Escribe Dra. Gabriela Álvarez
Si nos remontamos tan sólo algunos años para atrás, la llegada de internet a nuestras vidas constituyó una verdadera revolución. El avance de los teléfonos celulares cada vez más integrados y con mayores herramientas y aplicaciones, nos permitió realizar miles de tareas que hasta ese momento parecían imposibles. Prácticamente podríamos decir que la vida entera hoy en día pasa por nuestros teléfonos celulares, no sólo ya comunicarse a través de las miles de aplicaciones destinadas a ello, realizar llamadas ya casi es una antigüedad, obtener fotos cada vez de mejor calidad, de navegar por internet, de realizar operaciones bancarias las 24 horas del día, el uso de billeteras virtuales mucho más cómodas que la billetera física y con mayores descuentos que cualquier otro medio de pago, el uso de las redes sociales, entre otras tantas funcionalidades. La posibilidad de realizar trabajo remoto desde cualquier lugar, situación que hasta antes de pandemia o unos años atrás nos parecía totalmente imposible. Todo ello, modificó sustancialmente nuestras vidas en todos los ámbitos, los nuevos hábitos de trabajo modificaron también nuestra dinámica familiar, el uso de internet permitió realizar operaciones desde cualquier lugar los 365 días del año las 24 horas.
Sin embargo, cuando pensamos que todo recaería en el uso de los celulares y de internet, llegó a nuestras vidas la inteligencia artificial, como sacada de una película futurista que tantas veces vimos en el cine, ahora lo podemos empezar a percibir como parte de nuestra realidad. Una realidad a la que tendremos que adaptarnos y que realmente cambiará nuestras vidas si sabemos utilizarla con buenos fines pero que también trae aparejados grandes peligros si no se logra utilizar de buena manera.
A modo de brindar una definición sencilla de lo que se conoce como inteligencia artificial, podemos decir que se trata de una rama de la informática que tiene como actividad central crear máquinas que tengan la capacidad de realizar tareas de la vida cotidiana de los humanos e imitarlos cada vez más pero en una versión mejorada, pudiendo de esta manera realizar tareas y actividades que los humanos jamás podríamos realizar, al menos en ese tiempo y con esa inmediatez.
La inteligencia artificial actualmente se maneja en base a la utilización de algoritmos y modelos matemáticos que tienen la capacidad de procesar grandes cantidades de datos. En base a ello, puede tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático. Pero a su vez, tomando las habilidades de los seres humanos, puede imitar ciertas funcionalidades de la inteligencia humana, tales como el razonamiento, la posibilidad de resolver problemas, interactuar con los seres humanos, entre otras. La inteligencia artificial permite principalmente, automatizar tareas repetitivas, procesarlas y brindar diferentes análisis y resoluciones que al hombre común le serían imposibles de procesar por sí mismo.
Actividades como la optimización del tráfico en las calles, la predicción de la necesidad de transporte, el estacionamiento inteligente, los autos autónomos, el cambio en la movilidad de las ciudades, los avances en el área de salud, el cambio en las comunicaciones y sus formas, el uso de aplicaciones como ChatGPT, Bard, Midjourney, DALL-E, el uso de GPS, las agendas virtuales, entre todas las apps que usamos a diario, la IA se ha convertido en nuestra aliada para acelerar procesos y de esa forma delegarle tareas, lo que nos permite contar con mayor cantidad de tiempo para dedicar a otras actividades: tanto en el ámbito laboral como en el hogar.
Actualmente los estudios concluyen en que los principales usos de la IA vienen dados por la automatización de tareas repetitivas y el proceso de grandes volúmenes de datos. El procesamiento de estos datos, nos permite tomar mejores decisiones contando con mayor cantidad de información, generar nuevos negocios, ofrecer mejores productos a los nuevos consumidores regidos por la inmediatez, la urgencia y la necesidad de experiencias cada vez más personalizadas y a medida.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA INDUSTRA ASEGURADORA
La inteligencia artificial (IA) en el ámbito asegurador, tiene como objetivo mejorar el uso de tecnología avanzada para mejorar la experiencia del cliente y la prestación de servicios ante la ocurrencia de un evento dañoso e imprevisto. Asimismo, le permite colaborar con las aseguradoras en la toma de decisiones al disponer de una gran cantidad de datos y las diferentes variables, mejorar la experiencia del cliente y reducir costos.
Asimismo, puede ayudar a las aseguradoras a conocer en profundidad a cada cliente, evaluar su riesgo y ofrecer una póliza justo a su medida. Junto con la combinación con la ciencia de datos, está siendo cada vez más utilizada en el sector asegurador para predecir tendencias, demandas y optimizar las operaciones. Todo parece indicar que la Inteligencia Artificial (IA) impactará en todos los sectores de las compañías, desde la forma de obtener nuevos clientes y la posibilidad de autogestionarse, la optimización del manejo de los reclamos, el marketing digital, la manera de evaluar los riesgos, la forma de trabajo de los mismos empleados, entre otras.
Por otro lado, también es cierto que la industria aseguradora en general, se ha mostrado bastante reacia a los cambios, es por naturaleza una industria muy conservadora. Los cambios tardan mucho en implementarse, las modificaciones suelen demorar bastante en realizarse, por ende, todo indica que la aplicación de la IA será un proceso lento. A medida que las aseguradoras vayan implementando estas nuevas tecnologías, marcará la división entre las empresas líderes del mercado y aquéllas que de a poco irán quedando obsoletas.
A los fines de aggionarse con las nuevas tendencias y tecnologías, las aseguradoras deberían relevar ampliamente sus procesos internos, con el fin de identificar en qué áreas puede serle de utilidad la aplicación de la IA, los posibles beneficios que acarrearía la aplicación de la misma, la inversión necesaria para hacerlo y el tiempo que se requiere así como la capacidad humana y técnica disponible.
Asimismo, resulta de suma utilidad identificar la información que se necesita para cada proceso interno, atento que los beneficios de la misma y su resultado dependen en gran medida de contar con datos fiables que permitan adoptar las decisiones correctas.
Contar con personal idóneo, que cuente con amplia experiencia en el manejo de esta herramienta, al igual que la contratación de empresas que provean servicios de insurtech, les permitan a las aseguradoras agilizar los procesos.
La integración de los diferentes sistemas existentes en la operatoria comercial de cada Aseguradora con la Inteligencia Artificial, es un proceso lento, de prueba y error, que lleva tiempo y mucha dedicación para poder el mejor producto final posible. Tengamos en cuenta que gran cantidad de las actividades que se realizan en una Aseguradora son repetitivas y actualmente se realizan manualmente, es decir, que podrían optimizarse con la inteligencia artificial con la consiguiente reducción de personal y de costos, mejorando la experiencia del cliente al obtener resultados óptimos en tiempos que para el ser humano resultan imposibles. La consultora global McKinsey & Company confeccionó un reporte donde destaca que las inversiones en nuevas tecnologías darán la oportunidad a las aseguradoras de subir la productividad y reducir los gastos operativos hasta en un 40%.
PRINCIPALES USOS DE LA IA EN EL SECTOR ASEGURADOR.
Resolución de consultas de manera automática.
Una de las primeras aplicaciones que tuvo la Inteligencia Artificial en la industria estuvo marcada por los chatbots. Este tipo de asistentes virtuales utilizan esta tecnología para optimizar los procesos de interacción entre las compañías de seguro y sus consumidores. A través de los chatbots se resuelven consultas de forma automática, permitiendo automatizar aquéllas respuestas más frecuentes a las consultas realizadas, sin la necesidad de esperar horas en un teléfono para que responda un operador, permitiendo de esta manera despejar dudas de manera rápida y eficaz. Se utilizan también al momento de realizar la denuncia de un siniestro, brindando en poco tiempo la información necesaria. Los principales usos son:
– Atención al cliente 24/7: Los chatbots y asistentes virtuales pueden proporcionar atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que mejora la satisfacción del cliente.
– Personalización de la atención: La IA puede analizar los datos del cliente para ofrecer una atención más personalizada y adaptada a sus necesidades.
– Recomendaciones personalizadas: La IA puede analizar los datos del cliente para recomendar productos y servicios de seguros que se ajusten a sus necesidades.
IA en Seguros de salud
Los seguros de salud cubren los gastos médicos del beneficiario como consecuencia de una enfermedad o lesión. Las aseguradoras de este sector suelen utilizar la IA para optimizar la determinación de las tarifas en las diferentes coberturas. Aprovechando el análisis predictivo, las aseguradoras pueden evaluar con una precisión sin precedentes el perfil de riesgo del cliente, lo que es clave para ofrecer precios competitivos a los particulares. Para las aseguradoras comprender y predecir los resultados sanitarios les permitirá priorizar y personalizar sus servicios.
IA en los seguros de automóviles.
Uno de los principales ejemplos de la utilización de la inteligencia artificial en el ámbito del seguro de automotores, tiene que ver con las coberturas llamadas Scoring, que permiten conocer en profundidad al cliente y sus hábitos, armando un perfil de conductor que posibilita ofrecerle un seguro a su medida de acuerdo al riesgo que represente. Los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se utilizan para crear categorías de clientes basadas en datos, como su historial de conducción, el tipo de coches que conducen o incluso su historial crediticio. Los datos telemáticos, incluidos los del propio coche y los del teléfono utilizado dentro del vehículo, tienen el potencial de aumentar drásticamente la precisión de estos modelos. Por parte del asegurado, este tipo de coberturas permiten pagar un precio justo para tener el mejor seguro que se adapte a sus necesidades. En el ámbito de la tramitación de siniestros, y la detención de fraudes, la inteligencia artificial resulta de suma ayuda, ya que permite utilizar los datos que se desprenden de siniestros ocurridos en el pasado, identificar patrones comunes y extrapolar ese conocimiento con el fin de descubrir maniobras similares en casos nuevos.
IA en los seguros de vida.
El seguro de vida es un contrato por el que una aseguradora garantiza el pago a los beneficiarios de un asegurado cuando éste fallece. Existen enormes posibilidades para la IA en el sector de los seguros de vida. Dada la naturaleza a largo plazo de este tipo de servicios, ofrecer un precio de prima justo es clave para impulsar la satisfacción y la retención de clientes. Por eso la IA se está convirtiendo en una herramienta clave durante el proceso de suscripción. Estas herramientas se utilizan a lo largo de todo el proceso, desde la recogida y evaluación de datos, hasta la valoración del riesgo y el cálculo de la prima.
IA en la suscripción de riesgos
La suscripción es un proceso de evaluación en el que una aseguradora valora si un solicitante es asegurable y calcula la prima de su póliza. Tiene como objetivo principal fijar una prima acorde, basada en el perfil de riesgo de las personas. Tradicionalmente, éste ha sido un proceso tedioso y largo, que requiere la recopilación y evaluación de grandes cantidades de datos, a menudo ordenados de forma caótica y fragmentaria. La suscripción tradicional es propensa a errores y complejidades, lo que hace que el proceso sea largo, ineficaz y engorroso. La capacidad limitada para abordar la suscripción suele dar lugar a primas más elevadas y a una falta de personalización. La IA desempeña un papel crucial en la suscripción moderna, aumentando la eficacia operativa, mejorando la precisión en las evaluaciones de riesgo.
1. Análisis de Datos Avanzado:
• Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos:
o La IA puede analizar grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, como historiales de clientes, datos de dispositivos IoT, redes sociales y registros públicos.
o Esto permite a las aseguradoras obtener una visión más completa del riesgo asociado a cada cliente.
• Identificación de Patrones y Correlaciones:
o Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y correlaciones ocultas en los datos, que serían difíciles de detectar para los humanos.
o Esto ayuda a las aseguradoras a evaluar el riesgo con mayor precisión y a identificar posibles riesgos ocultos.
2. Evaluación de Riesgos Más Precisa:
• Modelos Predictivos:
o La IA permite crear modelos predictivos que pueden estimar la probabilidad de que ocurran ciertos eventos, como accidentes o enfermedades.
o Estos modelos pueden tener en cuenta una amplia variedad de factores, lo que permite una evaluación de riesgos más precisa.
• Personalización de la Evaluación:
o La IA permite personalizar la evaluación de riesgos para cada cliente, teniendo en cuenta sus características y circunstancias individuales.
o Esto permite a las aseguradoras ofrecer pólizas más personalizadas y adaptadas a las necesidades de cada cliente.
3. Automatización del Proceso de Suscripción:
• Automatización de Tareas Repetitivas:
o La IA puede automatizar tareas repetitivas, como la recopilación y el análisis de datos, lo que agiliza el proceso de suscripción.
o Esto permite a los suscriptores centrarse en tareas más complejas y estratégicas.
• Evaluación de Riesgos en Tiempo Real:
o La IA permite evaluar los riesgos en tiempo real, utilizando datos de dispositivos IoT y otras fuentes.
o Esto permite a las aseguradoras tomar decisiones de suscripción más rápidas y precisas.
4. Mejora de la Detección de Fraude:
• Identificación de Anomalías:
o La IA puede detectar anomalías en los datos de los solicitantes de seguros, que pueden indicar posibles fraudes.
o Esto ayuda a las aseguradoras a prevenir el fraude y a reducir las pérdidas.
• Verificación de la Información:
o La IA puede ayudar a verificar la información que los solicitantes de seguros proveen, cruzando datos de varias fuentes, ayudando a prevenir fraudes.
IA en la tramitación de siniestros.
Los reclamos constituyen la otra cara de la moneda en el negocio de los seguros. Es una solicitud formal de un asegurado o un tercero a una compañía de seguros para obtener cobertura o indemnización por un siniestro cubierto o un evento de la póliza. Al igual que ocurre con la suscripción, la tramitación de siniestros ha sido históricamente una tarea repetitiva, que lleva mucho tiempo y que implica el análisis exhaustivo de cada caso concreto y de la información facilitada por el asegurado. Este proceso suele dar lugar a errores humanos y graves atascos, y la probabilidad de sufrir fraude es relativamente alta. La IA al analizar grandes cantidades de datos, agilizar el proceso de gestión de siniestros y automatizar las tareas rutinarias, puede mejorar la eficacia, detectar posibles fraudes con mayor precisión y liberar a los agentes de seguros para que se concentren en otras tareas.
• Recepción y Registro de Reclamos:
o Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden recibir y registrar los reclamos de manera automática, las 24 horas del día. Esto reduce los tiempos de espera y mejora la disponibilidad del servicio.
o La IA puede extraer información relevante de los formularios y documentos presentados por los asegurados, agilizando el proceso de registro.
• Evaluación de Daños:
o La visión por computadora permite analizar imágenes y videos de los daños, evaluando la magnitud y el alcance de los mismos de forma rápida y precisa.
o Los algoritmos de IA pueden comparar las imágenes con bases de datos de daños previos, estimando los costos de reparación de manera más precisa.
• Gestión de Documentación:
o La IA puede organizar y clasificar la documentación relacionada con los reclamos, facilitando el acceso y la revisión de la información.
o El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite analizar los textos de los informes y documentos, extrayendo información clave y detectando posibles inconsistencias.
Detección de Fraudes:
• Análisis de Patrones:
o Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes volúmenes de datos históricos para identificar patrones de comportamiento fraudulento.
o La IA puede detectar anomalías en los reclamos, como información inconsistente o daños que no coinciden con el incidente reportado.
• Verificación de Información:
o La IA puede verificar la autenticidad de la información proporcionada por los asegurados, cruzando datos de diversas fuentes.
o El reconocimiento facial y el análisis de documentos permiten verificar la identidad de los reclamantes.
Mejora de la Experiencia del Cliente:
• Comunicación Eficiente:
o Los chatbots y asistentes virtuales pueden proporcionar información actualizada sobre el estado de los reclamos, respondiendo a las preguntas de los asegurados de manera rápida y precisa.
o La IA puede personalizar la comunicación con los asegurados, adaptando el lenguaje y el tono a sus necesidades y preferencias.
• Resolución Rápida de Reclamos:
o La automatización y la agilización del proceso permiten resolver los reclamos de manera más rápida, mejorando la satisfacción del cliente.
o la IA también puede ayudar a predecir la duración del proceso de reclamo, y dar una estimación al cliente.
IA en la venta de seguros.
La inteligencia artificial permite a las compañías llegar a más clientes, personalizar las ofertas y mejorar la experiencia de venta.
1. Personalización de Ofertas:
• Análisis de Datos del Cliente:
o Analiza grandes cantidades de datos sobre los clientes, como su historial de compras, comportamiento en línea y datos demográficos, para comprender sus necesidades y preferencias individuales.
o Con esta información, las aseguradoras pueden crear ofertas personalizadas que se ajusten a las necesidades específicas de cada cliente.
2. Mejora de la Experiencia del Cliente:
• Chatbots y Asistentes Virtuales:
o Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden responder preguntas de los clientes, proporcionar información sobre productos y ayudar con el proceso de compra.
o Esto permite a las aseguradoras ofrecer atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mejorando la satisfacción del cliente.
o La IA puede automatizar tareas repetitivas, como la recopilación de datos y la generación de cotizaciones, lo que agiliza el proceso de venta.
o Esto permite a los agentes de seguros centrarse en tareas más importantes, como la atención al cliente y el cierre de ventas.
3. Generación de Leads y Segmentación de Clientes:
• Análisis Predictivo:
o La IA puede analizar datos para identificar clientes potenciales con mayor probabilidad de comprar seguros.
o Esto permite a las aseguradoras enfocar sus esfuerzos de marketing en los clientes más valiosos.
• Segmentación de Clientes:
o La IA puede segmentar a los clientes en grupos con características similares, lo que permite a las aseguradoras crear campañas de marketing más efectivas.
4. Optimización de Canales de Venta:
• Análisis del Comportamiento en Línea:
o La IA puede analizar el comportamiento de los clientes en línea para identificar los canales de venta más efectivos.
o Esto permite a las aseguradoras optimizar sus estrategias de marketing y ventas en línea.
• Marketing Personalizado:
o La IA permite crear campañas de marketing muy enfocadas y personalizadas, tanto en medios digitales, como por correo electrónico, o publicidad en redes sociales.
1. Análisis de Datos Avanzado:
• Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos:
o La IA puede analizar grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, como historiales de clientes, datos de dispositivos IoT, redes sociales y registros públicos.
o Esto permite a las aseguradoras obtener una visión más completa del riesgo asociado a cada cliente.
• Identificación de Patrones y Correlaciones:
o Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y correlaciones ocultas en los datos, que serían difíciles de detectar para los humanos.
o Esto ayuda a las aseguradoras a evaluar el riesgo con mayor precisión y a identificar posibles riesgos ocultos.
2. Evaluación de Riesgos Más Precisa:
• Modelos Predictivos:
o La IA permite crear modelos predictivos que pueden estimar la probabilidad de que ocurran ciertos eventos, como accidentes o enfermedades.
o Estos modelos pueden tener en cuenta una amplia variedad de factores, lo que permite una evaluación de riesgos más precisa.
• Personalización de la Evaluación:
o La IA permite personalizar la evaluación de riesgos para cada cliente, teniendo en cuenta sus características y circunstancias individuales.
o Esto permite a las aseguradoras ofrecer pólizas más personalizadas y adaptadas a las necesidades de cada cliente.
3. Automatización del Proceso de Suscripción:
• Automatización de Tareas Repetitivas:
o La IA puede automatizar tareas repetitivas, como la recopilación y el análisis de datos, lo que agiliza el proceso de suscripción.
o Esto permite a los suscriptores centrarse en tareas más complejas y estratégicas.
• Evaluación de Riesgos en Tiempo Real:
o La IA permite evaluar los riesgos en tiempo real, utilizando datos de dispositivos IoT y otras fuentes.
o Esto permite a las aseguradoras tomar decisiones de suscripción más rápidas y precisas.
4. Mejora de la Detección de Fraude:
• Identificación de Anomalías:
o La IA puede detectar anomalías en los datos de los solicitantes de seguros, que pueden indicar posibles fraudes.
o Esto ayuda a las aseguradoras a prevenir el fraude y a reducir las pérdidas.
• Verificación de la Información:
o La IA puede ayudar a verificar la información que los solicitantes de seguros proveen, cruzando datos de varias fuentes, ayudando a prevenir fraudes.