Los desafíos contemporáneos, como la multiplicación de amenazas digitales y los cambios climáticos, imponen a los aseguradores adaptaciones radicales. La gobernanza de datos se muestra a menudo peligrosa bajo los requisitos siempre crecientes del RGPD y de las regulaciones nacionales. *La integración de datos sintéticos se convierte en un factor determinante para la innovación*. Estos últimos, diseñados para imitar las características de los datos reales sin comprometer la confidencialidad, representan un cambio estratégico necesario. *La lucha contra el fraude y la anticipación de riesgos climáticos requieren una agilidad sin precedentes*. Las compañías de seguros disponen así de una potente herramienta para dar forma a su futuro.
Los retos actuales de los aseguradores frente a las amenazas digitales
El sector de los seguros se enfrenta a una explosión de amenazas digitales y a un aumento de los riesgos climáticos. Las compañías buscan abordar estos desafíos a través de la integración de la Inteligencia Artificial, una herramienta que se ha vuelto indispensable para identificar riesgos y combatir el fraude.
No obstante, el marco regulatorio, en particular el RGPD y el EU AI Act, así como la acción de la ACPR en Francia, complican el acceso a los datos reales. En este contexto, los datos sintéticos emergen como una solución innovadora.
Los datos sintéticos: una respuesta a la gobernanza de datos
Los aseguradores poseen una variedad de datos sobre sus clientes y los riesgos asociados. Sin embargo, deben enfrentarse a dificultades relacionadas con la gobernanza y la accesibilidad de estos datos. A pesar de las inversiones masivas en la modernización de los sistemas de información, muchos de ellos todavía utilizan infraestructuras informáticas históricas, limitando la circulación de la información.
Las regulaciones vigentes imponen restricciones, en particular sobre el uso de datos sensibles. Los datos sintéticos, generados a partir de modelos estadísticos y el aprendizaje automático, ofrecen una solución al reproducir las características de los datos reales sin revelar información confidencial.
Mejora de la detección de fraude mediante datos sintéticos
El fraude en seguros resulta ser un problema creciente, con cerca de 695 millones de euros identificados en 2023. Este flagelo representa aproximadamente el 10 % de las indemnizaciones pagadas cada año en Francia. Las compañías de seguros apuntan a mejorar su capacidad de detección en tiempo real.
Los datos sintéticos permiten entrenar modelos de IA con escenarios variados, sean reales o ficticios. Este enfoque ayuda a los aseguradores a simular numerosas reclamaciones, facilitando así la identificación de patrones anormales y la evaluación de puntuaciones de riesgo.
Los desafíos de los nuevos riesgos climáticos
Frente a los recientes fenómenos meteorológicos extremos, como las sequías y las inundaciones, se impone una redefinición de los métodos de evaluación de riesgos. Según la ONU, estos eventos climáticos se han multiplicado por dos en dos décadas. Los datos históricos ya no son suficientes para anticipar estas nuevas amenazas.
Los informes gubernamentales, como el de Langreney, fomentan la mutualización de datos entre aseguradores, pero su implementación sigue siendo compleja. Los datos sintéticos aparecen como una alternativa viable, permitiendo simular eventos extremos en áreas poco expuestas hasta ahora, facilitando el modelo de impacto sobre los compromisos futuros de los aseguradores.
Precauciones y excelencia en el uso de datos sintéticos
El uso de datos sintéticos requiere tomar precauciones para evitar reproducir sesgos presentes en los datos originales. El adagio « garbage in, garbage out » recuerda que la calidad de los datos de entrada determina la fiabilidad de los resultados. Los proyectos deben articularse en torno a un enfoque estructurado que incluya el valor, la gobernanza y la tecnología.
Una identificación precisa de los casos de uso, como la lucha contra el fraude o la modelización climática, es necesaria. El equilibrio entre conformidad, ética y rendimiento también debe tenerse en cuenta. La accesibilidad de las plataformas de generación de datos sintéticos busca favorecer su adopción por todas las funciones empresariales, ya sea en la suscripción o la gestión de siniestros.
Los aseguradores, teniendo en cuenta los nuevos requerimientos sobre transparencia y ética, deben adaptarse a las evoluciones del mercado. La implementación de soluciones basadas en IA y datos sintéticos se constituye ahora como un palanca estratégica para la resiliencia y competitividad de las empresas del sector.
Preguntas frecuentes sobre datos sintéticos en el sector de los seguros
¿Qué son los datos sintéticos y cómo se generan?
Los datos sintéticos son datos creados artificialmente a partir de modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático. Reproducen fielmente las características de datos reales sin revelar información sensible.
¿Qué ventajas ofrecen los datos sintéticos a los aseguradores?
Los datos sintéticos permiten a los aseguradores comprender mejor los riesgos, mejorar la detección del fraude y simular escenarios variados para anticipar eventos climáticos extremos.
¿Cómo ayudan los datos sintéticos a cumplir con las regulaciones sobre protección de datos?
Los datos sintéticos permiten sortear algunas restricciones del RGPD o de las exigencias de la ACPR, ya que no contienen información personal identificable, facilitando así su uso en diferentes contextos.
¿Son fiables los datos sintéticos para predecir comportamientos reales?
Sí, siempre y cuando sean generados a partir de datos reales de alta calidad. Sin embargo, es esencial evitar sesgos en los datos de origen para garantizar que los sintéticos sigan siendo representativos.
¿Cuál es el papel de la IA en el uso de datos sintéticos por los aseguradores?
La IA se utiliza para crear modelos avanzados que permiten generar datos sintéticos, así como para analizar estos datos con el fin de mejorar la detección de fraudes y la evaluación de riesgos.
¿Cómo pueden los datos sintéticos mejorar la gestión de riesgos climáticos en el seguro?
Vienen a complementar los datos históricos al simular escenarios extremos en zonas geográficas aún poco expuestas, lo que permite a los aseguradores modelar mejor el impacto de los cambios climáticos en sus compromisos.
¿Qué impacto tendrán los datos sintéticos en el futuro del sector de los seguros?
Los datos sintéticos se perciben como un factor estratégico esencial para la resiliencia, competitividad y supervivencia del sector, facilitando la conformidad regulatoria y optimizando la toma de decisiones.
¿Cómo pueden las empresas integrar los datos sintéticos en sus procesos?
Las empresas deben adoptar un enfoque estructurado, identificando casos de uso específicos, equilibrando conformidad y rendimiento, y haciendo que estos datos sean accesibles a todos los departamentos involucrados.
