La industria de seguros es conocida por su enfoque conservador de los negocios, basándose en métodos tradicionales y datos históricos para tomar decisiones. Sin embargo, el incremento de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) pueden hacer crecer el sector al generar cambios en la forma en que operan e interactúan con sus clientes. Más allá de que la digitalización es una necesidad, también es una oportunidad para darle un giro a la industria y explorar su máximo potencial.
Según una reciente investigación realizada en Estados Unidos, el segmento de seguros aceleró el uso de la inteligencia artificial en los últimos años, con un aumento del 30% entre 2021 y 2022 con foco en nuevos proyectos de IA y ML. No caben dudas: el análisis de datos desempeña un papel fundamental al mejorar la eficiencia operativa, impulsar la toma de decisiones basadas en información concreta, predecir tendencias y comportamientos, y ofrecer mejores productos y servicios a los clientes. Aun así, un 62% de las aseguradoras consultadas durante el estudio reconocieron que la implementación de estas tecnologías redujo la fuerza laboral en general, mientras que otras tuvieron que entrenar a los empleados cuyos trabajos se vieron afectados por la IA.
Según una reciente investigación realizada en Estados Unidos, el segmento de seguros aceleró el uso de la inteligencia artificial en los últimos años, con un aumento del 30% entre 2021 y 2022
Así como ocurrió con los distintos avances tecnológicos a lo largo de las décadas, aquí también resulta pertinente adoptar un enfoque equilibrado que combine la eficiencia y la automatización con la capacitación y el desarrollo de habilidades de los colaboradores. Hoy, invertir en Inteligencia Artificial es una ventaja competitiva y su implementación no sólo debe depender de la iniciativa de un área en particular, sino de todas las personas dentro de una compañía.
Las insurtechs, en este contexto, toman protagonismo como actoras innovadoras y se ven tentadas por 4 aspectos de la IA:
● Automatización de procesos: La IA puede ayudar a agilizar y automatizar tareas costosas o de poco valor, lo que permite optimizar operaciones y ser más eficientes.
● Mejorar la experiencia del cliente: La IA puede utilizarse para analizar datos y generar insights valiosos sobre los usuarios, identificar patrones y preferencias para diseñar seguros adaptados a necesidades específicas, y mejorar la experiencia general. Por ejemplo, en Klimber se implementan canales de soporte de chatbot, con una calidad de atención en algunos aspectos superior al ser humano, capaz de tener una conversación natural, amable y precisa con la persona. También se usan servicios de análisis de la documentación de siniestros y asistencias en pos de una experiencia más veloz y eficiente, y una mayor precisión de las decisiones, tanto para el usuario como para la empresa.
● Análisis de riesgos: Al utilizar algoritmos y modelos avanzados para el análisis de datos históricos y actuales, se pueden predecir posibles escenarios de riesgo. Esto no solo ayuda a las aseguradoras a administrar mejor su exposición al riesgo, sino que también garantiza que los asegurados estén adecuadamente protegidos contra eventos imprevistos.
● Detección de fraudes: La IA es una herramienta poderosa para identificar patrones y anomalías que puedan indicar posibles casos de fraude en las reclamaciones de seguros. Esto ayuda a las insurtechs a reducir los costos y mejorar la precisión en la detección de ciberdelitos. Cabe agregar que, desde la compañía, se adoptaron diversas medidas para garantizar la seguridad de los datos en tránsito durante todo el ciclo de vida de la póliza. Esto incluye el uso de encriptación en las comunicaciones, la implementación de protocolos de seguridad robustos, la monitorización continua de la red, y el acceso restringido a la información confidencial y datos sensibles de los clientes.
Aunque las tecnologías para el análisis de datos en el sector de seguros han avanzado significativamente, todavía hay obstáculos por superar. Algunos de ellos incluyen la falta de calidad o accesibilidad de los datos, las tecnologías legadas y lentas para integrarse con las plataformas en Internet y una industria, por lo general, con una visión del negocio conservadora. Pero ya no se trata de usar o de no usar IA, sino de adelantarse a quienes ya la están adoptando; y esto es una realidad inexorable.
El autor es Chief Data Officer de Klimber
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