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La adopción de chatbots en los seguros

31 May 2022
Los clientes llevan a las aseguradoras a utilizar más la tecnología de mensajería automatizada basada en IA, como los chatbots. Johannes Seebacher, cofundador del proveedor de software riskine, describe sus ventajas y cómo pueden utilizarse incluso para ofrecer análisis de riesgos a los clientes.
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Los chatbots basados en IA pronto serán la norma para las aseguradoras, ya que cada vez más empresas los utilizan para gestionar algo más que simples preguntas de los clientes. También se utilizan para proporcionar asesoramiento financiero de amplio alcance y para la tramitación de siniestros: El 7% de los clientes de seguros dicen confiar en los chatbots a la hora de hacer una reclamación.

Otro estudio exhaustivo muestra que, aunque los consumidores pueden desconfiar de los chatbots, la satisfacción del cliente aumenta en realidad para quienes los utilizan: El análisis realizado por Freshdesk de 107 millones de interacciones de atención al cliente en 4.500 empresas revela que las puntuaciones de satisfacción del cliente aumentan un 7% cuando se utilizan bots.

La calidad de la solicitud y del asesoramiento es clave

Dicho esto, la primera impresión es vital. "Los proveedores de chatbot deben asegurarse de que la calidad del servicio y de la información sea buena, ya que las malas experiencias iniciales pueden generar dudas, con la consiguiente pérdida de confianza", informa Himanshu Joshi, del International Management Institute de Nueva Delhi (India), el segundo país del mundo por población. "Las interacciones profesionales, la calidad de la solicitud y el asesoramiento, la garantía de privacidad, etc., pueden ayudar a generar confianza", escribe en su artículo de 2021 "Perception and adoption of customer service chatbots among millennials".

Asesorar es lo que hace la insurtech riskine, y sus chatbots pueden hacer mucho más que responder a preguntas sencillas: "Proporcionamos software para asesorar digitalmente a los clientes de las aseguradoras; nuestro único objetivo es el buen asesoramiento", afirma Johannes Seebacher, cofundador y director de tecnología de riskine. La empresa se fundó en 2016 como una fintech B2B que crea soluciones de asesoramiento digital basadas en inteligencia artificial, incluidos chatbots.

Ejemplos de casos de uso actuales

Responder a las preguntas más frecuentes de los clientes es un caso de uso convincente para un chatbot. Pero Seebacher ve los chatbots yendo más allá, asesorando a los clientes financieros a la hora de comprar un producto, incluso hablando de los riesgos del cliente y haciendo proyecciones financieras para las inversiones.

Una aseguradora digital alemana que utiliza el modelo de datos de seguros de código abierto de riskine identificó otras áreas en las que la tecnología de chatbot de la empresa podría añadir valor. "Una de ellas era el proceso de notificación de siniestros, cuyo objetivo era aumentar la automatización y la satisfacción del cliente", explica Seebacher.

riskine también está trabajando con una compañía austriaca de seguros del hogar para responder a las preguntas de los usuarios y guiarles hacia los recursos pertinentes. "En el caso de que el cliente quiera contratar una póliza de seguros, el bot le guiará a través de una conversación de asesoramiento que incluirá un presupuesto en tiempo real", explica Seebacher. "El objetivo es llevar al usuario lo más cerca posible de la decisión, dándole al mismo tiempo un asesoramiento de calidad. Una vez que el usuario está preparado, se le dirige al final del trayecto de cotización habitual, donde todos los datos relevantes ya están rellenados de antemano."

Mayor precisión gracias a modelos específicos

Para evitar algunos de los problemas asociados a los chatbots generalistas, proveedores como riskine apuestan por los chatbots específicos de un sector construidos sobre sistemas propios de procesamiento del lenguaje natural.

Natural language processing

Natural language processing systems allow users to ask questions in their own language and in whatever form they choose. An AI-powered engine translates that into something the computer can recognise as a question for which it has an answer.

"Si se acude a Google, que ofrece procesamiento de lenguaje natural de código abierto a través de una interfaz de procesamiento de aplicaciones o API, se obtiene este motor general y hay que entrenarlo uno mismo", dice Seebacher. "No es posible profundizar tanto. Siempre se tendrá un modelo general que recortará distancias. Con modelos más profundos y específicos de un dominio, se pueden hacer cosas que de otro modo no serían posibles".

"Como ofrecemos la inteligencia del lenguaje natural fuera de la caja, cada bot recién configurado ya tiene una comprensión completa de los contextos financieros y de seguros y también puede unir todo eso en una conversación coherente."

El futuro desarrollo de los chatbots

Tanto las aseguradoras como los clientes más jóvenes están muy interesados en los chatbots, por lo que la tecnología ha llegado para quedarse, pero puede que se transforme en algo diferente: Seebacher está convencido de que los chatbots que vemos hoy en día, normalmente escondidos en un rincón de una página web, serán sustituidos por algo más potente. En su opinión, "existe un enorme potencial para los bots integrados en soluciones de chat para clientes, en las que los usuarios pueden chatear con un agente humano al que un bot indica que automatice parte de la conversación".

"Creemos que el principal beneficio de esto no es el ahorro de tiempo, sino el aumento de la calidad del asesoramiento, ya que el agente humano puede beneficiarse de los conocimientos del bot", afirma Seebacher. "La interacción humana sigue siendo fundamental en el sector del asesoramiento financiero y de seguros", añade. "Puede haber decisiones financieras importantes que el cliente final quiera discutir con un profesional humano. Por otro lado, para nuestros clientes es importante estar en contacto con sus clientes." Y los chatbots pueden proporcionarles puntos de contacto adicionales relevantes.

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