Por Rodrigo Valiente, Líder de Desarrollo de Negocios Digitales para Chubb en América Latina.
Mientras estaba hablando con un colega para organizar un panel Insuretech dentro de uno de los mayores eventos tecnológicos de Miami, él propuso que el tema de la Inteligencia Artificial (IA) fuera parte de la discusión. Entonces, pensé: “¿por qué no empezamos la discusión ahora?”.
Mi colega replicó que las plataformas de seguros orientadas hacia la IA serán los nuevos tesoros del consumidor moderno, al tomar fácilmente las pólizas de seguros existentes y analizar lagunas o duplicación en la cobertura. Agregó, además, que estas soluciones inteligentes de seguros impulsarán a la IA a actualizar automáticamente a los clientes en comparación de precios, haciendo que su lealtad sea más difícil que nunca y la transparencia (y sensibilidad) de los precios más importante que antes. “Pero las aplicaciones de la IA en la industria de seguros van más allá de esto”, argumentó.
Estoy parcialmente de acuerdo. Prácticamente, cada compañía que vende productos y servicios en línea está trabajando en tener una nueva estrategia de IA para mantenerse relevante en los próximos años. La IA puede tener el potencial para llevar la tarificación inteligente a un próximo nivel y, como consecuencia, los precios pueden bajar en muchas industrias, como ha estado sucediendo desde la propagación masiva del comercio electrónico. Esto está pasando también en los seguros, sector en el que muchas startups insuretech e incumbentes están trabajando en soluciones de IA para ganar una cuota de mercado; esto es, en consecuencia, una buena noticia para los clientes.
No obstante, no es tan genial para las compañías que se enfocan en la tarifación como estrategia corporativa. Las organizaciones que tienen servicios diferenciados y valores agregados debieran estar mejor posicionadas para lidiar con guerras de precios.
En el caso de los seguros, este nuevo enfoque debiera permitir que los consumidores reciban ofertas “a medida” o “personalizadas”, basadas en sus perfiles individuales de riesgo, conductas y elecciones, y no en sus cohortes, como ha sido la norma hasta ahora. Y estas ofertas debieran poder ser recibidas, por ejemplo, a través de Chatbots.
Las “ofertas personalizadas” implican que un conductor descuidado que a menudo excede los límites de velocidad, frena violentamente o hace movimientos súbitos, no debiera pagar lo mismo al asegurar su auto que otro conductor que respeta los límites de velocidad, maneja cuidadosamente y, en general, tiene menos probabilidad de exponerse a un accidente (al menos en uno causado por él mismo). O una persona activa que corre o practica deportes con frecuencia no debiera pagar lo mismo por un seguro de vida que una persona que está sentada todo el día.
Estas aplicaciones para tarifar suenan todas bien, pero no creo que la IA sea el factor clave para el éxito, al menos no en el corto plazo. Para ser exitoso en la creación de soluciones inteligentes de seguros, la IA debe ser la capa superior de un sistema integrado de tres partes:
- IA para alimentar y potenciar las interacciones con los clientes y hacer más amigable todo el proceso de búsqueda, cotización y compra.
- Acceso a datos en tiempo real, proporcionados por una masa crítica de clientes que voluntariamente entienden y creen que mientras más información compartan, mejores ofertas recibirán. Lanzar estrategias inteligentes para IoT (Internet de las Cosas) puede ser un factor decisivo para reducir las barreras asociadas con el compartir datos, como lo sugiero aquí.
- Nuevos procedimientos de suscripción que serían diseñados para medir el riesgo y tarifarlo, usando no solo estadísticas históricas sino también datos inmediatos, estructurados y no estructurados. Esto en sí mismo podría ser también una aplicación revolucionaria de IA.
Otro uso evidendente de IA en la industria de seguros es el servicio al cliente y la administración de siniestros. La IA tiene el potencial de producir una resolución más rápida de los siniestros y reducir el fraude. Los clientes juzgan a las compañías de seguros cuando necesitan el pago, no cuando hacen su compra; de ahí que la métrica más importante en seguros es la medición de la satisfacción del cliente postreclamo . Y esta debiera ser también la métrica central para que la IA sea realmente disruptiva.
Además de la mejorada eficiencia, los pagos en tiempo real también están ayudando a impulsar mayores niveles de satisfacción del cliente. Este proceso podría definitivamente ser aumentado y optimizado usando IA.
En conclusión, a medida que la IA avanza en su desarrollo, será solo una cuestión de tiempo para que ella se arraigue completamente en nuestra vida diaria. Y particularmente en la industria de seguros, esta transformación también está pasando a la velocidad de la luz.
