¿Cómo impacta el Machine Learning en la industria aseguradora?
El Machine Learning, como parte de las prácticas de la Inteligencia Artificial (IA), tiene la capacidad de extraer datos y optimizar procesos de negocio; sus algoritmos permiten a las corporaciones tomar decisiones con menor riesgo al estar respaldadas por hechos y datos previamente analizados.
Como otros muchos sectores, los seguros son una industria basada en datos. A lo largo de los años el volumen ha crecido, por lo que los profesionales de este sector han tenido que encontrar nuevas fórmulas de tratamiento de la información. La Inteligencia Artificial (IA) apoya la optimización de las interacciones con los clientes y permite entrar en nuevos mercados.
El country manager de Agencia B12 México, David Pérez, señala: Los contratos de los seguros están basados en dos axiomas principales: la protección y la satisfacción de las necesidades del usuario. La forma en que los clientes demandan esa protección ha cambiado mucho en los últimos años. Las diversas industrias han implementado nuevas herramientas tecnológicas en sus metodologías, aquí es donde los elementos claves son el uso de la IA y el Machine Learning para cambiar sus procesos operacionales y ser más eficientes. Lo que se logra es atender siniestros de forma más rápida y con mejor atención personalizada.
Señala Pérez que el Machine Learning ayuda a las corporaciones a conocer mejor al cliente, aprende en cada llamada o reporte y es capaz de mejorar las siguientes gestiones. De esta forma, una máquina que haya estudiado cada caso será capaz de ofrecer a cada cliente una oferta diferente y una experiencia particular en la contratación del seguro. Todo ello por el simple hecho de que dicha máquina tendrá a su disposición la información sobre lo que han demandado otros perfiles similares de clientes con anterioridad.
La Agencia B12 destaca los siguientes beneficios del Machine Learning en el sector seguros:
1-Eficiencia en los trámites de los siniestros. Olvida los trámites burocráticos largos y tediosos. Ahora envían al área o departamento correspondiente para atender rápidamente.
2-Acierto en la resolución de incidencias. El Machine Learning hace un análisis exhaustivo de las reclamaciones y resoluciones más acertadas para ofrecer la solución más acorde a las necesidades del cliente. La gestión correcta da mayor confianza en la marca aseguradora.
3-Prevención y detección de fraude. También se usa para calcular en base a una serie de algoritmos predictivos, la probabilidad de que un cliente esté intentando cometer un fraude en una reclamación, ya que extrae datos de fuentes internas y externas.
4-Aumento de la fidelización. Su uso conlleva un aumento de la velocidad de respuesta y de acierto en la resolución de incidencias.
5-Personalización de la oferta. El aprendizaje automático ayuda a predecir mejor los riesgos de siniestralidad, lo que significa un ahorro en costos y aplicación de primas personalizadas.
6-Nuevas formas de asignar precios de las pólizas. Gracias a la IA, obtener información de calidad se ha vuelto una tarea mucho más sencilla y precisa. Sensores en vehículos, inmuebles y hasta la posesión de smartwatchs, permiten a las aseguradoras poder ser más exactas en la medición y el pronóstico de un riesgo. La información revela datos sobre los estilos de vida del cliente, hábitos de conducción, etcétera. A raíz de ello, las aseguradoras son capaces de establecer los precios sin correr riesgos y a su vez permiten a los consumidores adquirir servicios de acuerdo con sus necesidades.
El Machine Learning apoya a las corporaciones en su transformación digital y la adaptación del negocio hacia horizontes más rentables y eficientes. Se ha convertido en un aliado clave para optimizar el funcionamiento del sector, aumentar la productividad y lanzar nuevos productos. Se trata de un factor que mejora el servicio para los asegurados, estima el country manager de la Agencia B12, empresa de tecnología enfocada a perfeccionar y mejorar los canales de venta.
