La preparación de datos es el mayor reto en obtener valor de la IA reportado 78% de aseguradoras de vida globales. Australia fue el mejor en términos de preparación de datos con 38% de compañías siendo “Óptimas”, mientras que en América Latina, 82% de compañías eran “Progresivas”. Sin embargo, el 66% de las aseguradoras de vida en Estados Unidos se sienten no preparadas para la IA, con la alineación organizativa como la dimensión más fuerte y la obtención e integración como la más débil. Esto según la investigación del proveedor de soluciones digitales Equisoft, LIMRA y Universal Conversion Technologies (UCT). Además, la mayoría de las empresas se consideraban a sí mismas como “progresistas” en términos de su percepción de preparación de datos, pero el 46% de los encuestados afirmaron que no estaban listos para implementar la IA. 87% de los encuestados afirmaron que actualmente están utilizando la IA en algunas áreas operativas como suscripción, operaciones y nuevos negocios. “La calidad de los datos es la base de cualquier iniciativa de IA, y sin ella, los resultados de los sistemas de IA serán fundamentalmente incorrectos. Los malos datos conducen a una mala IA”, dijo Kartik Sakthivel, Ph.D., vicepresidente y director de información de LIMRA y LOMA. “Es imperativo que las organizaciones prioricen la gobernanza, calidad e integridad de los datos para aprovechar todo el potencial de la IA y generar resultados comerciales significativos”. “La preparación de datos es el mayor desafío de IA para las aseguradoras de vida globales” fue creado y publicado originalmente por Life Insurance International, una marca propiedad de GlobalData. La información en este sitio se ha incluido de buena fe únicamente con fines informativos generales. No pretende constituir asesoramiento en el que deba confiar, y no ofrecemos ninguna representación, garantía o garantía, ya sea expresa o implícita, en cuanto a su exactitud o integridad. Debe obtener asesoramiento profesional o especializado antes de tomar o abstenerse de cualquier acción en función del contenido de nuestro sitio.
