Un camino de ida en la experiencia del cliente
Inteligencia Artificial y Machine Learning, Big Data y Blockchain hicieron un quiebre en el to do de las empresas cambiando sus procesos y modelos de negocios. La demanda del mercado en aplicativos digitales impulsó a muchas empresas a realizar reconversiones e inversiones con este foco. Aquellas que no iniciaron su transformación digital, han de estar en el camino de hacerlo, pues es impensada una vuelta al pasado.
La primera reconversión y dama de honor entre las tecnologías más destacadas de este cambio es la Inteligencia Artificial – IA. A grandes rasgos, IA se define como un software capaz de realizar acciones similares a las humanas, a través de una serie de razonamientos parecidos a los que hacen las personas.
Por su parte, Machine Learning o Máquina de Aprendizaje Avanzado es la parte de la IA que se describe como un software que puede aprender más allá de su programación original, asimilando la resolución de determinados problemas que no se encuentran programados en el código. Una de las ideas subyacentes es la de replicar capacidades cognitivas del cerebro humano con el desarrollo de algoritmos y programas que aprenden de sí mismos. No solo son capaces de juntar información, sino también de aprender en base a esa información.
Así planteado, las aplicaciones de IA y Machine Learning al mercado asegurador son infinitas, a saber:
• Asesoramiento de seguros y atención al cliente: Desde la primera interacción, las máquinas tomaron un rol protagónico: mediante “Chatbots”, llamadas telefónicas o emails, determinando qué cobertura es mejor para el cliente. Los consumidores esperan soluciones personalizadas, e IA lo hace posible, revisando el perfil del cliente y ofreciéndole recomendaciones de productos de seguros según los criterios establecidos. Las aseguradoras se esfuerzan por cumplir y superar las expectativas de los consumidores. La analítica avanzada impulsará la eficiencia del proceso a lo largo de los reclamos y la subscripción, progresando a un verdadero procesamiento directo para transacciones de alto volumen y bajo complejo. Los chatbots con IA y el lenguaje natural entregarán actualizaciones a los clientes, reduciendo el número de llamadas de consulta y los gastos relacionados.
• Crear sistemas inteligentes: Las aseguradoras poseen sistemas core para la gestión de sus procesos organizacionales. Estos sistemas representan los procesos principales de una compañía de seguros, que, sumados a la información que poseen y la IA se convertirán en componentes fundamentales para el análisis predictivo, creando una organización más inteligente.
• Tramitación de transacciones y reclamaciones: Como una industria altamente regulada, el negocio de seguros procesa miles de reclamaciones y responde otras tantas consultas a clientes. IA se está utilizando para mejorar este proceso y mover las reclamaciones a través del sistema desde el informe inicial hasta la comunicación con el cliente. En algunos casos, estas afirmaciones no requieren ninguna interacción humana. Aquellas empresas que ya han comenzado a automatizar partes de su proceso de reclamaciones se están dando cuenta del ahorro de tiempo y la mayor calidad de servicio.
• Reducción del fraude: Los algoritmos de IA pueden identificar las posibles reclamaciones fraudulentas y resaltarlas para que los humanos realicen investigaciones y acciones, si es necesario. Esto permite que una compañía de seguros tome medidas con mayor rapidez que confiando solo en los humanos.
• Nuevas políticas y planes según hábitos: La IA brindará a las aseguradoras la capacidad de desarrollar rápidamente políticas personalizadas de precios que reflejen la historia, los hábitos, el nivel de actividad, el estilo de vida y el presupuesto de cada cliente. Por ejemplo, una persona que busca una póliza de seguro de auto puede recibir una prima basada en su actividad de conducción, como se deduce de los datos obtenidos de la creciente abundancia de dispositivos y sensores conectados para ayudar a los operadores a determinar el nivel de riesgo de un conductor individual. Al tener una imagen más completa de los clientes de una variedad de fuentes, las compañías de seguros pueden administrar mejor los riesgos y crear productos y servicios que sirvan mejor a sus clientes.
• Incrementar la rentabilidad: Algunas aseguradoras están utilizando potentes algoritmos de analítica y de IA para analizar grandes datos y calcular el riesgo con mayor precisión, mejorando la rentabilidad y la retención. El aumento de la granularidad en las prácticas de segmentación de riesgos, que incluye el uso innovador de datos tales como telemática, registros públicos, imágenes de área, imágenes de siniestros, etc., permite una mejor comprensión del riesgo.
Big Data es la tercera tecnología que destaca por su importancia aplicada en la transformación de información para la toma de decisiones estratégicas. La información siempre existió. Sin embrago, a través de la Internet de la Cosas, y del avance de la tecnología en general, hoy la disponibilidad de información ha crecido exponencialmente, así como la capacidad de procesarla.
Su principal virtud radica en la detección de tendencias. Esto permite observar a los clientes a gran escala, conocer sus preferencias y estudiar cómo se comportan para poder detectar patrones de comportamiento y mejorar la experiencia del cliente. Con Big Data la experiencia del cliente se potencia, en tanto el usuario tiene mejor acceso a coberturas y oferta económica. La comunicación entre las partes es más sencilla, rápida y de calidad. El Big Data en las aseguradoras se aplica en productos muy concretos, como los seguros de vida, salud y automóvil.
Esta herramienta también proporciona información valiosa sobre todas las vertientes de las operaciones y del rendimiento de la compañía, desde el comportamiento de los consumidores hasta las prácticas de suscripción y el ROI (return on investment) de las campañas de marketing.
Gracias a los avances tecnológicos y la implementación de aplicaciones móviles, los asegurados y productores de seguros pueden gestionar sus pólizas desde cualquier lugar en el que se encuentren. Esto, además, optimiza todos los procesos actuales. La respuesta por parte de la aseguradora llega de forma mucho más rápida, mejorando la eficacia de todo el procedimiento y el usuario recibe un trato personalizado. Esto implica presupuestos a medida y precios competitivos, en muchos casos.
Big Data y el análisis de métricas también interviene en la prevención de siniestros, en tanto las compañías cuentan con más información, para mejorar la prevención a gran escala.
Por último, la tecnología Blockchain, que si bien se hizo conocida por su utilización en la formación del bitcoin, la idea subyacente es la de un registro de operaciones financieras compartido, confiable y seguro. Estas operaciones son registradas independientemente (no en un solo lugar, sino en una multiplicidad de ordenadores distribuidos por todo el mundo) e interrelacionados. Ofrece una encriptación de datos muy segura, por lo cual es utilizada para el almacenamiento de datos delicados.
Asimismo, blockchain se utiliza para firmar digitalmente cualquier tipo de información sensible, sin necesidad de una autoridad central. Esto, por ejemplo, se puede aplicar en la gestión de contratos, depósitos de garantía, autenticación, etc.
