Suscripción basada en reglas frente a suscripción basada en IA: ¿cuál se adapta mejor a las MGA?

La suscripción es el motor de cualquier MGA. Es donde se evalúa el riesgo, se fijan las primas y se decide la rentabilidad. Sin embargo, a medida que las MGA crecen, abren nuevas líneas o adquieren facultades delegadas, la suscripción tradicional basada en reglas comienza a ponerse a prueba.

Durante años, la mayoría de las MGA se basaron en conjuntos de reglas estáticas: si esto, entonces aquello. Tenía sentido cuando los libros eran pequeños y consistentes. Sin embargo, a medida que aumentan los volúmenes de envíos y el riesgo se hace más complejo, las reglas por sí solas luchan por mantenerse al día.

Hoy en día, más MGA se preguntan: ¿podemos escalar este proceso? Y si no, ¿qué viene después?

Este blog profundiza en las diferencias entre la suscripción basada en reglas y la basada en inteligencia artificial (lo que cada una puede (y no puede) hacer, y por qué la automatización inteligente se está convirtiendo rápidamente en el nuevo estándar para una suscripción rentable y escalable.

Cómo funciona la suscripción basada en reglas

Los sistemas basados en reglas se basan en una lógica clara y predefinida: «Si A, entonces B». Por ejemplo:

• Si el conductor tiene menos de 25 años y el vehículo tiene más de 200 caballos de fuerza, aplique un recargo
• Si el código postal se encuentra en una región costera, exija un deducible más alto
• Si la cobertura caduca más de 30 días, marca para una revisión manual

Estas reglas suelen codificarse en pautas de suscripción, motores de calificación o tablas de decisiones. Garantizan la coherencia, refuerzan el cumplimiento y ayudan a reducir los errores humanos.

Pero las reglas también tienen límites.

Cuando la suscripción basada en reglas se queda corta

A medida que los volúmenes crecen y los riesgos se diversifican, los rígidos conjuntos de reglas comienzan a desmoronarse.

Flexibilidad limitada

Las reglas no pueden explicar fácilmente los factores de riesgo matizados o superpuestos. Requieren actualizaciones constantes para mantenerse al día con las tendencias del mercado, las normativas o los resultados de las reclamaciones.

Falta de aprendizaje

Las reglas no se adaptan. Si los patrones de pérdidas cambian o los resultados de la suscripción se degradan, alguien debe revisar y reescribir manualmente la lógica, a menudo meses después del hecho.

Alto mantenimiento

La gestión de miles de normas de suscripción en múltiples productos, jurisdicciones y canales de distribución se convierte en un trabajo de tiempo completo, propenso a generar inconsistencias.

Cuellos de botella para las excepciones

Las reglas son de aprobación o rechazo. Las áreas grises requieren la intervención humana, lo que ralentiza los tiempos de entrega y aumenta los costos.

En libros pequeños, esto puede ser manejable. Sin embargo, para las MGA que buscan escalar, rápidamente se vuelve insostenible.

Qué aporta la suscripción impulsada por la IA

La suscripción mediante IA no reemplaza las reglas, sino que las mejora y amplía. En lugar de aplicar una lógica estática, los modelos de IA aprenden de los datos para evaluar el riesgo, predecir los resultados y automatizar las decisiones.

Esto incluye:

• Modelos de aprendizaje automático capacitados en datos históricos de envíos y reclamaciones
• Motores de puntuación de riesgo que consideran cientos de variables en milisegundos
• Reconocimiento de patrones para detectar fraudes, clasificaciones erróneas o valores atípicos
• Procesamiento del lenguaje natural para extraer datos estructurados de correos electrónicos o documentos
• Modelos predictivos que indican las políticas que pueden provocar pérdidas

La suscripción mediante IA convierte la suscripción de un sistema de solo reglas en un motor dinámico y de aprendizaje.

Principales beneficios de la IA para las MGA

Para las MGA, el cambio a la IA no solo tiene que ver con la automatización, sino con permitir un crecimiento más inteligente.

Toma de decisiones más rápida

Los modelos de IA procesan las presentaciones al instante, clasifican el riesgo y aprueban, escalan o rechazan en función de los patrones aprendidos, no de puertas rígidas.

Puntuación de riesgo adaptativa

Los modelos aprenden de las decisiones y los resultados del pasado, y mejoran con el tiempo. Esto reduce la confianza en suposiciones anticuadas o reglas demasiado generalizadas.

Aumento de aseguradores

La IA no reemplaza el juicio. Expone información y sugiere acciones, lo que ayuda a las aseguradoras a centrarse en los casos extremos en los que aportan más valor.

Mejor segmentación

Al considerar más puntos de datos de los que son humanamente posibles, la IA identifica subsegmentos dentro de amplios grupos de riesgo que merecen precios diferenciados.

Cumplimiento escalable

Las reglas se pueden integrar en los flujos de trabajo de la IA, lo que garantiza el cumplimiento de los requisitos reglamentarios o específicos del programa sin ralentizar las operaciones.

El enfoque híbrido: reglas e inteligencia artificial

El verdadero poder de los MGA llega cuando las reglas y la IA trabajan juntas. Las reglas aún rigen la elegibilidad, las señales de alerta o las condiciones obligatorias. Sin embargo, la IA se encarga de los matices, la predicción y la priorización.

Por ejemplo:

• Las reglas pueden excluir de un programa estándar a los vehículos que superen un determinado valor
• La IA puntúa las presentaciones restantes en función de la probabilidad de pérdida
• Las aseguradoras reciben alertas solo en los casos límite que requieren revisión.
• Las presentaciones aprobadas se califican y emiten automáticamente en función de datos enriquecidos.

Este modelo combina la coherencia con la inteligencia y permite a las MGA generar más negocios de forma más rentable.

Impactos de la suscripción inteligente en el mundo real

Las MGA que adoptan la suscripción impulsada por la IA obtienen beneficios cuantificables:

• Reducción de los tiempos de cotización hasta la encuadernación, especialmente en los segmentos de gran volumen
• Índices de pérdidas más bajos gracias a una mejor selección de riesgos
• Mayor capacidad de presentación sin añadir aseguradores
• Menos anulaciones manuales y menos fatiga del asegurador
• Precios más precisos gracias a la mejora de las entradas de datos y la puntuación

Quizás lo más importante es que la IA proporciona un circuito de retroalimentación. Los modelos se basan en lo que ocurrió después de que se redactaran las políticas, lo que permite a las MGA mejorar antes de la próxima ronda.

Cubrimos este bucle con más profundidad en El vínculo entre la suscripción y las reclamaciones: cómo se toman mejores decisiones en el futuro, que explora cómo los resultados de la suscripción deben estar relacionados con el desempeño de las reclamaciones para escalar realmente.

Consideraciones clave a la hora de pasar a la IA

Pasar de las reglas a la IA no es algo sencillo. Las MGA deben planificar para:

• Preparación de datos: Los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que están entrenados. Los datos históricos limpios, estructurados y relevantes son fundamentales.
• Underwriter Trust: Los modelos de caja negra no vuelan. La IA debe facilitar la explicación, de modo que las aseguradoras puedan ver por qué una propuesta recibió una calificación determinada.
• Cumplimiento y auditabilidad: Las decisiones de la IA deben ser rastreables y defendibles. Es esencial incorporar la gobernanza a los flujos de trabajo modelo.
• Integración del flujo de trabajo: La IA debería mejorar, no reemplazar, las plataformas actuales. La integración perfecta con las herramientas y los sistemas existentes es clave para la adopción.

Con la base adecuada, estos desafíos son superables y la recompensa es transformadora.

Cómo ayuda Inaza a las MGA a escalar de forma más inteligente

En Inaza, hemos creado una infraestructura de suscripción basada en la IA diseñada para las necesidades únicas de las MGA.

Nuestra plataforma ofrece:

• Automatización integral de la recepción de envíos
• Calificación y clasificación de riesgos impulsadas por IA
• Modelos de suscripción explicables entrenados con datos específicos del cliente
• Integración perfecta con portales de corredores, sistemas de pólizas y plataformas de reclamaciones
• Aplicación de reglas en capas con flexibilidad de IA
• Comentarios del modelo en tiempo real sobre los resultados de las reclamaciones

Ayudamos a las MGA a avanzar más rápido, a escribir más y a suscribir con precisión, sin añadir esfuerzo manual.

¿Está listo para ampliar su suscripción sin aumentar la plantilla?

Si su sistema basado en reglas muestra sus límites, es hora de considerar un enfoque más inteligente. Inaza brinda a las MGA las herramientas para suscribir a gran escala, con confianza y control.

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