Óscar Pallisa, director de Sistemas de Información (CIO) en Zurich España: “Los algoritmos permiten ya abaratar el seguro a conductores con menor siniestralidad”

¿Cómo empezó su estrategia ‘Road to Cloud’ de la mano de AWS?

Identificamos nuestra necesidad de transformarnos para poder responder a los desafíos del mundo digital en 2017. Para entonces, identificamos tres grandes ámbitos de mejora: nuestra arquitectura web estaba cercana a la obsolescencia, lo que nos hacía perder competitividad. También la infraestructura estaba en su mayor parte on-premise, y con un marco de gestión muy rígido, lo que nos llevaba a una falta de agilidad y tiempos de provisionamiento de infraestructura/softwares extensos. En tercer lugar, la metodología de desarrollo era en su gran mayoría en cascada, lo que conllevaba que los resultados se vieran demasiado tarde.

Por lo que comenta, era lo más parecido a una tormenta perfecta...

En ese marco, nos propusimos realizar un programa de transformación, al que bautizamos como Thunder (trueno), que conjugaba tres dimensiones y al que dedicamos mucho esfuerzo en gestión del cambio. Esta iniciativa contenía una dimensión muy tecnológica, apalancándose en un marco nativo-cloud de la mano de AWS, pero también añadiendo esfuerzo en las dimensiones de personas y procesos. AWS formó parte directa, y a través de sus partners pudimos acelerar la adopción del cloud y a entender cómo sacarle el máximo beneficio a través de su modelo operativo tan distinto del habitual.

¿Qué herramientas y tecnologías están utilizando en su digitalización entre el catálogo de soluciones de AWS?

Nuestra plataforma de microservicios se encuentra desplegada en AWS utilizando los servicios gestionados de EKS. A esta se le unen bases de datos RDS y recientemente clúster EMR para el procesado de datos de nuestro data lake sobre S3 entre otros muchos servicios.

¿Qué objetivos que se marcaron cuando iniciaron este proceso?

La hoja de ruta la tenemos muy definida, debemos agilizar la transformación de la compañía, dotar de las capacidades para la mejora de nuestras proposiciones y servicios, y mejorar la experiencia de nuestros clientes, mediadores y partners. Pero para alcanzar estas metas debíamos implementar planes técnicos: mejorar la velocidad y la agilidad, de modo que pudiéramos poner aplicaciones en producción técnica en un lapso de 48 horas; reducir nuestro coste operativo, pero sobre todo el coste del error, rompiendo las barreras económicas de entrada/salida dando mayor margen a la experimentación e innovación; y, por último, nos propusimos que la experiencia de usuario debía ser primordial.

Hasta la fecha, ¿cuáles han sido los principales logros conseguidos gracias a esta transformación digital?

Existen múltiples. Entre los más recientes está el lanzamiento, en poco más de cuatro meses, de zurichempresas.es, plataforma que permite la contratación directa de seguros para empresas y negocios. Además, internamente hemos desarrollado un escritorio de suscripción para nuestro segmento de Grandes Empresas, que ha permitido la reducción del 50% del tiempo de suscripción de este tipo de negocios. También durante el último trimestre del año pasado realizamos la migración de nuestro Data Lake a la nube, de modo que pudiéramos aprovechar la escalabilidad y las capacidades de analítica avanzada que provee AWS. Por último, migramos todo nuestro sistema de gestión documental, no solo consiguiendo importantes reducciones de costes, sino también capacitándonos del análisis en masa que muy probablemente necesitaremos en un futuro cercano en el campo de datos desestructurados.

El paso a la nube les va a suponer ahorros del 70%. ¿En qué campos? ¿Cómo lo van a conseguir?

Efectivamente, hemos logrado un ahorro de costes de esa índole migrando nuestra arquitectura de gestión documental a AWS. Aunque este fue uno de los factores importantes en la decisión, nuestra estrategia va más allá de la identificación de ahorro de costes, que no es necesariamente similar en otras iniciativas cloud. Nuestro objetivo es flexibilizar la utilización de los recursos a las necesidades de Zurich España, lo que se traduce más técnicamente en adoptar la nube como estrategia por defecto.

¿Qué herramientas de inteligencia artificial están utilizando para conocer mejor a sus clientes?

Actualmente procesamos datos de forma masiva utilizando clusters EMR donde corremos procesos en Spark para varios modelos predictivos, y uno de los objetivos para este año es explorar las posibilidades de Sagemaker. Estas herramientas dan soporte a modelos de inteligencia artificial que van creciendo día a día en múltiples ámbitos.

¿Están aplicando algoritmos a la contratación de nuevos seguros?

La respuesta es un sí rotundo, pero quizás la sorpresa es que no son novedad. Los algoritmos para la contratación de seguros llevan ya décadas con nosotros. La ciencia actuarial, que se conforma por conocimientos de estadística y matemática, y en el que se sustenta la industria del seguro, se basa en identificar la probabilidad que existe en que ocurra un evento -o varios- en un bien o persona, o ambos. A partir de ese análisis probabilístico, se pondera el riesgo y se aplica un precio que sea competitivo para el cliente y rentable para la compañía. Por ejemplo, en el cálculo de un seguro de hogar se considera en su algoritmo de cotización variables tales como características climáticas o índice de siniestralidad de la localización de un bien. Estos algoritmos existen desde los años 80 del siglo pasado, ahora la inteligencia artificial permite introducir más variables.

¿Cómo evitan que esos algoritmos puedan contener sesgos discriminatorios?

La respuesta a esta pregunta es crucial, ya que a medida que los algoritmos y modelos de inteligencia artificial infieren o sugieren más decisiones, crece la preocupación que estos tengan sesgos como por ejemplo les ocurre, a los humanos. Dentro de la regulación del seguro, por ejemplo, no está permitido realizar diferenciación de precio por género, como se hacía antes. Concretamente, en la aceptación y precio de los seguros, no incluimos variables tales como el género, ni cualquier otra característica del individuo que pudiera considerarse discriminatoria.

¿Esos algoritmos también permiten reducir la póliza en aquellos usuarios sin siniestros o de menor riesgo?

Efectivamente, siempre que exista el consentimiento del individuo. En el ramo de automóvil, por ejemplo, si se provee el historial de siniestralidad de accidentes, se le reduce el precio al entender que el riesgo es menor. Eso permite que aquellos mejores conductores no deban sufragar el coste de la siniestralidad de los más accidentados. Otro ejemplo en el mismo ramo es la zona de conducción, no es lo mismo conducir por ciudad que por carreteras secundarias, esos factores inciden tanto en la frecuencia siniestral, como la severidad de estos.

¿Qué es lo que más les ha sorprendido en el uso de estas herramientas?

Lo que provoca más sorpresa o interés es la capacidad de la analítica avanzada y también de la inteligencia artificial en otros ámbitos de la cadena de valor de la industria aseguradora. Podemos mencionar como ejemplo de esto último la evaluación y aceptación automática de siniestros, a través de reconocimiento de imágenes y peritación de daños automatizadas para poder dar una respuesta más rápida a nuestros clientes. Poder evaluar riesgos de modo más granular con mayores capacidades de procesamiento y una mayor accesibilidad a bases de datos que permitan asegurar nuevos riesgos como por ejemplo cyber riesgo, o modelos preventivos de riesgo que nos permitan alertar y proteger con mayor intensidad los intereses de nuestros clientes... las posibilidades son infinitas.