Curso de IA Generativa en Seguros

Lección 1 • Panorama General de la Cadena de Valor del Seguro

Mapea el flujo de trabajo integral del seguro, desde la suscripción hasta la liquidación de siniestros. Proporciona el contexto para identificar dónde la GenAI crea el mayor valor operativo.

Lección 2 • Conceptos Fundamentales de la IA Generativa

Define la IA generativa, los grandes modelos de lenguaje y los sistemas multimodales. Distingue las capacidades de la GenAI de la automatización basada en reglas y el análisis predictivo.

Lección 3 • Panorama Ético y Regulatorio

Introduce las obligaciones de equidad, transparencia y responsabilidad pertinentes para la IA en seguros. Enmarca la mentalidad de cumplimiento que los estudiantes aplicarán a lo largo del curso.

Lección 4 • Activos de Datos que Impulsan la IA en Seguros

Identifica los tipos de datos estructurados y no estructurados que alimentan los modelos de GenAI en seguros. Explica los requisitos de calidad de datos y los desafíos comunes de abastecimiento.

Lección 1 • Procesamiento de Siniestros Sin Intervención Manual

Diseña rutas de adjudicación totalmente automatizadas para siniestros de baja complejidad. Establece una lógica de enrutamiento que escala los casos atípicos a los liquidadores humanos de manera adecuada.

Lección 2 • Automatización de la Primera Denuncia de Siniestro

Cubre la recepción de siniestros impulsada por GenAI a través de canales de voz, texto e imagen. Conecta la Primera Denuncia de Siniestro automatizada con ciclos más rápidos y una mejor satisfacción del cliente.

Lección 3 • Determinación Automatizada de Cobertura

Aplica GenAI para cotejar los hechos del siniestro con el texto de la póliza para tomar decisiones de cobertura. Reduce la carga de trabajo del liquidador manteniendo registros de decisión auditables.

Lección 4 • Inteligencia y Extracción de Documentos

Enseña modelos de lenguaje y visión para analizar registros médicos, presupuestos de reparación e informes policiales. La extracción precisa reduce directamente las horas de revisión manual y las tasas de error.

Lección 1 • Detección de Anomalías con Modelos de Lenguaje

Utiliza GenAI para señalar inconsistencias lingüísticas, contradicciones cronológicas y anomalías narrativas en las denuncias de siniestros. Conecta las señales basadas en texto con las puntuaciones de probabilidad de fraude.

Lección 2 • Tipología de Fraude en Siniestros de Seguros

Cataloga patrones de fraude oportunista, organizado e interno en los ramos de patrimonio, automotor y salud. Fundamenta las técnicas de detección subsiguientes en escenarios de fraude del mundo real.

Lección 3 • Análisis de Redes y Vínculos

Aplica GenAI basada en grafos para descubrir redes de colusión entre reclamantes, prestadores y abogados. Visualiza las redes de relaciones para priorizar los recursos de investigación.

Lección 4 • Evaluación y Gobernanza del Modelo de Fraude

Mide el rendimiento del modelo de fraude utilizando métricas de precisión, exhaustividad e impacto en el negocio. Establece procesos de gobernanza para monitorear la deriva y gestionar los falsos positivos.

Lección 1 • Tarificación Dinámica con Señales de GenAI

Integra señales de riesgo derivadas de GenAI en los modelos de tarificación actuarial para ajustes de tasa en tiempo real. Equilibra la tarificación competitiva con los objetivos del índice de siniestralidad.

Lección 2 • Puntuación de Riesgos Potenciada por GenAI

Construye puntuaciones de riesgo a partir de datos estructurados y no estructurados, incluyendo estados financieros, noticias e imágenes satelitales. Amplía la cobertura de señales de riesgo más allá de las variables actuariales tradicionales.

Lección 3 • Correspondencia de Apetito y Clasificación

Automatiza la clasificación de propuestas cotejando los riesgos entrantes con las reglas de apetito de suscripción mediante búsqueda semántica. Reduce el tiempo para cotizar y mejora la experiencia del productor.

Lección 4 • Integración del Flujo de Suscripción

Integra herramientas de GenAI en las plataformas de suscripción a través de interfaces de copiloto y paneles de apoyo a la decisión. Mantiene la autoridad del suscriptor mientras acelera las decisiones rutinarias.

Lección 1 • Comunicación Proactiva de Siniestros

Genera actualizaciones de estado personalizadas y orientación sobre los próximos pasos para los asegurados durante todo el ciclo de vida del siniestro. Reduce el volumen de consultas entrantes y mejora la transparencia percibida.

Lección 2 • Automatización de Renovación y Retención

Utiliza GenAI para elaborar ofertas de renovación personalizadas e identificar a los tomadores en riesgo de caducidad. Conecta las señales de retención con campañas de contacto automatizadas.

Lección 3 • Comunicación Multilingüe y Accesible

Aplica la traducción de GenAI y la generación en lenguaje claro para atender a poblaciones diversas de tomadores. Asegura que las comunicaciones cumplan con los estándares de accesibilidad y legibilidad.

Lección 4 • IA Conversacional para el Servicio de Pólizas

Despliega chatbots de grandes modelos de lenguaje para gestionar endosos, consultas de facturación y preguntas sobre cobertura. Reduce el volumen del centro de llamadas manteniendo altas puntuaciones de satisfacción del cliente.

Lección 1 • Métodos de Explicabilidad para la IA en Seguros

Aplica SHAP, LIME y generación de explicaciones en lenguaje natural para hacer que las decisiones del modelo sean interpretables. Conecta los resultados de explicabilidad con los flujos de trabajo de liquidadores y suscriptores.

Lección 2 • Presentación Regulatoria y Documentación

Prepara tarjetas de modelo, evaluaciones de impacto algorítmico y registros de auditoría requeridos por los reguladores de seguros. Estructura la documentación para apoyar tanto la gobernanza interna como la revisión externa.

Lección 3 • Detección y Mitigación de Sesgos

Identifica el impacto dispar en los resultados de GenAI entre grupos demográficos protegidos en suscripción y siniestros. Aplica técnicas de mitigación de preprocesamiento, durante el procesamiento y posprocesamiento.

Lección 4 • Respuesta a Incidentes por Fallas de IA

Diseña manuales para detectar, contener y remediar fallas del modelo de GenAI en sistemas de seguros en producción. Establece rutas de escalamiento y protocolos de notificación a las partes interesadas.

Lección 1 • Ajuste Fino y Generación Aumentada por Recuperación

Aplica ajuste fino específico del dominio y RAG para fundamentar los resultados de GenAI en datos de pólizas y siniestros de seguros. Equilibra el costo de personalización contra las ganancias de rendimiento para casos de uso específicos.

Lección 2 • Canales de CI/CD para Modelos GenAI

Construye canales de prueba, validación y despliegue automatizados para modelos GenAI en sistemas de seguros. Integra puertas de calidad del modelo para prevenir regresiones en producción.

Lección 3 • Arquitecturas de Servicio de Modelos

Compara arquitecturas de inferencia por lotes, en tiempo real y de streaming para cargas de trabajo de GenAI en seguros. Selecciona patrones de servicio según los requisitos de latencia, rendimiento y costo.

Lección 4 • Monitoreo y Observabilidad

Instrumenta los sistemas de GenAI con monitores de deriva de datos, deriva de concepto y calidad de salida. Conecta las alertas de monitoreo con flujos de trabajo de reentrenamiento automatizado y revisión humana.

Lección 1 • Gestión del Cambio y Transición de la Fuerza Laboral

Diseña programas de gestión del cambio para la transición de liquidadores, suscriptores y productores a roles aumentados por IA. Aborda la resistencia, las necesidades de recapacitación y la transformación cultural.

Lección 2 • Diseño de Gobernanza de IA Empresarial

Establece comités directivos de IA, marcos de políticas y estructuras de responsabilidad para organizaciones de seguros. Define los derechos de decisión en las funciones de tecnología, negocio, riesgo y cumplimiento.

Lección 3 • Decisiones de Construir, Comprar y Asociarse

Evalúa las opciones de construir versus comprar versus asociarse para capacidades de GenAI en contextos de seguros. Aplica criterios de costo total de propiedad y control estratégico a la selección de proveedores.

Lección 4 • Medición del Valor Empresarial de GenAI

Define KPI y marcos de realización de valor para rastrear los resultados del programa de GenAI en siniestros, suscripción y experiencia del cliente. Conecta las métricas operativas con los informes estratégicos a nivel de directorio.