Resumen de la sesión
Transformación de los sectores de Banca y Seguros a través de la IA
Los sectores de banca y seguros se encuentran entre los más afectados por el uso de la IA, así como entre aquellos que más pueden beneficiarse de su uso. El correcto empleo de la IA ofrece oportunidades para dar respuesta a algunos de los principales retos a los que se enfrentan estos dos sectores. Por ejemplo, la existencia de clientes cada vez más exigentes, el análisis de datos e información o la aparición de nuevos actores en el mercado, como los fintech e insurtech.
En el caso del sector bancario, existe un gran potencial en las áreas de servicios financieros, marketing y ventas. De hecho, el uso de la IA se está extendido, y se emplea mayoritariamente en aspectos como la gestión de riesgos (56% de las entidades) o la creación de nuevos servicios y procesos internos (52%).
En el caso de las aseguradoras, el uso de la IA vincula directamente con el IoT, que ya es empleado por el 61% de las entidades del sector para identificar nuevas oportunidades de negocio o integrar conjuntos de datos con el objetivo de mejorar el nivel de riesgo actual, prevenir riesgos o hacer un mejor seguimiento del comportamiento de los clientes.
En este contexto, la capacidad para desarrollar de servicios de IA con foco en las personas adquiere una importancia fundamental. Esta pasa por dar una respuesta a las necesidades de la sociedad, el mercado y los consumidores, basada en los insights recibidos por los mismos.
La metodología AI Driven Service Design
NTT DATA ha desarrollado una metodología para el diseño de servicios y prototipado, unida al ciclo de innovación del producto. La metodología busca crear de forma ágil prototipos que puedan constituir la semilla para futuros servicios de IA, con el objetivo final de crear una experiencia diferencial para el usuario. En este proceso, se debe tener siempre en cuenta la gobernanza y la seguridad del servicio.
Para que la respuesta ofrecida a las necesidades de las personas sea eficaz, los datos recibidos deben ser analizados. Se calcula que actualmente las compañías de seguros pierden el 95% de la información que reciben debido al proceso manual de extracción de datos. La IA ofrece una solución a esta problemática al permitir desbloquear y estructurar información crítica y permitiendo obtener insights de alto valor para las empresas y sus trabajadores. En un sector en el que las organizaciones reciben una media de más de 1.000 millones de páginas de documentos al año, el potencial para optimizar procesos y reinventar la experiencia de consumidores y empleados es enorme.
A modo de ejemplo, la IA ha mostrado su utilidad en la prevención de riesgos laborales, ya que permite identificar y analizar los riesgos presentes en el entorno laboral, así como determinar el potencial de lesiones de las tareas ejecutadas. Esto permite a las empresas a rediseñar los puestos de trabajo para mejorar la seguridad de sus trabajadores.
La experiencia de los participantes del LabS
De acuerdo con la dinámica realizada en el workshop, la inmensa mayoría de los participantes del LabS (92%) ya está desarrollando servicios de IA basados en las personas. Estos servicios son vistos como una oportunidad para mejorar el servicio a los clientes (47%), cumplir con los códigos éticos y el plan de RSC (22%), mejorar el posicionamiento en el mercado (16%) o responder a los requisitos regulatorios (13%). En la mayor parte de los casos, se tiene en cuenta la experiencia del usuario al diseñar estos servicios.
Como barreras para a la implantación de servicios de IA en sus organizaciones, los asistentes destacaron factores como la complejidad, la protección de datos, la regulación, el acceso a información, la escasez de talento, el tiempo o la resistencia al cambio.
Cuatro claves para diseñar servicios de IA centrados en las personas
El diseño de los servicios debe cumplir cuatro condiciones:
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De confianza: Los servicios nunca deben causar perjuicio a los usuarios. Las decisiones que toma la IA han de ser explicables y conocidas, y el cliente debe saber en todo momento que no está interactuando con una persona.
Adaptable: Una atención al cliente inteligente evoluciona con el usuario, empleando el feedback recibido por el mismo para mejorar el modelo y ofreciendo una experiencia satisfactoria. En este punto, es importante que la IA sea capaz de reaccionar ante interacciones negativas. A modo de ejemplo, en el sector bancario se está empleando IA para desarrollar asistentes virtuales capaces de resolver dudas, guiar al usuario en cuanto a qué información necesita o reconducir la conversación cuando detectan emociones negativas por parte del cliente.
Relevante: La IA puede utilizarse para ofrecer un valor adicional, entendiendo valor como el "Cuidar de las personas". Un claro ejemplo está en el tratamiento de personas mayores que carecen de capacidades tecnológicas. En vez de crear una barrera más, la IA puede utilizarse para ayudarles en la interacción con bancos y aseguradoras, reduciendo el riesgo de fraude y facilitando el uso de herramientas digitales. Un ejemplo de ello es la plataforma Carefull, que permite centralizar sus cuentas de manera segura, detectar movimientos inusuales y tener una visión completa y sencilla de su estado financiero y grado de seguridad.
Útil: Los servicios de IA deben ofrecer el máximo retorno a partir del mínimo esfuerzo del consumidor.
Aplicación práctica a través de un prototipo
NTT DATA empleó su Showcase de prototipos para probar y enseñar nuevas soluciones de IA. Un ejemplo es el prototipo de "Car Insurance Claims Processing", que utiliza tecnologías de NLP para obtener todos los datos relevantes de una reclamación a un seguro, categorizarlos según su sensibilidad e incluso clasificar el tipo de daño sufrido por un vehículo a través del análisis de una fotografía mediante capacidades de Computer Vision.
Durante la sesión también vimos aplicaciones de otras tecnologías emergentes, como el uso de GPT-3 para hacer resúmenes y prototipos. Este constituye un ejemplo práctico de explicabilidad y ayuda a desarrollar una IA responsable.
Lecciones aprendidas
El 91% de las organizaciones en España considera que la IA les ayudará en sus objetivos de crecimiento, pero sólo el 22% la está utilizando. Barreras como la escasez de talento, la ausencia de modelos de negocio claros, la necesidad de transformación cultural o la falta de conocimiento y experiencia contribuyen a este desnivel entre percepción y aplicación
La IA genera nuevas oportunidades de negocio y muestra un fuerte potencial para ayudar a superar algunos de los principales retos a los que se enfrentan los sectores bancario y asegurador, como la existencia de un consumidor cada vez más exigente, la competencia de nuevos gigantes tecnológicos o el análisis de información y datos
Las empresas de estos sectores deben ser capaces de diseñar servicios que den respuesta a las necesidades de la sociedad a partir de los insights recibidos de los clientes y el mercado
Los servicios inteligentes de IA deben cumplir cuatro requisitos: Ser de confianza (decisiones explicables y conocidas), Adaptables (evolución en base al feedback que reciben del usuario), Relevantes (ofrecen un valor adicional al cuidar de las personas) y Útiles (permiten maximizar el retorno obtenido con el mínimo esfuerzo del cliente).
Próximos pasos
En los próximos meses, publicaremos la metodología, detallando el contenido de la sesión y las principales conclusiones obtenidas durante el workshop.