Qué es la inteligencia artificial en el contexto del negocio
A nivel macro, la inteligencia artificial (IA) es una disciplina que busca emular la inteligencia humana. Desde que comenzó su expansión a mediados del Siglo XX, la IA cuenta con múltiples aplicaciones en diferentes contextos académicos, de negocio, médicos, robótica, entre otros.
En el ámbito de los negocios, la IA es una herramienta tecnológica en creciente adopción que busca optimizar y automatizar procesos, con el fin de generar mejores resultados para los clientes, empleados, inversionistas y todo su ecosistema.
Dado que al día de hoy todas las industrias utilizan sistemas informáticos para trabajar, la IA de mayor adopción es aquella que trabaja a nivel de software.
En otras palabras, seguramente la IA que pueda incorporar (o haya incorporado) tu organización sean sistemas inteligentes que trabajen en la nube que permitan ahorrar tiempo en la gestión de ciertas tareas u optimizar los resultados de decisiones de negocio.
Es importante destacar que en contexto del negocio, la IA que carece de impacto en los procesos de negocio es inútil.
Para que la IA sea útil debe ayudar a los equipos de trabajo a hacer su tarea más eficaz y eficiente.
Oportunidad de inteligencia artificial para el sector de seguros
La industria de seguros ha acelerado la adopción de IA en todos sus procesos de negocio.
Como bien lo establece este informe de The Economist, el 86% de los líderes del sector asegurador y financiero tienen planes de acelerar la incorporación de IA en los próximos 5 años.
Dado que la información (los datos) son un aliado clave para que la IA sea efectiva, el sector de seguros se encuentra en una posición preferencial debido a su masividad, información histórica acumulada y una gran cantidad de procesos centrales a optimizar.
Esto implica que existe un gran potencial para el sector en generar sistemas de optimización y automatización que logren una ventaja competitiva para aquéllas compañías que lo implementen.
Tanto los procesos centrales de seguros (evaluación del riesgo, creación de productos, distribución y gestión de siniestros) como los complementarios (soporte a cliente, fraude, RRHH, finanzas, etc) cuentan con alta propensión a ser optimizados utilizando inteligencia analítica.
Inteligencia artificial y aseguradoras
En la última década, las aseguradoras e Insurtechs han sido de los actores más activos en la incorporación de IA.
Sin dudas que el aumento de la digitalización por la pandemia global aceleró la implementación, a pesar que era una tendencia creciente.
A modo de bajar en ejemplos prácticos de aplicaciones, enumeramos debajo algunos procesos de alto impacto que las aseguradoras pueden optimizar con IA.
- Optimización de gestión de cartera: mejorar la retención y venta cruzada de clientes existentes mediante el análisis de propensión de fuga o compra + definición de la mejor acción siguiente (Next Best Action).
- Personalización de productos: creación a escala y en tiempo-real de seguros adaptados a las necesidades de los clientes.
- Evaluación de riesgo comercial y personal: automatizar partes de la determinación de riesgo individual u organizacional, mediante análisis automático de múltiples fuentes de información.
- Evaluación de reclamos: responder más rápidamente al cliente mediante la clasificación automática de reclamos determinando la urgencia, evaluando fraude y dirigiendo el reclamo a la persona correcta dentro de la compañía.
- Optimización de precios: mejorar los volúmenes o márgenes por producto, al estimar la elasticidad precio de la demanda para un producto determinado, junto con la evaluación del riesgo.
- Detección de fraude: aumentar la eficacia y eficiencia de la identificación de fraude en procesos de aplicación y reclamos.
- Mejorar la experiencia de cliente: incrementar la velocidad de compra de productos
No solamente existen varias otras aplicaciones de IA para aseguradoras, si no que los casos de uso mencionados generalmente se componen de varias soluciones que tocan múltiples departamentos.
A modo de ejemplo simplificado, el caso de uso de optimización de gestión cartera con IA para una aseguradora implica varios sub proyectos como son:
- Unificar las fuentes de datos de clientes.
- Segmentación de clientes.
- Predecir para cada cliente la propensión de abandono o venta cruzada por cada ramo.
- Identificar la siguiente mejor acción por cliente.
- Unificar una estrategia de contacto entre contact center, agentes y mediadores.
- Subir las oportunidades a los CRMs correspondientes.
- Ejecución de las campañas de contacto.
- Retroalimentación de las predicciones en base a los resultados de las campañas.
Inteligencia artificial para corredurías de seguros
La mediación de seguros es y seguirá siendo un actor relevante en el sector asegurador.
Por tanto, como principal canal de distribución del sector, es importante que la mediación pueda evaluar en qué desafíos de negocio hace sentido incorporar IA a modo mantener su competitividad a los ojos del cliente.
Las principales oportunidades para la mediación son:
- Optimización de la gestión de cartera: mejorar la tasas de fuga de cartera y venta cruzada mediante la automatización de segmentación, creación y ejecución de campañas de contacto personalizadas.
- Acelerar la asistencia de reclamos y siniestros - en caso que la correduría provea soporte en reclamos o siniestros, reducir el tiempo de gestión mediante la clasificación de forma automática el nivel de urgencia aplicando técnicas de lectura, agrupación y segmentación de documentos.
- Acelerar el análisis de riesgo comercial - para corredurías con alto volumen de venta empresarial, automatizar una gran porción del procesamiento de documentos diversos para determinar el riesgo industrial, civil o sanitario puede traer grandes ahorros en costos operativos.
Para la mediación, la mayor oportunidad de IA se encuentra en personalizar la experiencia de clientes minimizando el costo de ejecución. En otras palabras, en optimizar la gestión de cartera.
De esta forma la correduría podrá escalar su capacidad de realizar las mejores recomendaciones a sus clientes, mantenerlos fidelizados y aumentar el valor de su cartera, reduciendo la inversión de tiempo.
Si quieres conocer más sobre qué datos debe comenzar a acumular tu correduría, lee este artículo.
Ejemplos reales de implementación de IA en seguros
Gestión de cartera con IA
Mapfre ha invertido en crear un sistema de inteligencia artificial que además de automatizar procesos (pasando el trámite de un siniestro de días a minutos) logra un gran nivel de personalización a los asegurados al comprender qué necesita el cliente, cuándo y cuál es la mejor forma de servirlo.
José Antonio Arias, Group Chief Innovation Officer de MAPFRE afirma que "El sector asegurador debe estar preparado para dar un servicio personalizado a clientes siempre conectados, exigentes y conscientes, ahora más que nunca, de sus necesidades, respondiendo con precisión y con inmediatez a sus solicitudes y creando, además, una relación digital más cercana".
En Foliume traemos la optimización de la cartera con IA para la mediación de seguros. Nuestra misión es que las herramientas de IA que hoy solo son usadas en las aseguradoras puedan ser aprovechadas por corredurías.
Evaluación de riesgo con IA
El proceso de evaluación de riesgo, de forma simplificada, trata de analizar correctamente información personal o comercial. Por tanto, en procesos repetidos de evaluación de fuentes de datos (textos, tendencias históricas), la IA puede ser una herramienta de gran utilidad.
Una tendencia creciente es la evaluación del riesgo continuo de los asegurados. En este sentido, RGA ha implementado IA para la evaluación continua de asegurados diabéticos en donde ellos mismos realizan el monitoreo de presión arterial y niveles de glucosa.
La IA no solamente permitió a RGA mejorar los cálculos de riesgos por cliente si no que también fomentar una vida saludable a sus asegurados, dado que al mejorar sus niveles de salud obtenían reducciones de primas y devoluciones en efectivo.
Evaluación de reclamos con IA
Poder agilizar y mejorar la experiencia de reclamos es un área de foco para el sector asegurador.
Dado el gran volumen de reclamos que se manejan diariamente, herramientas de IA pueden ser de gran utilidad para clasificar la urgencia, relevancia y tamaño del daño.
Por esto, AXA UK ha lanzado una iniciativa llamada RoRI destinada a la reducción de demoras en el proceso de siniestros vehiculares.
La iniciativa utiliza técnicas de análisis de texto de las conversaciones telefónicas para estimar el costo de reparación, apoyando al equipo de reclamos a tomar una decisión con mayor certeza y veloz sobre cómo actuar ante el reclamo.
Detección temprana de fraude con IA
Sin dudas que la detección de fraude en el procesos de contratación y posteriores siniestros es un problema gigante para el sector asegurador.
Históricamente se han destinado enormes recursos para combatirlo y IA parece ser una herramienta más en el arsenal.
HDI seguros ha puesto en marcha múltiples proyectos que abordan fraude en las líneas de vehículos, seguros personales, comerciales e industriales.
Para lograr esto, combinan técnicas de cruzamiento de fuentes de datos personales y externas, análisis de documentos y análisis de tendencias para detectar actividades sospechosas automáticamente.
Luego, dichas sospechas, son analizadas manualmente por expertos en fraude para concluir y tomar una decisión.
Con la implementación de sistemas de IA no solo aumenta la cantidad de fraudes detectados, si no que se acelera en el proceso de detección y posterior accionar.
Pasos a para incorporar Inteligencia Artificial en el sector asegurador
Primero y mas importante es comprender qué impacto de negocio quiero generar.
Para el mundo del negocio, la IA en sí misma tiene poca utilidad. Es por esto que debemos primero comprender qué proceso de negocio quiero impactar y qué métrica voy a medir para evaluar su impacto.
Dado que cada caso de negocio difiere en la forma de implementarse, tomaremos como ejemplo el caso negocio de la optimización de cartera con IA, ya que el caso de negocio que resolvemos con Foliume.
Los pasos que recomendamos para optimización de cartera con IA son los siguientes:
- Medir la actual tasa de retención y venta cruzada en cartera.
- Agrupar la información sobre los clientes en un mismo lugar (ERP, CRM, Base de Datos).
- Analizar la información de los clientes para: segmentar inteligentemente, detectar la propensión de clientes a venta cruzada y retención
- Proyectar el impacto esperado en la tasa de retención y venta cruzada, trasladando a mejoras en comisiones totales.
- Realizar campañas de contacto personalizadas mediante diferentes canales digitales y tradicionales.
- Acumular los resultados, actualizar las métricas, segmentación y campañas de contacto.
En Foliume desarrollamos una solución de optimización de cartera con IA especialmente para corredurías y agentes de seguros.
Puedes comenzar agendando una conversación con nosotros aquí o enviando un correo a hola@foliume.com.
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