Con la inflación provocando un aumento en el costo de las reparaciones, la mano de obra y las reclamaciones, las tarifas de los seguros están aumentando de manera similar en todos los ámbitos. Las primas de seguros de automóviles aumentaron un 13,7% a nivel nacional durante el último año, de acuerdo a a un estudio de Bankrate.com. El seguro de hogar, por su parte, subió un 12,1% interanual, Policygenius encontró.
Pero Jonathan Matus argumenta que no tiene por qué ser así. es el fundador de Fairmaticuna empresa que está aplicando IA para, al menos según él, reducir el riesgo en la industria de seguros de automóviles.
Matus fundó anteriormente Zendrive, una plataforma que brinda información a las empresas para la suscripción y reclamos de seguros de automóviles, así como para la asistencia en carretera. Si bien Zendrive se enfoca en seguros para individuos y familias, Fairmatic tiene una inclinación más comercial: una base de clientes compuesta principalmente por empresas.
“Habiendo pasado aproximadamente una década de mi carrera en Google y Facebook, rápidamente noté las externalidades negativas de la tecnología que ayudé activamente a generalizarse”, dijo Matus a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “El camino hacia el inicio de Fairmatic se creó a partir de la necesidad de eliminar el riesgo de una de las peores externalidades de esta poderosa tecnología: el aumento en el uso distraído del teléfono mientras se conduce y la consiguiente pérdida de vidas en la carretera”.
Matus puede hablar en términos grandilocuentes, pero la propuesta comercial de Fairmatic es simple: analizar y cotizar el perfil de riesgo de una flota de vehículos. La empresa utiliza modelos de IA entrenados en la conducción de datos para intentar mitigar el riesgo y ayudar con varios procesos de gestión de pólizas y reclamos.
Los clientes obtienen acceso a una aplicación que pueden usar para monitorear “eventos de conducción”, por ejemplo, conducción errática, e “identificar oportunidades de mejora procesables”. La aplicación también ofrece lo que Fairmatic llama una “experiencia de reclamos móviles completamente digital” que puede detectar fallas automáticamente (con suerte mejor que Apple) y analizar datos de incidentes.
Aquí está Matus: “Con Fairmatic, las flotas de pequeñas, medianas y grandes empresas cuentan con información procesable que mejora la seguridad y tiene un impacto directo en los ahorros de seguros”.
Pero hay razones para ser escéptico. Fairmatic no es el primero en llevar la IA a la toma de decisiones sobre seguros de automóviles: Jerry, Just, Root y Tractable ofrecen tecnologías similares, aunque están dirigidas a los consumidores, y la IA tiene un historial irregular en la industria de seguros.
El año pasado, la Casualty Actuarial Society (CAS), la sociedad profesional de actuarios que se especializan en seguros de propiedad y accidentes, reconoció los efectos perjudiciales que la IA podría tener cuando la utilizan las instituciones financieras para determinar los seguros y los préstamos hipotecarios. En una serie de documentos, la CAS concluido que los datos sesgados (datos sobre los que las aseguradoras entrenan sus algoritmos) podrían perpetuar la discriminación que ya existe en la industria de seguros. (Ver: Algoritmo de fijación de precios de Allstate que desproporcionadamente clientes no blancos impactados negativamente).
Fairmatic aplica IA al seguro de automóviles comerciales. Aquí, su aplicación detecta un bloqueo automáticamente. Créditos de imagen: Fairmatic
una posterior informe del Departamento de Seguros de California destacó las aplicaciones recientes de IA especialmente problemáticas por parte de las aseguradoras, incluida la notificación de reclamos de códigos postales del centro de la ciudad y el uso de información personal no relacionada con el riesgo en la comercialización y suscripción de pólizas de seguro. “El sesgo o la discriminación conscientes e inconscientes… pueden y, a menudo, resultan del uso de la IA, así como de otras formas de ‘grandes datos’”, escribieron los autores del informe.
Washington y Oregón han tratado de prohibir el uso de algoritmos de puntuación basados en el crédito para establecer las primas de los seguros de automóviles. Por otra parte, Colorado introdujo una legislación que requiere que las aseguradoras prueben sus algoritmos y modelos de calificación para descubrir sesgos.
Matus insiste en que Fairmatic se ocupa de reducir el potencial de sesgo en su IA. De hecho, argumenta, la confianza de Fairmatic en la IA generalmente conduce a mejores resultados para los clientes, que históricamente han estado atrapados con aseguradoras que utilizan datos y modelos de precios anticuados.
“El modelo de riesgo predictivo de IA de Fairmatic ha sido entrenado utilizando más de 200 mil millones de millas de datos de conducción”, dijo. “Esto nos permite desarrollar una comprensión más profunda y completa del perfil de riesgo único de cada flota y cada conductor, y luego destilar esos datos en conocimientos y entrenamiento que mejoran el comportamiento de conducción y reducen el riesgo”.
Pero incluso si es cierto que el enfoque de Fairmatic es mejor que el de la mayoría, las capacidades de monitoreo de controladores de la plataforma son preocupantes por derecho propio. Recuerdan los algoritmos que Amazon ha utilizado para monitorear el comportamiento de los repartidores durante la jornada laboral. De acuerdo a Según Vice, los algoritmos penalizaban incorrectamente a los conductores cada vez que los autos se los paraban, datos que Amazon usaba para evaluar el desempeño de conducción y determinar los pagos de bonificación individuales.
En respuesta a una pregunta sobre el monitoreo y la privacidad de los datos, Matus dijo que Fairmatic “solo monitorea activamente los datos relevantes para la póliza de seguro”, incluida la información necesaria para la gestión de riesgos y reclamos. “La capa de tecnología de Fairmatic utiliza datos anónimos y no retiene la información del conductor sin el permiso de la flota”, agregó.
Cualquiera que sea el caso, Fairmatic no ha tenido problemas para atraer inversores, o clientes, para el caso. La startup recaudó $46 millones en una ronda de financiamiento liderada por Battery Ventures con la participación de los inversionistas actuales y Bridge Bank que cerró esta semana, elevando su financiamiento total a $88 millones al doble de su valoración anterior (Matus no dio una cifra). En el frente del cliente, Matus dice que ha incorporado “cientos de miles” de conductores.
Eso no es terriblemente sorprendente. El seguro de automóviles comerciales es un mercado masivo, con Allied Market Research estimando que tendrá un valor de $ 307.10 mil millones para 2030, frente a $ 128.44 mil millones en 2020. Dejando de lado el riesgo de sesgo, el dinero habla, incluso en un momento en que la financiación global de capital de riesgo de insurtech continúa Frío.
El plan a corto plazo de Fairmatic es traer 30 empleados para su centro de investigación y desarrollo en Israel y más en Bangalore, India, dijo Matus. La fuerza laboral actual de la empresa, distribuida en oficinas en EE. UU., Israel e India, asciende a 85 personas.
“Fairmatic ha experimentado una gran tracción desde nuestra Serie A y este nuevo capital se utilizará para acelerar nuestro liderazgo en llevar todo el poder de la IA al seguro comercial de automóviles. Fairmatic está realizando contrataciones estratégicas en todo el mundo y estamos acelerando el crecimiento de nuestros centros de I+D en Israel e India”, dijo Matus. “Nuestra visión es construir una plataforma de seguros impulsada por la tecnología que no solo sea completamente digital, sino que también esté mejorada de manera integral y esté impulsada por IA, en todos los productos y funciones comerciales”.
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