguradoras desconocían si no se presentó ningún aviso de reclamación.
Finalmente, la plataforma ayuda con la clasificación y evaluación remota de reclamos para reducir gastos y fugas al analizar el impacto en propiedades individuales utilizando múltiples filtros para crear informes de pérdidas detallados para una resolución de reclamos más rápida y precisa. Esto ayuda a evitar que se acumulen las pérdidas. "Estos componentes individuales ya existían antes, pero la RDA es la forma en que se combinan para hacer que la información sea realmente procesable", afirma Anil Vasagiri. “Aplicamos técnicas avanzadas de visión por computadora e inteligencia artificial para identificar áreas donde los daños son visibles e informarlo a nuestras aseguradoras. Esto les permite centrarse en las áreas más dañadas para poder dedicar los recursos adecuados y alinear sus estrategias de reclamaciones en consecuencia”. La plataforma se encuentra actualmente en plena producción para huracanes y tornados, con granizo e inundaciones en la fase de diseño inicial.
Evaluación rápida de daños en acción
RDA demostró su valía cuando el huracán Ian azotó Florida y las Carolinas en septiembre de 2022, después de devastar Cuba. Cuando tocó tierra en Florida, era una tormenta de categoría 5, el tercer desastre climático más costoso jamás registrado en los Estados Unidos, así como el huracán más mortífero que azotó Florida desde 1935. Swiss Re estima que Ian costó entre 50 mil millones y 65 mil millones de dólares. en pérdidas aseguradas. Una vez que terminó el huracán, las aseguradoras tuvieron dificultades para desplegar peritos porque grandes áreas seguían siendo inaccesibles y los peritos de seguros y los residentes quedaron varados. Pero los pronósticos de pérdidas basados en el modelo NatCat de RDA y la evaluación de daños reales a partir de imágenes de alta resolución han ayudado a los clientes de Swiss Re a optimizar el despliegue de sus ajustadores, clasificar reclamos de forma remota, inspeccionar propiedades y contactar proactivamente a los propietarios para brindar apoyo.
Por ejemplo, tan pronto como quedó claro que Ian tocaría tierra en Florida, RDA comenzó a proporcionar información sobre miles de pólizas individuales, propiedad del cliente Security First Insurance, que podrían activarse debido al daño a la propiedad resultante. resultaría. A medida que la tormenta avanzaba tierra adentro, Security First Insurance ya estaba reservando recursos, planificando ajustes de pérdidas y asignando recursos para reclamaciones. En los seis días posteriores al evento, RDA ayudó a clientes como Security First a evaluar 35.000 propiedades. Esta cifra aumentó a más de 88.000 después de dos semanas.
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