5 casos de uso de la IA en los seguros

#1 Distribución

La distribución de seguros es el primer paso para identificar y captar clientes. Es un término que engloba las estrategias de ventas y marketing que conectan a las aseguradoras con clientes potenciales y allanan el camino para productos específicos. Mediante la aplicación de big data y algoritmos, la IA puede aumentar la atención y el compromiso con el cliente de varias maneras. Algunos ejemplos son una mejor segmentación de los clientes, la selección de los canales de distribución más eficaces y las predicciones sobre la demanda futura basadas en el análisis de datos procedentes de una amplia gama de fuentes. Los conocimientos derivados de la IA pueden mejorar la eficacia de los equipos de ventas y reforzar la generación de oportunidades. También pueden identificar oportunidades para realizar ventas cruzadas y ventas adicionales de productos y servicios.

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#2 Suscripción

Una suscripción más rápida y precisa es posible cuando la IA apoya el análisis de riesgos humano y la modelización tradicional. Los modelos basados en reglas y los motores de riesgo ya no bastan para realizar estimaciones precisas porque los riesgos se diversifican y se hacen más complejos debido a las ciberamenazas, el cambio climático y muchos otros escenarios y dependencias de riesgos emergentes. Las aseguradoras pueden evaluar los riesgos y suscribir pólizas con mayor rapidez y precisión cuando utilizan la inteligencia artificial para interpretar los datos e identificar riesgos que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos.

Los sistemas de suscripción respaldados por IA pueden examinar un gran número y variedad de datos procedentes de fuentes de información pública, registros históricos, terceros, redes sociales y otros canales. Esto minimiza el procesamiento manual y reduce los errores. El fraude en las solicitudes es más fácil de detectar y unos perfiles de riesgo más transparentes ayudarán a las aseguradoras a configurar las pólizas y rechazar los malos riesgos.

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#3 Gestión de siniestros

La evaluación y liquidación de siniestros es una actividad laboriosa y exigente. Las aseguradoras deben comprobar y validar cuidadosamente cada solicitud, un proceso que a menudo se realiza en papel y puede dar lugar a errores y descuidos. La IA puede reducir la carga administrativa y agilizar los flujos de trabajo, al tiempo que aumenta la precisión de cada evaluación. Con el crecimiento del Internet de las cosas y el uso de la telemática, los dispositivos portátiles y otros dispositivos conectados, las aseguradoras pueden recopilar automáticamente una amplia variedad de datos relacionados con los siniestros que pueden analizarse con herramientas de IA. Por ejemplo, la IA visual puede analizar imágenes de daños en automóviles o bienes y proporcionar evaluaciones y estimaciones de costes al instante. Con algoritmos de aprendizaje automático, las aseguradoras pueden revisar e interpretar todos los datos entrantes. Esto puede ayudar con el enrutamiento inicial de las reclamaciones, el triaje, la prevención del fraude y los tiempos de ciclo generales.

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#4 Prevención del fraude

Las solicitudes y reclamaciones fraudulentas son un reto constante para el sector de los seguros, sobre todo porque los estafadores son expertos en encontrar nuevas formas de explotar las vulnerabilidades y engañar a los suscriptores y gestores de reclamaciones. La IA puede reforzar y mejorar las comprobaciones y metodologías de fraude existentes, y eliminar el error humano. Los sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo pueden examinar grandes conjuntos de datos e identificar anomalías y patrones de fraude que pueden no ser evidentes para los revisores humanos, y el análisis predictivo puede identificar la probabilidad de fraude. Los engaños y la actividad sospechosa pueden revelarse en todas las etapas del ciclo de seguro y en cada punto de contacto con el cliente, lo que lleva a puntuaciones de fraude más precisas.

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#5 Experiencia del cliente

Laexperiencia del cliente -que hoy en día significa abrumadoramente experiencia digital- es un factor crítico de éxito para todas las empresas. La IA puede mejorar enormemente la forma en que las aseguradoras se relacionan con los clientes y añadir valor a las relaciones durante la vida de una póliza. La rapidez del servicio es uno de los factores más importantes para los clientes, al igual que la capacidad de conectar a través de cualquier canal y ofrecer asesoramiento personalizado. La IA puede guiar a los clientes a través de numerosas etapas, desde las solicitudes hasta las reclamaciones, y ofrecer respuestas instantáneas y un servicio personalizado sin intervención humana. Un buen ejemplo son los chatbots, asistentes virtuales impulsados por IA que están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y cuya sofisticación va en aumento. Con la introducción de herramientas y sistemas de IA, las aseguradoras pueden seguir el ejemplo de las empresas centradas en el cliente y comprender mejor sus necesidades y expectativas.

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