{"id":5281,"date":"2022-07-29T08:24:48","date_gmt":"2022-07-29T11:24:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sistran.com\/latam\/?p=5281"},"modified":"2025-07-08T11:45:49","modified_gmt":"2025-07-08T14:45:49","slug":"las-4-tecnologias-que-cambiaron-el-negocio-asegurador","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sistran.com\/latam\/es\/las-4-tecnologias-que-cambiaron-el-negocio-asegurador\/","title":{"rendered":"Las 4 tecnolog\u00edas que cambiaron el negocio asegurador"},"content":{"rendered":"\r\n<p><em>Un camino de ida en la experiencia del cliente<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p><em>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 impuls\u00f3 a muchas empresas a realizar reconversiones e inversiones con este foco. Aquellas que no iniciaron su transformaci\u00f3n digital, han de estar en el camino de hacerlo, pues es impensada una vuelta al pasado.<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>La primera reconversi\u00f3n y dama de honor entre las tecnolog\u00edas m\u00e1s destacadas de este cambio es la Inteligencia Artificial \u2013 IA. A grandes rasgos, IA se define como un software capaz de realizar acciones similares a las humanas, a trav\u00e9s de una serie de&nbsp;razonamientos parecidos a los que hacen las personas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Por su parte, Machine Learning o M\u00e1quina de Aprendizaje Avanzado es la parte de la IA que se describe como un software&nbsp;que puede aprender m\u00e1s all\u00e1 de su programaci\u00f3n original, asimilando la resoluci\u00f3n de determinados problemas que no se encuentran programados en el c\u00f3digo. Una de las ideas subyacentes es la de replicar capacidades cognitivas del cerebro humano con el desarrollo de algoritmos y programas que aprenden de s\u00ed mismos. No solo son capaces de juntar informaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n de aprender en base a esa informaci\u00f3n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>As\u00ed planteado, las aplicaciones de IA y Machine Learning al mercado asegurador son infinitas, a saber:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>\u2022&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Asesoramiento de seguros y atenci\u00f3n al cliente: Desde la primera interacci\u00f3n, las m\u00e1quinas tomaron un rol protag\u00f3nico: mediante \u201cChatbots\u201d, llamadas telef\u00f3nicas o emails, determinando qu\u00e9 cobertura es mejor para el cliente.&nbsp; Los consumidores esperan soluciones personalizadas, e IA lo hace posible, revisando el perfil del cliente y ofreci\u00e9ndole recomendaciones de productos de seguros seg\u00fan los criterios establecidos. Las aseguradoras se esfuerzan por cumplir y superar las expectativas de los consumidores. La anal\u00edtica avanzada impulsar\u00e1 la eficiencia del proceso a lo largo de los reclamos y la subscripci\u00f3n, progresando a un verdadero procesamiento directo para transacciones de alto volumen y bajo complejo. Los chatbots con IA y el lenguaje natural entregar\u00e1n actualizaciones a los clientes, reduciendo el n\u00famero de llamadas de consulta y los gastos relacionados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>\u2022&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Crear sistemas inteligentes: Las aseguradoras poseen sistemas core para la gesti\u00f3n de sus procesos organizacionales. Estos sistemas representan los procesos principales de una compa\u00f1\u00eda de seguros, que, sumados a la informaci\u00f3n que poseen y la IA se convertir\u00e1n en componentes fundamentales para el an\u00e1lisis predictivo, creando una organizaci\u00f3n m\u00e1s inteligente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>\u2022&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Tramitaci\u00f3n 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 est\u00e1 utilizando para mejorar este proceso y mover las reclamaciones a trav\u00e9s del sistema desde el informe inicial hasta la comunicaci\u00f3n con el cliente. En algunos casos, estas afirmaciones no requieren ninguna interacci\u00f3n humana. Aquellas empresas que ya han comenzado a automatizar partes de su proceso de reclamaciones se est\u00e1n dando cuenta del ahorro de tiempo y la mayor calidad de servicio.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>\u2022&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Reducci\u00f3n 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 compa\u00f1\u00eda de seguros tome medidas con mayor rapidez que confiando solo en los humanos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>\u2022&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Nuevas pol\u00edticas y planes seg\u00fan h\u00e1bitos: La IA brindar\u00e1 a las aseguradoras la capacidad de desarrollar r\u00e1pidamente pol\u00edticas personalizadas de precios que reflejen la historia, los h\u00e1bitos, el nivel de actividad, el estilo de vida y el presupuesto de cada cliente. Por ejemplo, una persona que busca una p\u00f3liza de seguro de auto puede recibir una prima basada en su actividad de conducci\u00f3n, 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 m\u00e1s completa de los clientes de una variedad de fuentes, las compa\u00f1\u00edas de seguros pueden administrar mejor los riesgos y crear productos y servicios que sirvan mejor a sus clientes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>\u2022&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Incrementar la rentabilidad: Algunas aseguradoras est\u00e1n utilizando potentes algoritmos de anal\u00edtica y de IA para analizar grandes datos y calcular el riesgo con mayor precisi\u00f3n, mejorando la rentabilidad y la retenci\u00f3n. El aumento de la granularidad en las pr\u00e1cticas de segmentaci\u00f3n de riesgos, que incluye el uso innovador de datos tales como telem\u00e1tica, registros p\u00fablicos, im\u00e1genes de \u00e1rea, im\u00e1genes de siniestros, etc., permite una mejor comprensi\u00f3n del riesgo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Big Data es la tercera tecnolog\u00eda que destaca por su importancia aplicada en la transformaci\u00f3n de informaci\u00f3n para la toma de decisiones estrat\u00e9gicas. La informaci\u00f3n siempre existi\u00f3. Sin embrago, a trav\u00e9s de la Internet de la Cosas, y del avance de la tecnolog\u00eda en general, hoy la disponibilidad de informaci\u00f3n ha crecido exponencialmente, as\u00ed como la capacidad de procesarla.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Su principal virtud radica en la&nbsp;detecci\u00f3n de tendencias. Esto permite observar a los clientes a gran escala, conocer sus preferencias y estudiar c\u00f3mo 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 econ\u00f3mica. La comunicaci\u00f3n entre las partes es m\u00e1s sencilla, r\u00e1pida y de calidad. El Big Data en las aseguradoras se aplica en productos muy concretos, como los&nbsp;seguros de vida, salud y autom\u00f3vil.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Esta herramienta tambi\u00e9n proporciona informaci\u00f3n valiosa sobre todas las vertientes de las operaciones y del rendimiento de la compa\u00f1\u00eda, desde el comportamiento de los consumidores hasta las pr\u00e1cticas de suscripci\u00f3n y el ROI (return on investment) de las campa\u00f1as de marketing.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Gracias a los avances tecnol\u00f3gicos y la implementaci\u00f3n de&nbsp;aplicaciones m\u00f3viles, los asegurados y productores de seguros pueden gestionar sus p\u00f3lizas desde cualquier lugar en el que se encuentren. Esto, adem\u00e1s, optimiza todos los procesos actuales. La&nbsp;respuesta&nbsp;por parte de la aseguradora llega de forma mucho m\u00e1s r\u00e1pida, mejorando la eficacia de todo el procedimiento y el usuario recibe un&nbsp;trato personalizado. Esto implica presupuestos a medida y precios competitivos, en muchos casos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Big Data y el an\u00e1lisis de m\u00e9tricas tambi\u00e9n interviene en la&nbsp;prevenci\u00f3n de siniestros, en tanto las compa\u00f1\u00edas cuentan con m\u00e1s informaci\u00f3n, para mejorar la prevenci\u00f3n a gran escala.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Por \u00faltimo, la tecnolog\u00eda Blockchain, que si bien se hizo conocida por su utilizaci\u00f3n en la formaci\u00f3n 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 encriptaci\u00f3n de datos muy segura, por lo cual es utilizada para el almacenamiento de datos delicados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Asimismo, blockchain&nbsp;se utiliza para firmar digitalmente cualquier tipo de informaci\u00f3n sensible, sin necesidad de una autoridad central. Esto, por ejemplo, se puede aplicar en la gesti\u00f3n de contratos, dep\u00f3sitos de garant\u00eda, autenticaci\u00f3n, etc.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>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 impuls\u00f3 a muchas empresas a realizar reconversiones e inversiones con este foco. 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