Cumplimiento normativo en materia de IA en el sector de los seguros: riesgos para las aseguradoras del Reino Unido

Mientras la FCA advierte de que la inteligencia artificial va a transformar los servicios financieros, los expertos señalan que las aseguradoras deben reforzar la gestión de la información antes de que se agraven los riesgos de incumplimiento normativo.

La Autoridad de Conducta Financiera (FCA) del Reino Unido ha advertido esta semana de que la inteligencia artificial se convertirá en un factor determinante en los servicios financieros de aquí a 2030, al tiempo que ha destacado la necesidad de que las empresas y los reguladores se mantengan al día con la tecnología, a medida que su adopción se acelera en todo el sector. A medida que las aseguradoras siguen invirtiendo en la suscripción de pólizas, la tramitación de siniestros y la atención al cliente basados en la IA, ahora está más claro que nunca que muchas organizaciones están pasando por alto un reto fundamental: la IA solo es tan fiable como la información en la que se basa.

Aunque la IA promete una mayor eficiencia y una toma de decisiones más rápida, una gestión deficiente puede exponer a las aseguradoras a riesgos de incumplimiento normativo, resultados inconsistentes y el escrutinio de las autoridades reguladoras. Sin información interconectada y auditable, los sistemas de IA corren el riesgo de agravar los problemas existentes en la calidad de los datos en lugar de resolverlos.

Según Yohan Lobo, director de soluciones sectoriales para servicios financieros en M-Files, muchas aseguradoras están dando prioridad a la implantación de la IA antes de sentar las bases informáticas necesarias para garantizar una IA fiable y que cumpla con la normativa.

«La inteligencia artificial tiene un enorme potencial para transformar el sector de los seguros, pero hay que tener en cuenta que la inteligencia artificial por sí sola no genera confianza», afirmó Lobo. «Si la información que alimentan los sistemas de inteligencia artificial es errónea, está duplicada o carece de contexto, las aseguradoras corren el riesgo de tomar decisiones que resulten difíciles de explicar, auditar o defender».

A medida que los organismos reguladores siguen elevando las expectativas en materia de transparencia, rendición de cuentas y explicabilidad en la toma de decisiones basada en la inteligencia artificial, las aseguradoras se ven sometidas a una presión cada vez mayor para demostrar cómo se llegan a las decisiones automatizadas.

«El cumplimiento normativo ya no se limita a conservar documentos o cumplir con las obligaciones de información», prosiguió Lobo. «Se trata de garantizar que la información esté interconectada, regulada y sea accesible para asegurar que cada decisión sea justificable. Sin esa base, las aseguradoras tendrán dificultades para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial y, al mismo tiempo, cumplir con las crecientes exigencias normativas».

Muchas aseguradoras siguen operando con información dispersa en múltiples sistemas y departamentos, lo que dificulta tanto a los empleados como a las aplicaciones de inteligencia artificial el acceso a información fiable y contextual. A medida que aumenta la adopción de la inteligencia artificial, estos entornos de información desconectados corren el riesgo de convertirse en un importante reto operativo y de cumplimiento normativo.

«No es que las aseguradoras no dispongan de suficiente información, sino que no resulta fácil encontrarla, acceder a ella, utilizarla o mantenerla», añadió Lobo. «El éxito de la IA depende de que tanto las personas como la propia IA tengan acceso a la información adecuada, en el contexto adecuado y en el momento adecuado. Eso es lo que permite a las organizaciones tomar decisiones más rápidas, mejores y más fundamentadas».

En lugar de considerar la gobernanza de la información como un mero requisito de cumplimiento normativo, las aseguradoras deberían verla como la base para una IA fiable.

Lobo concluyó: «Al interconectar la información en toda la organización, mantener unas políticas de gobernanza claras y garantizar que cada decisión se base en información precisa, auditable y contextual, las organizaciones pueden adoptar la inteligencia artificial con mayor confianza, al tiempo que reducen los riesgos operativos y normativos».

«Las organizaciones que tengan éxito no serán simplemente aquellas que implementen la IA primero, sino aquellas que la desarrollen sobre la base de información fiable, una gobernanza sólida e inteligencia contextual».