Una gran mayoría de las industrias están innovando en ciencia de datos. Sin embargo, la industria del seguro, que es más tradicional además de encontrarse altamente regulada, presenta una mayor resistencia para desandar el camino de la transformación digital.
El resultado de esta demora de modernización se traduce en que los clientes lidian con agotadores trámites burocráticos que demandan mucho tiempo o gastan más de lo necesario por no contar con una póliza que se adapte estrictamente a sus necesidades.
En tiempos de clientes exigentes, que esperan servicios más ágiles y personalizados, es de vital importancia innovar para mantenerse competitivo y satisfacer las demandas del mercado. De esto comenzamos a hablar en nuestro artículo anterior “Cómo la ciencia de datos está cambiando la industria de seguros”
La cantidad de datos que genera la industria del seguro, ya sean estructurados o no estructurados, y la velocidad a la que se genera esta información hoy en dia, es asombrosa. Es por ello que se vuelve indispensable la utilización de herramientas como la inteligencia artificial para entenderlos y darles sentido que agregue valor al negocio.
La inteligencia artificial (IA) puede transformar áreas claves de las aseguradoras, tales como el servicio al cliente, la atención de reclamos, marketing, suscripciones y detección de fraude.
Este tesoro de datos sobre el que la industria aseguradora tiene sus bases se puede aprovechar para:
- Aumentar el compromiso del cliente
- Crear un servicio más personalizado
- Vender el producto adecuado a cada cliente
- Apuntar al cliente correcto
A través de IA aplicada a los datos acumulados se pueden ofrecer servicios personalizados en función del comportamiento de cada cliente (premios por falta de siniestros, edad, flotas, etc), upselling (mayor cobertura) y crosseling (otros seguros transversales).
La IA puede, en poco tiempo, generar un aumento del Revenue y un mejor posicionamiento en el mercado, frente a la competencia.
Las compañías de seguros aumentan su Revenue a través de una mayor eficiencia y aprovechamiento en el relevamiento y análisis de sus datos, que son su materia prima.
Si bien la IA brinda oportunidades para que las aseguradoras tradicionales se modernicen, su implementación tiene desafíos que es importante reconocer y asumir.
No solo por la resistencia cultural que puede haber en la organización o las dudas generadas por la inversión que implica, sino también por otros desafíos que pueden presentarse.
Algunos de los problemas más comunes radican en la calidad de los datos, la privacidad o la compatibilidad de la infraestructura.
En este camino la metodología consta de responder las preguntas de qué podemos hacer con la IA, cómo elaborar una hipótesis que se adapte a mi negocio y cómo poder ejecutarla.
A mediano plazo cualquier aseguradora tendrá que atravesar este camino para lograr captar y mantener nuevos clientes si lo que quiere es mantenerse en el mercado.
Cross-Sell & Upsell
La industria de seguros tiene un alto grado de fidelización de los clientes, con resistencias a cambiar de compañía. Esta continuidad de los asegurados en la misma compañía puede explotarse como ventaja, generando mejoras significativas en la experiencia de los clientes.
Las oportunidades para expandir la relación con un cliente en múltiples pólizas no son frecuentes. Cuando esto sucede hay una ventana de oportunidad estrecha dentro de la cual el asegurador debe identificar este potencial y tomar medidas al respecto. Eso no solo representa mayores ingresos, sino que también disminuye la posibilidad de que el asegurado rompa la relación y sea captado por otro proveedor.
La Inteligencia Artificial puede utilizarse para identificar de manera óptima y ágil estas oportunidades y, en función de la situación del cliente, hacer una recomendación oportuna y relevante al asegurado y/o su agente.
Explotando los datos, la IA aprende qué ofertas son las más adecuadas para cada cliente y situación. Manejando y cambiando las recomendaciones según el contexto se logra que las recomendaciones sean adecuadas, tanto para el cliente como para la situación de ventas.
¿En qué áreas las aseguradoras pueden sacar ventaja explotando sus datos?
- Detección de fraude: El manejo de reclamos fraudulentos siempre fue un gran desafío para las aseguradoras. Las técnicas de IA de hoy permiten analizar si un reclamo es fraudulento o no y, así, ayudar al agente de seguros a manejarlo.
- Compra personalizada: A través del análisis y relevamiento de sus datos, la IA puede ayudar a la compañía de seguros a diseñar y sugerir planes de cobertura personalizados en función del comportamiento de cada cliente (premios por falta de siniestros, edad, flotas, etc). También puede sugerir un crosseling con paquetes de seguros transversales (incendio, robo en hogar) o un aumento en el plan de cobertura (upselling)
- Agilización del proceso de reclamos: Muchos procesos del ciclo de reclamos se pueden automatizar con el fin de lograr un ciclo general más rápido y fluido. Por ejemplo, la verificación automática de reclamos a través de datos e imágenes capturadas.
- Predicción de daños y reclamos: La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático (Machine Learning) se utilizan para ayudar en la rápida evaluación de la severidad de los daños o en la predicción del costo de reparación basado en datos históricos, sensores e imágenes, así como también para pronosticar reclamos y pagos. Esto permite a la aseguradora tomar precauciones para evitar el daño o minimizar su impacto en el futuro.
- Comunicación: Muchas aseguradoras están invirtiendo en asistencia virtual como los chatbots, ofreciendo un servicio al cliente rápido, eficiente y siempre disponible. Los chatbots corporativos pueden tener procesamiento del lenguaje natural (PNL) y capacidades de análisis de los clientes para entenderlos con mayor precisión.
- Ventas y marketing: La segmentación y agrupación de clientes con las técnicas de IA pueden ayudar mejorando las estrategias de marketing, así como también en la adquisición de nuevos clientes de una manera más eficiente.
Para aquellas aseguradoras que aún no han comenzado a recorrer el camino de la transformación digital a través de la utilización de la IA, este es el momento.
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Los competidores que han adoptado la IA están encontrando ventajas competitivas por lo que el éxito en un futuro dependerá de qué tan bien son explotados los datos.
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