adoção da IA ​​explodiu nos últimos anos, à medida que as organizações reconhecem o poder dos modelos de aprendizado de máquina (ML) em fornecer maiores insights de negócios e aumentar a vantagem competitiva. Quando aplicada e monitorada adequadamente, a IA provou gerar valor real e tangível, principalmente no setor de seguros, onde a IA está sendo usada para apoiar a avaliação de riscos e a detecção de fraudes. De fato, a pesquisa da PwC com seguradoras dos EUA descobriu que quase metade disse que a IA melhorou a tomada de decisões. Além disso, quase dois terços dos entrevistados que usam IA relataram que isso ajudou a criar melhores experiências para o cliente.

Infelizmente, algumas seguradoras ainda enfrentam obstáculos ao tentar alavancar modelos de IA que melhorarão suas operações de negócios e resultados. A mesma pesquisa da PwC descobriu que novas ameaças potenciais à segurança cibernética e à privacidade lideraram a lista de preocupações com a IA, citadas por 42% e 36% dos entrevistados, respectivamente. Como resultado, as equipes regulatórias e de risco muitas vezes freiam novas iniciativas.

As seguradoras não podem se dar ao luxo de desacelerar seus investimentos em IA, especialmente sabendo que a tecnologia tem potencial para adicionar até US$ 1,1 trilhão às empresas anualmente. Para ter sucesso com a IA e ao mesmo tempo manter a conformidade regulatória, as seguradoras devem garantir que os modelos que implantam sejam eficazes, confiáveis ​​e valiosos. Ou seja, toda seguradora deve priorizar a IA responsável.

Missão crítica

A IA responsável é uma estrutura de governança que documenta como uma organização está enfrentando os desafios em torno da IA ​​do ponto de vista ético e legal. Criar um foco em toda a empresa na IA responsável permite o design, desenvolvimento e implantação de modelos éticos. Quando a IA é desenvolvida de forma responsável, os usuários poderão governar e auditar modelos para entender como e por que uma decisão é tomada. O resultado é uma maior visibilidade da IA ​​pré e pós-implantação, modelos de IA que funcionam continuamente conforme o esperado na produção e resultados justos e mais confiáveis. Para as seguradoras, isso significa poder alavancar a IA com confiança para avaliar o risco do solicitante, detectar fraudes em sinistros e eliminar erros humanos nos processos de subscrição.

O desafio de dar vida às práticas responsáveis ​​de IA reside no fato de que muitas organizações não têm as habilidades e recursos técnicos para monitorar e gerenciar efetivamente seus modelos de IA. Embora os cientistas de dados e engenheiros de MLOps possam tentar construir suas próprias ferramentas, as únicas capazes de fornecer total transparência ao longo de todo o ciclo de vida da IA ​​devem incorporar monitoramento, explicação e análise de modelos. Sem isso, os modelos permanecem opacos, causando grandes dores de cabeça para seguradoras altamente regulamentadas que precisam ser capazes de explicar como e por que sua IA decidiu, por exemplo, negar um sinistro.

Esse nível de transparência é especialmente crítico quando você considera aplicativos de IA específicos para determinar o risco. As seguradoras precisam saber com certeza que os modelos não estão afastando potenciais segurados com base em fatores socioeconômicos ou demográficos não relevantes. Além disso, à medida que as ameaças à segurança cibernética e à privacidade crescem, as seguradoras precisam de modelos que mantenham os dados seguros e identifiquem as vulnerabilidades mais rapidamente. As soluções que suportam práticas de IA responsáveis, como o Model Performance Management (MPM), aprimorarão os modelos de prevenção de fraudes, dando às seguradoras maior visibilidade por trás de atividades suspeitas, reduzindo falsos positivos e permitindo tempos de resolução mais rápidos para reduzir custos e melhorar a confiança do cliente.

O MPM rastreia e monitora o desempenho dos modelos de ML em todos os estágios do ciclo de vida do modelo, garantindo total explicação e transparência da IA. De um único ponto de vista, as organizações podem registrar seus modelos de ML e dados de treinamento; conduzir uma avaliação automatizada da qualidade, parcialidade e imparcialidade do recurso; garantir a aprovação humana dos modelos antes do lançamento; modelos de teste de estresse contínuo; e obtenha insights acionáveis ​​para melhorar os modelos à medida que os dados mudam. A tecnologia torna mais fácil para as seguradoras estudar os resultados do modelo, acompanhar o desempenho e identificar possíveis problemas, como desvio e viés do modelo. As soluções mais sofisticadas oferecem visualizações e relatórios fáceis de entender que destacam as principais métricas, tornando mais simples para usuários não técnicos aproveitarem a IA com segurança.

Com uma mudança cultural para focar na IA responsável e no poder do MPM para dar vida a essas práticas, as seguradoras podem se sentir confiantes de que cada modelo que implantam é confiável, preciso e livre de riscos.