Innovación

La IA, una herramienta esencial en el rubro asegurador

En los últimos años, la industria del seguro ha direccionado sus esfuerzos en los procesos de digitalización y transformación, con especial énfasis en el journey del cliente. Ante la necesidad de potenciar la eficiencia y limitar la litigiosidad, la tecnología adquiere un rol esencial en el rubro asegurador destacando la IA como herramienta.

En este sentido, la capacidad transformadora de la tecnología demanda un uso estratégico.

El aumento de eficiencia operativa (a través de la automatización), la reducción de costos operativos (en gestión de siniestros, evaluación de riesgo y cumplimiento normativo) y el aumento de experiencia de los clientes y usuarios son cambios fundamentales que se están produciendo en la industria del seguro, donde la tecnología se convierte en un aporte fundamental. Todo esto en un contexto de aumento de competencia debido a la irrupción de compañías digitales nativas, que confluyen en la insurtech, con soluciones basadas en experiencias y bajos costos”, destaca Mariano Gorgas, Lic. en Administración y Business Developer en Flux IT.

Una clara tendencia de este mercado (y muchos otros también) es el uso Big Data (ya que se trata de un sector que genera muchos datos) y analítica avanzada. En este sentido, el uso eficiente de los recursos tecnológicos adecuados habilita a las aseguradoras a analizar grandes volúmenes de datos para crear productos altamente personalizados.

Permite proyectar la creación de nuevas líneas de productos más ajustadas a las necesidades y comportamientos de los clientes, como seguros personalizados según el uso (por ejemplo, «pay as you drive» en seguros automotrices). Esto puede aumentar los ingresos y generar nuevas oportunidades de mercado”, menciona Gorgas.

La tecnología simplifica la gestión, a la vez que reduce significativamente las demandas y la litigiosidad, a través de:

  • La automatización: procesos más rápidos con menos errores, sumando tiempos de respuesta más ágiles y rápidos.
  • Smart Contracts: cumplimiento automático de términos contractuales. Además la tecnología de blockchain elimina la posibilidad de alterar o manipular contratos.
  • IA en evaluación: decisiones más objetivas y rápidas. Además, la IA también puede identificar reclamos que son propensos a generar conflictos o litigios, y abordarlos de manera proactiva con soluciones o conciliaciones.
  • Detección de fraude: menos reclamos fraudulentos que generen disputas. Ayuda a detectar reclamos y fraudes antes de que se procesen, se evita que las compañías de seguros paguen reclamaciones no válidas, lo que protege tanto a la aseguradora como a los clientes legítimos.
  • Mejora en comunicación: transparencia y acceso a la información, permitiendo la mediación en línea a través de la resolución de disputas en tiempo real, evitando conflictos de largo plazo.
  • Analítica predictiva: soluciones proactivas para evitar disputas. Estas herramientas permiten a las aseguradoras prever posibles áreas de conflicto, como clientes que podrían tener una mayor probabilidad de presentar disputas ayudando a identificar reclamos complejos antes de que escalen y ofrecer soluciones proactivas, evitando así demandas.

 

La IA como herramienta en el mundo asegurador

La IA es otro factor clave para gestionar las operaciones, por su capacidad de análisis, las compañías pueden incrementar la productividad y rentabilidad, potenciando el negocio asegurador. Entre los beneficios, destacan:

  • Evaluación rápida y precisa de reclamaciones: la IA permite automatizar y acelerar la evaluación de reclamaciones a través de algoritmos que analizan los datos del siniestro y determinar si la reclamación es válida o no.
  • Detección y prevención de fraudes: el Machine Learning es especialmente útil para identificar patrones inusuales en los reclamos que podrían indicar fraude. A través de la analítica de datos, los algoritmos de IA pueden detectar anomalías o comportamientos sospechosos que indiquen posibles intentos de fraude, en tiempo real. Detectar el fraude en fases tempranas reduce las pérdidas de la compañía, lo que mejora su rentabilidad.
  • Análisis continuo: analizar todos los datos de una aseguradora las 24 horas, detectando patrones sospechosos que podrían pasar inadvertidos en evaluaciones manuales.
  • Decisiones fundadas en datos: proporciona evidencia clara para justificar la denegación de una reclamación, lo que reduce conflictos y posibles litigios.
  • Optimización del pricing y personalización de pólizas: con el uso de analítica predictiva basada en IA, las aseguradoras pueden optimizar el precio de las pólizas de manera más precisa y personalizada. Al analizar grandes volúmenes de datos de clientes (como hábitos de manejo, comportamiento de compra o datos de salud), la IA puede ajustar las primas de acuerdo con el perfil de riesgo individual de cada cliente.
  • Mejora en la experiencia del cliente mediante chatbots avanzados y asistentes virtuales impulsados por IA, las aseguradoras pueden ofrecer respuestas instantáneas y personalizadas a las consultas de los clientes.
  • Análisis predictivo y gestión del riesgo:
    • Mejor gestión del riesgo: al prever eventos de alto riesgo con antelación, las aseguradoras pueden ajustar sus coberturas o primas para mitigar el impacto financiero.
    • Decisiones más informadas: los ejecutivos de las aseguradoras pueden basar sus decisiones estratégicas en datos respaldados por IA, en lugar de suposiciones.
    • Segmentación de clientes: la IA puede ayudar a identificar qué segmentos de clientes son más riesgosos o más rentables, permitiendo que la aseguradora enfoque sus recursos en las áreas con más valor.
  • Automatización de procesos internos: permite la automatización de muchos procesos internos en las aseguradoras, desde la evaluación inicial de riesgos hasta la revisión de documentos o la emisión de pólizas.
  • Reducción de litigios y conflictos:
    • Resolución de conflictos más rápida: predecir qué reclamaciones tienen mayor probabilidad de generar disputas y abordarlas de manera proactiva.
    • Menos litigios: reducir los errores y proporcionar decisiones objetivas, se minimiza la probabilidad de que los clientes inicien litigios.