LO
Despliegue realAutomatización cognitiva2021-10-28
Encuesta de los reguladores estatales de EE. UU. a 193 grandes aseguradoras de automóviles: los modelos de IA de siniestros sobre todo informan a los tramitadores, 55 los usan con imágenes de daños, 83 para derivar sospechas de fraude y ninguna para rechazar siniestros
Tramitador de siniestrospágina de la ocupación →
Fecha del hecho / publicación
2021-10-28 · publicado 2022-12-08
Categoría de la evidencia
Despliegue realUna empresa lo ha puesto en producción. Puede mover la línea de base, ponderado por la escala y por cuánto se parece ese entorno al tuyo.
Tareas sobre las que incide
Ponerle un número a la pérdida
Cuánto cuesta reparar o reponer, y si el presupuesto que tienes delante es el real.
Aumentada por la máquina✓ Con evidencia
Decirle que no a alguien
Rechazar un siniestro a una persona que creía estar cubierta, y sostener esa conversación.
Sigue llevándola una persona✓ Con evidencia
Detectar el siniestro inventado
Fraude: el accidente montado, el daño preexistente, la pérdida que ocurrió tres días antes de que empezara la póliza.
Aumentada por la máquina✓ Con evidencia
Dónde aplica esto
Una encuesta enviada, en ejercicio de sus facultades de supervisión de la conducta de mercado, por nueve reguladores estatales de seguros de EE. UU. a las aseguradoras de automóviles de uso particular con más de 75 millones de dólares en primas suscritas en 2020; respondieron 193, con respuestas que vencían el 28 de octubre de 2021. De las 193, 135 declararon usar IA o aprendizaje automático en siniestros. Los modelos eran sobre todo un recurso informativo para los tramitadores (96 empresas); otros se usaban para determinar el importe de liquidación de los siniestros (50), para decidir la asignación de siniestros (58) y para evaluar imágenes de daños (55). Pocas los usaban para aprobar siniestros (9) y ninguna para rechazarlos. En fraude, 95 usaban esos modelos, sobre todo para derivar siniestros a una investigación más a fondo (83). Los datos describen a grandes aseguradoras de automóviles de EE. UU. en 2021, según lo declarado por las propias empresas a sus reguladores; no miden cuánto tiempo de un tramitador sustituyeron los modelos.
Qué significa esto
En las grandes aseguradoras de automóviles de EE. UU., la IA llegó a los siniestros sobre todo como ayuda para el tramitador: estimar indemnizaciones, leer fotos de daños y señalar siniestros para un investigador de fraude. Rechazar un siniestro quedó en manos de personas en toda la muestra.
Qué no muestra todavía
Son datos de 2021 de grandes aseguradoras de automóviles de EE. UU., autodeclarados a los reguladores; no muestran qué parte de los siniestros liquidan hoy los modelos ni ningún cambio en el número de tramitadores.
Qué puedes comprobar
Abre el informe del personal de la NAIC «Private Passenger Auto Artificial Intelligence/Machine Learning Survey Results» y busca «Few companies are using AI/ML claims models for claims approvals (9) and none are using them for claims denials».
¿Cambia la evaluación?
No. El índice de impacto no lo mueve nunca un solo hecho. Lo que sí hizo este registro: 3 juicios de tarea enlazados de arriba se apoyan ahora en evidencia en vez de en inferencia.
Fuente
National Association of Insurance Commissioners — Private Passenger Auto Artificial Intelligence/Machine Learning Survey Results, NAIC Staff Report (December 8, 2022) · verificado 2026-09-27 · Claude (VOLO agent) · interpretado 2026-09-27 · Claude (VOLO agent)
Fuente primaria: publicada por la parte que hizo esto, o por la autoridad de referencia. No necesita cofirma.