La Revolución de los Seguros: Cómo el Big Data y la IA Transforman la Industria

La industria de los seguros está experimentando una transformación radical gracias a la integración de datos, análisis avanzados e inteligencia artificial (IA). Desde el desarrollo de productos hasta la gestión de reclamaciones, las aseguradoras están utilizando estas tecnologías para mejorar sus operaciones y ofrecer un mejor servicio a sus clientes.

Los líderes del sector asegurador han comenzado a incorporar datos, análisis y IA en prácticamente todas las funciones y flujos de trabajo importantes, incluyendo el desarrollo de productos, la tarificación y selección de riesgos, suscripción, gestión de reclamaciones, optimización de centros de contacto, gestión de distribución, reaseguro y comprensión y modelado de los viajes del cliente.

Selección de riesgos y suscripción

Para las líneas personales y comerciales pequeñas, las mejores aseguradoras están conectando sus datos de primera parte, incluyendo datos de Internet de las Cosas (IoT) como telemática y dispositivos portátiles, con una creciente colección de datos demográficos y de empresas de terceros. Estos perfiles amplios de clientes se utilizan como entradas para modelos de aprendizaje automático para informar mejor la selección de riesgos. Con configuraciones de código bajo y automatización, las organizaciones están avanzando hacia un proceso de suscripción más automatizado, estandarizado y objetivo, mejorando la precisión de precios y las ratios de pérdida, reduciendo costos y acortando los tiempos de cotización.

Además, estos perfiles amplios también pueden utilizarse para rellenar datos previamente, agilizando el proceso de cotización y reduciendo el número de preguntas que el agente o el cliente necesita responder, creando una experiencia excepcional para el cliente.

Desarrollo de productos y tarificación

Las aseguradoras que buscan innovar rápidamente y lanzar nuevos productos o llevar productos existentes a nuevas geografías deben ser capaces de ingerir datos de manera más eficiente desde sistemas centrales y más allá en sus modelos de tarificación. Con todos los datos a su disposición, los actuarios y científicos de datos pueden modelar más rápidamente la frecuencia, gravedad y coste de pérdida, permitiendo a los gerentes de productos de seguros presentar nuevas tarifas a los reguladores de manera más rápida.

Análisis de reclamaciones y copilotos de reclamaciones

La función de reclamaciones ofrece un conjunto fantástico de casos de uso para la aplicación de capacidades de IA, aprendizaje automático (ML) y IA generativa. Al aprovechar los datos de primera y tercera parte, las organizaciones pueden impactar positivamente en los gastos administrativos y de ajuste de pérdidas, y en general, aprovechar oportunidades significativas para mejorar la eficiencia, aumentar la satisfacción del cliente y reducir actividades fraudulentas.

Existen varias formas de presentar análisis de reclamaciones a los ajustadores, incluyendo el uso de copilotos de reclamaciones. Aprovechando los datos y la IA de un asegurador, los copilotos son asistentes virtuales interactivos que pueden ayudar a completar tareas rutinarias. Pueden proporcionar resúmenes de reclamaciones, así como orientación y recomendaciones que mejoren la productividad de los ajustadores, y liberar a los equipos de reclamaciones para que se concentren en proporcionar empatía y apoyo a los clientes cuando más lo necesitan.

Ejemplos de oportunidades en análisis de reclamaciones

  1. Modelado predictivo para frecuencia y gravedad de reclamaciones: Permite predecir la probabilidad y el costo potencial de futuras reclamaciones basadas en datos históricos, mejorando la planificación financiera y la asignación de reservas.
  2. Priorización y triaje de reclamaciones: Modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a priorizar reclamaciones de alto valor o alto riesgo para un procesamiento más rápido.
  3. Detección de reclamaciones atípicas: Identificar reclamaciones de alto costo menos obvias temprano en el proceso, alertando a los profesionales para intervenir adecuadamente.
  4. Detección de fraudes: Modelos avanzados pueden detectar comportamientos inusuales o inconsistencias en las presentaciones de reclamaciones, ayudando a identificar y investigar reclamaciones sospechosas antes de realizar pagos.
  5. Contención de costos y reducción de fugas: Identificar áreas donde los costos pueden estar filtrándose debido a gastos innecesarios o ineficiencias en el proceso de reclamaciones.

Analítica del cliente

A medida que los seguros se orientan más hacia modelos centrados en lo digital, el papel de los datos y el análisis en la comprensión y el compromiso con los clientes se ha vuelto más crucial que nunca. Con más puntos de contacto (sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales, etc.), hay un mayor volumen de datos para extraer información valiosa.

Los enfoques comunes para la analítica del cliente incluyen:

  1. Estrategias de compromiso del cliente: Analizar la efectividad y la satisfacción del cliente a través de diversos canales de interacción.
  2. Analítica de segmentación del cliente: Personalizar experiencias para aumentar la satisfacción y la lealtad del cliente.
  3. Análisis de sentimiento: Inferir el sentimiento del cliente para identificar áreas de insatisfacción y realizar mejoras específicas.
  4. Analítica del recorrido del cliente: Rastreo y análisis de cada punto de contacto del cliente con la aseguradora para optimizar procesos y mejorar la experiencia general.

El secreto del éxito

Las compañías de seguros no necesitan enfrentarse solas a estos desafíos. La solución adecuada puede ayudar a construir las capacidades fundamentales de datos y análisis necesarias para enfrentar el futuro con confianza y rentabilidad.

Al adoptar estas tecnologías y estrategias, las aseguradoras pueden posicionarse mejor para competir en un mercado cada vez más digital y orientado al cliente, asegurando su relevancia y éxito a largo plazo.

vía: SnowFlake

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