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Cada aseguradora tiene su propio proceso para detectar anomalías en facturas. Desde un equipo humano de profesionales dedicado a ello, hasta reglas lógicas y automáticas que identifiquen los posibles errores o sobrecostes en los propios documentos. Es por esto, que la inteligencia artificial en el sector de los seguros entra en juego.
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning va a agilizar todos estos procesos, identificando de manera automática cualquier fraude o error.
La transición digital es indispensable. También lo es incorporar sus nuevas herramientas.
Los análisis de macrodatos se están convirtiendo cada vez más en la herramienta estándar. Por ejemplo, al evaluar riesgos, analizar daños o segmentar clientes, el análisis de grandes cantidades de datos tiene aquí ventajas decisivas.
No solo es crucial que se pueda acceder a todos los datos relevantes en todas las ubicaciones; sino que, además, debido a los crecientes volúmenes de datos, es necesario organizarlos y proporcionarlos de manera óptima.
Las soluciones de IA están desempeñando un papel cada vez más importante en esto. Servicios en la nube que la IA y el uso del machine learning (para preparar los datos) decidirán el rendimiento y la competitividad de las empresas en el futuro.
Un trabajo que requiere mucho tiempo y en consecuencia es costoso a la hora de comprar un seguro, es la evaluación precisa del riesgo. Requiere información muy detallada, que de forma tradicional debe recopilarse con cuestionarios extensos.
En el caso de los seguros de salud, por ejemplo, hay que recabar el historial de enfermedades previas, realizar reconocimientos médicos y, en algunos casos, evaluar pruebas de laboratorio. Para proceder de manera más eficiente aquí, vale la pena clasificar a los clientes.
En el futuro, los clientes de bajo riesgo serán identificados con algoritmos predictivos basados en un perfil extenso y datos de comportamiento.
De este modo, se puede ofrecer a estos clientes un proceso de evaluación de riesgos simplificado. Esta medida optimiza tanto la experiencia del cliente como los procesos internos.
Otro proceso complejo en la industria de seguros es la evaluación de reclamaciones de seguros, que requiere mucha información y documentos de clientes heterogéneos. En gran parte se trata de datos analógicos.
Esto presenta a las aseguradoras dos desafíos:
Una solución a este problema es el uso de IA, o siendo precisos, el uso del machine learning. Los algoritmos de reconocimiento y aprendizaje ayudan a las compañías de seguros a clasificar los tipos de documentos e identificar secciones particularmente importantes.
Los algoritmos de procesamiento de imágenes digitales y reconocimiento de texto también abren un gran potencial para la automatización cuando se trata de la evaluación de documentos analógicos.
La gestión de reclamaciones respaldada por IA conduce a una mayor eficiencia en la gestión de reclamaciones.
Otra de las tendencias es la agrupación de clientes. El objetivo es comprender mejor los datos disponibles e identificar aquellos grupos especialmente relevantes.
Para llegar a esto, se utilizan las técnicas denominadas de machine learning no supervisado. Un algoritmo reconoce similitudes en grandes conjuntos de datos sin que se le den valores objetivos específicos desde el exterior, como es el caso del pronóstico de demanda.
Se utiliza una combinación de datos existentes y datos externos, en los que las similitudes se reconocen y agrupan. Los resultados de este proceso conducen a una segmentación de clientes que se puede utilizar para abordar de manera óptima el grupo de clientes respectivo.
Las tendencias para la industria aseguradora tienen la intención de reflejar el amplio espectro en el que ya se están produciendo cambios masivos y continuarán en el futuro.
La digitalización y el desarrollo de nuevas tecnologías digitales representan una gran oportunidad para las compañías de seguros.
Esto se traduce en ventajas para las propias compañías de seguros, pero también para sus clientes: los riesgos se pueden calcular mejor que nunca y en consecuencia los precios de los productos basados en datos se pueden ajustar.
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