Evaluación de riesgos con IA: La nueva era de los seguros

La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que las empresas logísticas gestionan sus riesgos y seguros, optimizando procesos y mejorando la toma de decisiones.

Transformación digital en la gestión de riesgos logísticos

La transformación digital ha cambiado radicalmente la manera en que se gestionan los riesgos en la logística. Hoy en día, los flujos globales de mercancías son más complejos y están más interconectados que nunca. Esta complejidad trae consigo no solo nuevas oportunidades, sino también nuevos riesgos, como ciberataques, interrupciones en la cadena de suministro y eventos climáticos extremos.

La digitalización ha permitido una mayor precisión en el seguimiento de los envíos y una mejor capacidad para anticipar y mitigar estos riesgos. Sin embargo, también ha hecho que las empresas sean más vulnerables a amenazas digitales, lo que subraya la necesidad de soluciones de seguros más avanzadas y adaptadas a este nuevo entorno.

Ventajas de la IA en la evaluación de riesgos para seguros

La inteligencia artificial (IA) ofrece una serie de ventajas significativas en la evaluación de riesgos para seguros de carga. A través del uso de algoritmos avanzados y análisis de big data, la IA puede identificar patrones y tendencias que serían imposibles de detectar manualmente.

Entre las ventajas más destacadas se encuentran la precisión en la tarificación de primas, la capacidad de ajustar estas primas en tiempo real y la mejora en la gestión de siniestros. Además, la IA permite una personalización sin precedentes en las pólizas de seguros, adaptándose a las necesidades específicas de cada cliente y cada tipo de carga.

Cómo la IA predice y previene pérdidas en la cadena de suministro

La IA no solo ayuda a evaluar riesgos, sino que también juega un papel crucial en la predicción y prevención de pérdidas en la cadena de suministro. A través del análisis de datos históricos y en tiempo real, los sistemas basados en IA pueden anticipar interrupciones en la cadena de suministro y sugerir medidas preventivas.

Por ejemplo, si se detecta una tormenta en una ruta de envío, la IA puede recomendar desviar la carga por una ruta alternativa. Asimismo, puede identificar puntos críticos en la cadena de suministro donde es más probable que ocurran problemas, permitiendo a las empresas tomar medidas proactivas para mitigar estos riesgos.

Modelos innovadores: del seguro tradicional al seguro inteligente

La innovación no se trata solo de tecnología, sino de repensar la forma en que entendemos el riesgo.
Entre las principales tendencias destacan:

• Tarificación dinámica por IA: primas que se ajustan automáticamente según variables logísticas, rutas o antecedentes de siniestralidad.

• Seguros paramétricos: coberturas que activan indemnizaciones automáticas ante eventos medibles (como retrasos o variaciones de temperatura).

• Plataformas digitales integradas: emisión de certificados, seguimiento de siniestros y análisis de exposición en un solo entorno ágil y transparente.

Impacto real en la cadena logística

Para los actores del comercio internacional, estas innovaciones significan eficiencia operativa, reducción de tiempos administrativos y mayor control.
Un exportador puede monitorear sus embarques, analizar sus exposiciones por destino y recibir alertas automáticas si se detectan desviaciones de riesgo, todo desde una misma plataforma.

El resultado: una logística más segura, predecible y sostenible.

El futuro de los seguros inteligentes en logística

El futuro de los seguros en la logística está indudablemente ligado a la inteligencia artificial y otras tecnologías emergentes. La tendencia apunta hacia modelos de seguros más dinámicos, personalizados y respaldados por datos en tiempo real.

En JAH Insurance Brokers Corp, estamos a la vanguardia de esta transformación, ofreciendo soluciones innovadoras que no solo protegen la carga, sino que también optimizan la eficiencia operativa y reducen los costos administrativos. A medida que continuamos expandiéndonos internacionalmente, seguimos comprometidos en liderar el camino hacia un futuro más seguro y eficiente para el comercio internacional.

Fuentes consultadas

• International Data Spaces Association. Data Logistics and AI in Insurance Risk Management. internationaldataspaces.org

• Loadsure. The impact of data, AI and automation on risk management. loadsure.net

• McKinsey & Company. The future of AI in the insurance industry. mckinsey.com

• Supply & Demand Chain Executive. Transforming Maritime Insurance Through Advanced Risk Assessment. sdcexec.com

• MDPI Sustainability Journal. Shaping the Future of Freight Logistics: Use Cases. mdpi.com

• BBVA. Cinco startups insurtech que reinventan el sector seguros con tecnología e innovación. bbva.com

• ArXiv. Harnessing GPT-4V(ision) for Insurance: A Preliminary Exploration. arxiv.org

• ArXiv. Adversarial AI in Insurance: Pervasiveness and Resilience. arxiv.org