Últimamente, parece que la Inteligencia Artificial (IA) está cobrando mayor
protagonismo. En numerosas conversaciones escuchamos planteamientos sobre
cómo se desarrollará y afectará en el futuro a los procesos y servicios. Y es que,
aunque desde hace unos años la IA ha emergido como una tecnología
revolucionaria que está transformando diversos sectores de la economía, la
realidad es que poco se ha avanzado en materializar dicha solución en proyectos
tangibles.
En el sector asegurador, la aplicación de esta tecnología ha demostrado un
potencial significativo para mejorar la eficiencia, la precisión y la experiencia de
cliente de las compañías. Así, una de las ventajas más destacadas es su
capacidad para analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y precisa.
Esto permite a las compañías aseguradoras agilizar los procesos de toma de
decisiones, evaluando riesgos y determinando primas con mayor eficiencia.
Al utilizar algoritmos y modelos predictivos, puede identificar patrones y tendencias
ocultas en los datos, mejorando la exactitud de las evaluaciones y reduciendo el
riesgo de errores humanos.
La IA está implantándose, desde hace varios años, en las aseguradoras mediante
el llamado machine learning, una de sus ramas, la cual pretende dotar a las
máquinas con capacidades de aprendizaje, según la experiencia basada en
grandes masas de datos, principalmente. Esta tecnología cambiará para siempre la
forma de procesar nuestras operaciones, pero es imprescindible que previo a su
implementación “la casa esté ordenada” en cuanto a procesos, políticas,
procedimientos, eficiencias, etc.; de lo contrario los resultados pueden ser lejanos
a lo que se pretende y generar pérdidas financieras importantes a las empresas
que lo apliquen, sin una previa preparación y orden interno.
En este sentido, es fundamental replantear los procesos de manera que la IA
pueda aportar valor sobre modelos adecuadamente diseñados. Existen ya
numerosos casos de uso de machine learning que pueden aplicarse a lo largo de
toda la cadena de valor en una compañía de seguros, permitiendo automatizar de
manera inteligente varios modelos ejecutados hoy de forma manual por las
compañías.
De esta forma, nos encontramos con uno neurálgico, como es cuando se aplica el
machine learning en procesos de suscripción, automatizando la evaluación y
decisión sobre la asegurabilidad o no del riesgo y, a su vez, la determinación de
una tasa a cobrar. Otros casos de uso por ejemplo los tenemos en la
“Automatización del Proceso de Renovación de Póliza”, “Automatización del
Proceso de Tramitación de Siniestros” y “Detección de Fraudes y Malas Prácticas”
entre otros.
Por otro lado, como ya indicaba, la IA también tiene un impacto positivo en la
experiencia de cliente en el sector asegurador. Los chatbots y los asistentes
virtuales impulsados por esta tecnología permiten una atención al cliente más
rápida y efectiva, dando respuestas inmediatas a las consultas y ofreciendo
orientación en tiempo real. Además, gracias a su facultad de análisis de datos
proporciona a los clientes recomendaciones personalizadas, ayudándoles a tomar
decisiones sobre sus pólizas y planes de seguro.
En definitiva, las aseguradoras deben introducirse en este fascinante mundo de la
IA, que está pasando de ser algo de ciencia ficción a una realidad, y que poco a
poco comienza a adentrarse, cada vez mas, en los procesos y sistemas operativos
de las compañías.