En el ámbito de los seguros, la necesidad de datos precisos y relevantes es fundamental para ofrecer servicios adecuados a los clientes y para el desarrollo de nuevos productos. Sin embargo, el acceso a datos reales presenta desafíos éticos y legales, especialmente en términos de privacidad y cumplimiento normativo. Es aquí donde entran en juego los datos sintéticos, una innovadora solución que está ganando terreno en la industria.
Los datos sintéticos se refieren a información creada de manera artificial a través de algoritmos y métodos computacionales sofisticados. Su propósito es simular datos reales sin comprometer la privacidad de las personas involucradas. A diferencia de los datos reales, que están limitados por su naturaleza, los datos sintéticos son ilimitados, lo que permite una amplia gama de aplicaciones y análisis.
Estos datos se crean utilizando modelos que imitan las características estadísticas de conjuntos de datos auténticos. Los algoritmos de inteligencia artificial, en particular el aprendizaje automático y las redes neuronales, son el motor detrás de los datos sintéticos. Estos algoritmos analizan los patrones de comportamiento en datos reales y generan nuevos datos que mantienen las propiedades estadísticas del conjunto original, pero sin replicar información específica, preservando así la privacidad y el anonimato de los individuos.
La utilización de datos sintéticos ofrece ventajas estratégicas fundamentales para las empresas y organizaciones del sector de seguros. En primer lugar, proporciona una protección de la privacidad y garantiza el cumplimiento normativo, al evitar el uso indebido de datos personales reales. Además, mejora la calidad de las simulaciones utilizadas en el desarrollo de nuevos productos, lo que conduce a una mayor capacidad de innovación. También proporciona acceso a datos que, de otra manera, serían difíciles o imposibles de obtener, lo que permite una toma de decisiones más informada y precisa.
Los bancos, las instituciones financieras y las empresas aseguradoras también pueden utilizar el potencial de los datos sintéticos, al emplearlos en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático destinados a la detección o predicción de fraudes.
Algunas entidades ya están aprovechando los beneficios de los datos sintéticos en el sector de seguros. Por ejemplo, en un experimento, el equipo de Análisis Avanzado de MAPFRE, primero asociándose con un proveedor externo y luego por su cuenta, utilizó modelos de IA generativa para generar datos tabulares sintéticos y, finalmente, aumentar el rendimiento del modelo de IA. Los resultados fueron exitosos y los modelos se encuentran actualmente en producción, lo que implica que existe un proceso de detección de fraude impulsado por IA donde la creación de datos sintéticos ha sido fundamental para su desarrollo.
Los datos sintéticos representan una oportunidad emocionante para el sector de seguros. Al proporcionar acceso a datos seguros y privados, estas tecnologías permiten a las empresas innovar de manera responsable y ofrecer servicios de alta calidad a sus clientes. En un mundo cada vez más digitalizado, el uso inteligente de los datos sintéticos se perfila como una herramienta clave para el éxito futuro de la industria de seguros.