El sector asegurador está inmerso en una profunda transformación digital. La irrupción de tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas (IoT) o el análisis predictivo está reconfigurando por completo cómo se diseñan, comercializan y gestionan las pólizas de seguros.
En este nuevo contexto, los datos se han convertido en el activo más valioso para las compañías aseguradoras: permiten calcular el riesgo con mayor precisión, personalizar ofertas, detectar el fraude y desarrollar estrategias comerciales más efectivas.
Sin embargo, esta oportunidad viene acompañada de desafíos importantes:
El cumplimiento normativo: los datos que manejan las aseguradoras (datos médicos, financieros, de comportamiento…etc) están fuertemente protegidos por leyes como el GDPR, la Ley de Protección de Datos Personales o normativas específicas del sector salud y financiero.
La fragmentación de la información: muchas aseguradoras operan en múltiples regiones o pertenecen a grupos con distintas entidades que no pueden compartir libremente los datos.
La necesidad de colaborar para mejorar los modelos, sin comprometer la confidencialidad de la información.
Ante este panorama, el Aprendizaje Federado, y en particular la plataforma desarrollada por Sherpa.ai, ofrece una solución innovadora: permite entrenar modelos de IA de forma colaborativa sin necesidad de centralizar los datos, manteniéndolos siempre en su lugar de origen.
Privacidad, colaboración y regulación: el nuevo contexto de las aseguradoras
Las compañías de seguros necesitan extraer valor de los datos de sus clientes, pero sin perder de vista la privacidad y el cumplimiento legal. Además, muchas de las mejoras más potentes en IA se logran cuando varias organizaciones colaboran y comparten conocimiento, algo difícil en un sector donde la competencia y la regulación hacen que el intercambio de datos esté fuertemente limitado.
Gracias al Aprendizaje Federado, es posible entrenar modelos de IA entre distintas entidades sin mover los datos, respetando los principios de soberanía del dato y facilitando la colaboración. Sherpa.ai proporciona la infraestructura tecnológica y los mecanismos de privacidad necesarios para hacerlo realidad.
Cuatro casos de uso clave del Aprendizaje Federado en seguros
1. Cálculo más preciso de primas de seguros
Determinar el precio justo para una póliza requiere modelos predictivos avanzados que consideren múltiples factores de riesgo. Sin embargo, las aseguradoras muchas veces trabajan con información parcial, ya que no pueden centralizar todos los datos disponibles por cuestiones regulatorias o de privacidad.
Con Sherpa.ai, diferentes entidades dentro de un grupo asegurador, o incluso colaboraciones público-privadas (por ejemplo, con hospitales o registros de vehículos), pueden entrenar modelos de cálculo de riesgo compartido, sin intercambiar datos confidenciales.
Esto permite mejorar la precisión del pricing, segmentar mejor a los clientes y desarrollar productos adaptados al perfil real de cada asegurado.
2. Prevención del fraude sin compartir información sensible
El fraude representa pérdidas millonarias para el sector asegurador. Detectarlo de forma efectiva requiere analizar grandes volúmenes de información y, a menudo, comparar patrones entre distintas compañías.
Gracias al Aprendizaje Federado, Sherpa.ai permite que varias aseguradoras entrenen de forma colaborativa un modelo de detección de fraude, sin necesidad de compartir datos entre ellas. Cada entidad entrena localmente con sus propios registros y la plataforma coordina el aprendizaje conjunto.
El resultado: un modelo más robusto, con mayor capacidad de detección, y sin comprometer la privacidad ni el cumplimiento normativo.
3. Personalización de pólizas y servicios mediante datos distribuidos
Los clientes demandan cada vez más productos personalizados y una experiencia adaptada a sus necesidades. Para ello, las aseguradoras necesitan integrar datos de múltiples fuentes: hábitos de conducción, actividad física, uso del hogar, etc.
Estos datos, procedentes de dispositivos IoT o aplicaciones móviles, no pueden transferirse libremente a la nube por motivos de privacidad o consumo de recursos.
Con la solución de Sherpa.ai, las aseguradoras pueden desarrollar modelos personalizados que se entrenan directamente en los dispositivos del usuario (edge computing), o en sus propias sedes distribuidas, sin mover los datos.
Esto permite ofrecer recomendaciones dinámicas, coberturas ajustadas y servicios preventivos, todo con una arquitectura respetuosa con la privacidad.
4. Cross-selling entre seguros de vida y no vida dentro del mismo grupo
Muchas aseguradoras operan tanto en el ramo de vida como en el de no vida (hogar, automóvil, salud, etc.), pero los datos entre líneas de negocio suelen estar separados por motivos regulatorios, técnicos o de gobernanza.
El Aprendizaje Federado permite que estos distintos departamentos, unidades o incluso compañías del mismo grupo, entrenen modelos conjuntos de recomendación o detección de oportunidades de cross-selling, sin necesidad de compartir sus bases de datos.
Así, una aseguradora puede detectar que un cliente con una póliza de automóvil también es un buen candidato para un seguro de salud, o viceversa, aprovechando el conocimiento conjunto sin violar la compartimentación de los datos.
¿Por qué Sherpa.ai?
La plataforma de Sherpa.ai es líder en el despliegue de soluciones de Aprendizaje Federado en sectores altamente regulados como la salud, la banca o los seguros. Ofrece:
Privacidad diferencial y técnicas criptográficas avanzadas como Secure Multiparty Computation.
Cumplimiento con normativas internacionales de protección de datos.
Flexibilidad para operar en entornos distribuidos (data centers, dispositivos IoT, organizaciones independientes).
Además, Sherpa.ai proporciona herramientas de gestión, monitorización y validación del proceso de entrenamiento federado, facilitando su integración en entornos reales de producción.
Conclusión
El Aprendizaje Federado representa una oportunidad única para que las aseguradoras saquen el máximo partido a los datos sin comprometer la privacidad ni el cumplimiento legal. Desde la prevención del fraude hasta la personalización de pólizas, pasando por el cálculo de primas o el cross-selling entre unidades, esta tecnología puede transformar el sector.
¿Quieres explorar cómo aplicar el Aprendizaje Federado en tu aseguradora? Contacta con el equipo de Sherpa.ai. Estaremos encantados de ayudarte.