Perdón por irrupción de la IA, pero los clientes tienen preferencia

En lo que concierne a la IA, el sector de los seguros todavía se encuentra en una etapa muy temprana y solamente se aplica para fines y casos muy específicos. Por eso es lógico que la IA a menudo se perciba como algo vago e indefinido: una suerte de caja negra cuyo contenido y significado todavía no se conoce, por tanto, tampoco se ha determinado qué potencial real tiene ni cómo se hará realidad. Hace falta arrojar luz para vislumbrar cómo puede la IA acelerar la industria de seguros para impulsarla más allá de la posición que ocupa hoy y cuáles serían las implicaciones de esa transformación.

Según la definición de la NAIC (Asociación nacional de comisionados de seguros de EE. UU.), la inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a los sistemas informáticos realizar tareas que normalmente requieren el comportamiento inteligente de un ser humano. Entre esas tareas figuran recopilar información, analizar datos mediante la ejecución de un modelo y tomar decisiones[1]. La inteligencia humana es una cosa, pero la capacidad humana es otra muy distinta, y con el volumen de datos que se genera en todo el mundo, ya no es posible manejarlos todos al mismo tiempo que cumplimos con las demandas y los estándares de los clientes. Pues bien, aquí es donde irrumpe la IA, para cerrar esa brecha. Este documento expone siete transformaciones que la IA puede lograr para el sector de los seguros.

  1. De la atención centrada en el cliente a la hiperpersonalización

El Informe Mundial sobre Seguros (World Insurance Report) de 2019[2] abordó la cuestión de la privacidad de frente y descubrió un dato sorprendente: el 37 % de los asegurados en todo el mundo afirmaron que estaban dispuestos a compartir más datos personales relacionados con su salud para servicios de prevención y control de riesgos. Esos mismos titulares de pólizas sostuvieron asimismo que sería más probable que se quedasen con la misma aseguradora –y compartiesen sus datos con ella- si dicha agencia proporcionara servicios de bienestar con valor agregado.

Según la Encuesta de Seguros (Insurance Survey) 2020 de Global Data UK, el 70 % de los participantes sopesaría con buena voluntad la posibilidad de compartir datos recabados de dispositivos portátiles o wearables si las aseguradoras les ofrecieran un incentivo financiero.[3]

A tenor de esa predisposición favorable a compartir datos personales a cambio de servicios, la IA se convierte en un actor clave. Y es que mediante su integración, es posible alcanzar un nuevo estándar de participación del cliente, con contenido hiperpersonalizado y servicios a medida, con procesos de ventas híbridos donde los consumidores disfrutan tanto de servicios automatizados online como de la opción de atención en persona. La IA potenciará que el enfoque se centre en el cliente, con una hiperpersonalización de la interacción.

Interactuar y permitir la participación del cliente a través de sus canales preferidos, centrándose en contenido que sea relevante él (o ella) servirá para afianzar la fidelidad y promoverá el desarrollo de ecosistemas de seguros en los que complementar los servicios de valor agregado se considere un ingrediente esencial.

La hiperpersonalización tiene que ir más allá de ofertas y contenidos relevantes: deberá dar lugar a nuevos modelos de negocio, así como a un cambio de paradigma, para pasar de los pagos periódicos a sistemas de pago por uso.

  1. De trámites burocráticos a un proceso fluido

Los consumidores, especialmente los más jóvenes, que serán los líderes del mercado del mañana, esperan inmediatez en cada interacción, compra o compromiso. También esperan que todo sea sencillo, práctico y personalizado, para comunicarse y avanzar en cualquier momento y lugar. En distintos momentos, las empresas aseguradoras han dado la sensación de actuar con cierto distanciamiento, como una suerte de autoridad superior o agente protector, en lugar de ser un proveedor de servicios. Por tanto, las expectativas que hemos mencionado le quedaban muy lejos. Sin embargo, la situación ahora es muy distinta. La transformación digital y las redes sociales han laminado el concepto de «autoridad superior»: hay que dar un paso adelante y responder a las demandas actuales en calidad de proveedores de servicios. Porque la aseguradora que no lo haga, no sobrevivirá a la evolución del mercado.

Recurrir a la IA para satisfacer las exigencias actuales y ofrecer inmediatez sin esfuerzo a la medida de las necesidades individuales es una estrategia que lleva la experiencia que vive el cliente a una dimensión desconocida. Hacer coincidir con exactitud ofertas precisas y métodos de participación inmediatos con las necesidades del cliente a través de un solo clic también contribuirá a modelar una nueva mentalidad y una nueva experiencia para el consumidor.

En esa nueva realidad, los consumidores ya no sienten pagan primas de seguro que, en el fondo, son innecesarias. Muy al contrario: pagan por un servicio que se adapta específicamente a su estilo de vida y a sus necesidades, sujetas a cambios constantes.

  1. De la vaguedad a la certeza

Por desgracia, la mayoría de los consumidores no tiene más que una vaga idea de qué es lo que cubre realmente su póliza de seguro y en qué condiciones. La verdad es que las pólizas de seguro deberían revisarse cada pocos años para irlas actualizando según sea necesario. Deberían reflejar nuestras vidas, el estado de salud y el estilo de vida, recoger las propiedades, los negocios, los hijos e hijas e incluso a las mascotas. La vida no es un elemento estático, sino un devenir en constante transformación, y las pólizas deberían adaptarse en consecuencia.

La IA aportará certezas, tanto a los consumidores como a las aseguradoras. ¿Cómo? A través del análisis permanente de datos procedentes de todos y cada uno de los consumidores, incluidos cambios en los patrones de conducta, el estado de vida, el estado de salud, las propiedades, etc. Todo para sugerir automáticamente las modificaciones y actualizaciones que sean pertinentes para las pólizas.

  1. Del caos a la coherencia

Cualquiera se puede identificar con este escenario tan odioso: todos somos clientes y clientas que sufrimos en trámites burocráticos, obligados a repetir información que ya hemos proporcionado anteriormente. ¿Y cuál es el resultado? Que se agotan la confianza y la paciencia, además de socavar esa delicada relación que esperábamos establecer entre el cliente y el proveedor de servicios.

La IA cubrirá todas las lagunas de datos entre consumidores y proveedores de servicios, para así dar forma a una historia coherente y cronológica del consumidor, que la aseguradora pueda consultar fácilmente en cada punto de contacto para dirigir rápidamente al consumidor a la siguiente fase del proceso en cuestión. Además, la IA aporta una capa adicional de fiabilidad y velocidad para el procesamiento directo (STP), lo que se traduce en más eficiencia y facilidades.

  1. De las oportunidades perdidas a la atención en cada punto de contacto

A diferencia de los bancos, las corporaciones de telecomunicaciones, los servicios públicos y otros proveedores de servicios donde el contacto es mensual, semanal o incluso diario, los seguros tienen muchos menos puntos de contacto, así que cada interacción cuenta.

Los chatbots con tecnología de IA permiten a la clientela participar e interactuar de forma inmediata en el primer contacto.

Y dado que es poco frecuente entrar en contacto con las aseguradoras, es fundamental asegurarnos de cuidar cada interacción. La IA puede tomar los datos y patrones de conducta de los clientes captados de las redes sociales, los registros médicos electrónicos (EHR), los dispositivos de telemetría y los sitios web genómicos para convertirlos en información procesable, optimizando cada punto de contacto. Aun así, surge una pregunta: ¿cómo garantizar que la comunicación tiene un toque personal y mantener la fidelidad? Esto dependerá en gran medida de cada línea de negocio concreta, ya que cada una se caracteriza por comportamientos de clientes diferentes. Ahora bien, una costa está clara: revisar, analizar y extraer información relevante de un conjunto tan vasto de datos, en tiempo real y con un riesgo mínimo, tan solo es posible a través de la IA.

  1. De simples datos a información útil

Cada vez se generan más datos y es lógico, dado que gran parte de nuestra vida personal y profesional o empresarial se desarrolla online. La COVID-19 imprimió una fuerte aceleración a esta tendencia, sin olvidar dispositivos como los teléfonos móviles, que constantemente generan y transfieren datos a organizaciones como marcas minoristas y plataformas de redes sociales, así como compañías de seguros, banca, atención médica y tarjetas de crédito. La capacidad humana jamás lograría igualar el volumen de datos que generan nuestros dispositivos. Además, también existe el factor de error humano, que afecta de un modo muy significativo a los resultados finales. Según la Asociación Médica Estadounidense (American Medical Association), las compañías de seguros de salud tienen un error promedio del 19,3 %, que arroja como resultado pérdidas de 17.000 millones de dólares al año[4]. Y a medida que aumenta el volumen de datos, también crecen esas cifras.

La IA tiene el potencial tecnológico para resolver estos problemas, la capacidad para capturar datos, analizarlos y generar información valiosa, útil y práctica, en cuestión de minutos. De hecho, en la actualidad, cada día hay más fabricantes de automóviles que integran sensores en sus automóviles para que transmitan información sobre el vehículo y el conductor a actores relevantes, como serían las compañías de seguros. Uno de los frutos de esta perspectiva son los seguros UBI (seguros basados en el uso o «usage-based insurance»), que calculan automáticamente los riesgos para generar una póliza precisa y personalizada en minutos.
Tomemos como ejemplo un accidente automovilístico. Los sensores del vehículo envían inmediatamente una evaluación de los daños al departamento de reclamaciones, junto con fotografías tomadas por el conductor. Al instante, se pone en marcha el proceso de reclamación. Todo de forma automática, precisa y rápida.

Otra vía de uso de los sensores para generar datos con implicaciones para los seguros sería la tecnología que denominamos Internet de las cosas (IoT, Internet of Things). En este caso, se vincula a todo tipo de dispositivos domésticos, desde aire acondicionado hasta iluminación y seguridad del hogar: todos están conectados a una red y generan datos sobre uso y usuarios.

Otra área en la que la IA puede explotar grandes volúmenes de datos para obtener información sobre el riesgo, el fraude y la verificación de usuarios autorizados es la ciberseguridad. Resultaría difícil de veras exagerar los ahorros y beneficios potenciales que podría deparar a las aseguradoras y los consumidores.

  1. De una organización de seguros pasiva a un asistente activo

Tradicionalmente, las aseguradoras han adoptado un enfoque reactivo ante cualquier incidente. Da igual si se trata de un accidente automovilístico, una crisis de salud o daños a la propiedad; siempre corresponde al consumidor dar el primer paso. Levantar el teléfono, que lo pongan en espera, conseguir al fin hablar con el servicio de atención al cliente (o con un agente, si está disponible), proporcionar la información requerida, confirmar que se ha recibido todo correctamente, esperar, mantenerse al tanto del caso y cruzar los dedos para esperar un resultado positivo.

Gracias a la IA, ahora las aseguradoras pueden tomar la iniciativa. Obtendrán datos en directo, desde la escena del incidente, que podrán descifrar, analizar e interpretar para obtener información útil y procesable. Podrán proponer ofertas y actualizaciones relevantes a sus consumidores, calculando riesgos y comunicándose en cada punto de contacto, para ir superando etapas junto a esos consumidores según sea pertinente.  De esta manera, la organización aseguradora salta del modo pasivo a ser un agente activo, para no dejar atrás a ningún consumidor.

Resumen

Hoy el 60 % de la población mundial está conectada online y durante los últimos años se han generado una cantidad ingente de nuevos registros de datos. De todos ellos, se ha analizado menos del 3 %[5]. Los volúmenes de datos son tan colosales que la capacidad humana ya no puede manejarlos. Además, la transformación digital es un proceso en marcha y la carrera por satisfacer las demandas de los clientes no deja otra alternativa que sumarse a esa transformación a toda máquina. Las generaciones más jóvenes (consumidoras de seguros de hoy y de mañana) esperan respuestas instantáneas y no se conformarán con nada menos.

Para mantenerse a la vanguardia, las plataformas del sector insurtech deben integrar la IA, ya sea internamente o mediante API que permitan la integración de la IA.

Con esto en mente, Sapiens desarrolla plataformas insurtech para impulsar la actividad de los seguros. Abrimos caminos para que las aseguradoras cambien y se adapten con éxito, para prosperar a través de la transformación que tiene lugar en nuestra época.

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[1]NAIC:  Inteligencia artificial (Artificial Intelligence)
[2]Informe mundial de seguros de Capgemini (World Insurance Report) 2019
[3]Libro electrónico sobre las principales tendencias en seguros (Top Trends in Insurance) 2022
[4]AMA blasts insurers on 19.3 percent claims error rate («La AMA critica a las aseguradoras por su tasa del 19,3 % de errores en las reclamaciones»)
[5]The Problem with Big Data:  It’s Getting Bigger («El problema de los macrodatos: cada vez son más macro»)

 

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