Así son los seguros de no vida (según ChatGPT)

Las aseguradoras de no vida reconocen desde hace tiempo que la tramitación de pólizas para clientes, agentes y corredores es un factor decisivo para mantener a los clientes satisfechos. Un estudio de EY lo confirmó al descubrir que el 87% de los clientes afirma que la eficacia en la tramitación de pólizas influye en su decisión de renovar el seguro con la misma aseguradora, lo cual es vital para retener a los clientes existentes. Aunque el sector de los seguros ha adoptado en general un enfoque más conservador en la adopción de tecnologías de vanguardia, en los últimos años las aseguradoras han recurrido a la automatización, impulsada por la tecnología avanzada, para aumentar la eficiencia y mejorar la experiencia del asegurado y del agente o corredor. Pero la verdadera disrupción en los siniestros de no vida se ha producido en los últimos tres años años debido a la llegada de la IA y las tecnologías de aprendizaje automático (ML). Dado que muchas aseguradoras tienen acceso a grandes cantidades de datos, los algoritmos basados en IA y ML pueden analizar los datos de las aseguradoras para hacer sugerencias predictivas de precios, automatizar las tareas sin valor añadido y predecir la probabilidad de catástrofes naturales, lo que permite a las compañías ajustar sus exposiciones por línea de negocio en determinadas geografías. Y esto es sólo el principio.

Para profundizar aún más en la forma en que la IA puede contribuir navegar en el futuro tecnológico de los seguros de no vida preguntamos a una IA y enc concreto, la solución de IA del momento: ChatGPT[1].

P: En los seguros de responsabilidad civil, la fidelidad del cliente se basa principalmente en la experiencia de las reclamaciones. ¿Cómo puede la IA mejorar este punto de contacto fundamental para las aseguradoras?
R: La IA desempeña un papel crucial en la mejora de la experiencia de los siniestros para los clientes de seguros P&C, concretamente a través de las siguientes características:

• Tramitación de siniestros más rápida. La IA puede automatizar varios aspectos de la tramitación de siniestros, como la extracción de datos de formularios y documentos de siniestros, reduciendo el trabajo manual y agilizando el proceso general. Esto significa que los asegurados reciben los pagos más rápidamente.
• Evaluación automatizada de daños. En los siniestros de automóviles y propiedades, la IA puede analizar fotos, vídeos y datos de sensores para evaluar con precisión el alcance de los daños. Esto reduce la necesidad de inspecciones manuales y acelera la resolución de siniestros.
• Detección de fraudes. Los algoritmos de IA pueden analizar datos históricos e información en tiempo real para identificar siniestros potencialmente fraudulentos. Al evitar los pagos fraudulentos, las aseguradoras pueden mantener primas más bajas para los asegurados honestos, lo que puede aumentar la lealtad y la posterior retención de clientes.
• Análisis predictivo. La IA puede aprovechar el análisis predictivo para evaluar la gravedad y legitimidad de un siniestro basándose en datos históricos, lo que permite a las aseguradoras asignar recursos de forma más eficaz y garantizar un proceso de siniestros más fluido.
• Atención al cliente personalizada. Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA pueden ofrecer asistencia a los asegurados las 24 horas del día, los 7 días de la semana, respondiendo a sus preguntas y guiándoles a lo largo del proceso de reclamación.
• Clasificación de siniestros. La IA puede clasificar automáticamente los siniestros, determinando cuáles requieren atención inmediata y cuáles pueden procesarse con menos urgencia. Esto garantiza que los casos críticos se traten con prontitud, aumentando la confianza del cliente.
• Mejora de la comunicación con el cliente. La IA puede enviar actualizaciones y notificaciones automáticas a los asegurados a lo largo del proceso de reclamación, manteniéndoles bien informados.

P: ¿Cuáles son los riesgos potenciales de automatizar o alterar el proceso de tramitación de siniestros para las aseguradoras?
R: Algunos de los principales riesgos potenciales que deben tenerse en cuenta son:

• Precisión e integración de datos. La automatización depende en gran medida de la exactitud de los datos. Si las fuentes de datos no están actualizadas, son incorrectas o incompatibles con el sistema de automatización, pueden producirse errores en la tramitación de siniestros.
• Privacidad y seguridad de los datos. El tratamiento de información sensible sobre clientes y siniestros requiere medidas de seguridad sólidas. La automatización puede aumentar el riesgo de filtración de datos si no se protege adecuadamente. Además, el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos, como GDPR o HIPAA, se vuelve crucial, y cualquier manejo incorrecto de los datos puede conducir a consecuencias legales y financieras.
• Confianza del cliente y comunicación. El exceso de automatización puede conducir a una falta de toque personal, haciendo que los clientes se sientan desatendidos o infravalorados. Hay que encontrar un equilibrio entre la automatización y el mantenimiento de interacciones significativas con los clientes.
• Fraude en las reclamaciones. Las reclamaciones fraudulentas pueden ser más difíciles de detectar en los sistemas automatizados. Las aseguradoras deben implantar algoritmos y procesos avanzados de detección del fraude para mitigar este riesgo.
• Fallos del sistema y tiempos de inactividad. Los fallos técnicos, las caídas del sistema o los ciberataques pueden interrumpir el proceso de tramitación de siniestros y provocar retrasos e insatisfacción de los clientes. Las aseguradoras necesitan sólidos planes de copia de seguridad y recuperación para minimizar el impacto de los fallos del sistema.
• Experiencia del cliente. Aunque la automatización puede mejorar la eficiencia, no debe sacrificar la experiencia general del cliente. Los procesos automatizados mal diseñados pueden frustrar a los clientes y provocar su pérdida.
• Costes iniciales de implantación. La implantación de sistemas de automatización puede ser costosa y puede llevar tiempo rentabilizar la inversión. También puede haber costes iniciales de tecnología, formación e integración de sistemas.

P: Entonces, ¿merece la pena para las aseguradoras alterar realmente la experiencia de las reclamaciones con IA y ML?

R: Automatizar la experiencia de las reclamaciones con IA y ML puede proporcionar beneficios sustanciales a las aseguradoras, por lo que es una inversión que merece la pena. Aunque hay costes iniciales y retos asociados con la implementación de IA y ML en la automatización de reclamaciones, los beneficios a largo plazo a menudo compensan estas inversiones iniciales.

Esta respuesta por sí sola demuestra un punto real sobre la IA y el ML: a pesar de sus eficiencias, las tecnologías avanzadas no pueden igualar a los humanos en términos de respuestas matizadas y perspectiva genuina. Como señaló ChatGPT, la automatización de la experiencia de reclamaciones con IA y ML puede ofrecer innovaciones significativas, incluida la mejora de la eficiencia, la satisfacción del cliente y el posicionamiento competitivo. Pero en la era de la interrupción de los seguros, es reconfortante saber que detrás de un negocio cuyo propósito es proteger a las personas y la propiedad, se encuentra el ingenio humano genuino y una sincera voluntad de servir a otros seres humanos en sus mayores horas de necesidad.

Para ver cómo las soluciones de Sapiens pueden ayudar a las aseguradoras a innovar y responder digitalmente a las necesidades de sus clientes, haga clic aquí.

[1] Las respuestas se han condensado y editado para mayor claridad.