Machine Learning abre paso para los seguros inteligentes

B12 Admark trabaja con las aseguradoras más importantes y reconocidas en México, como Mapfre, Qualitas, Ana, GNP, AXA, ABA y Chubb, entre otras, y explica cómo Machine Learning abre paso para los seguros inteligentes.

El mercado asegurador mexicano ha presentado una tendencia creciente durante 2010 – 2019, no obstante, en el mismo periodo su Brecha de Protección del Seguro aumentó 63%, lo cual significa que el mercado potencial crece más rápidamente que la colocación de primas, esto de acuerdo con datos del reciente documento de 2022 “Potencial del Sector Asegurador en México, Análisis con los seguros de Gastos Médicos, Vida y Automóviles” presentado por la Secretaría de Hacienda y Crédito Público y la Comisión Nacional de Seguros y Fianzas.

Roberto López, Chief Marketing Officer en B12 Admark México, expresa: “El sector asegurador es uno de los primeros que han instaurado la tendencia de operación basada en datos o Data Driven en sus procesos. Te explicamos, con la ayuda de nuestro laboratorio tecnológico Strategy Big Data, cómo mejora el Machine Learning el sector de seguros. En una era en la que prima el uso de la tecnología y la innovación está en constante crecimiento, la industria debe saber adaptar sus productos o servicios a los nuevos procesos. Es el caso de las aseguradoras, un sector que desde su aparición vende el mismo producto y por ello, ha tenido que reinventarse.”

Cómo la tecnología crea seguros inteligentes

Gracias a la tecnología es posible crear seguros inteligentes que ayuden a mejorar las condiciones de las pólizas de los clientes. Así, las aseguradoras se apoyan en:

1. Innovación tecnológica. Las aseguradoras han establecido el canal digital como referencia a fin de agilizar sus tareas y ser más eficientes y rentables de cara a los clientes. Los recursos digitales ponen a disposición de las compañías de seguros un sinfín de medios para conseguir ese acercamiento con los clientes. Todo ello, ofreciendo el mismo producto, pero con mayor posibilidad de acceso, personalización de la oferta y un contacto más eficaz.

2. Mejora constante de la experiencia de cliente. La presencia online es importante, ya que el público objetivo actual son perfiles integrados 100% en el mundo digital, mucho más informados, que tratan de comparar precios, condiciones y términos para encontrar la mejor oferta del producto o servicio que quieren. Por esto, las compañías han de tener un sello distintivo centrado en entender y afrontar los desafíos del futuro, para garantizar una mejor experiencia del cliente a lo largo de la cadena de valor de los seguros.

3. Ofertas inteligentes. Esto se hace a través de productos personalizados y la automatización en la administración de siniestros, inclusión de Blockchain en el desarrollo de los Smart Contracts o contratos inteligentes. Las ventajas del uso del Blockchain en las compañías de seguros se resumen en tres: Transparencia de la compañía de cara al cliente; Procesos más veloces y eficientes en el pago de la cuantía; Reducción de costes operativos en las compañías de seguros.

Cómo mejorar el sector asegurador

El Machine Learning está cambiando la forma en la que las compañías de seguros atienden los siniestros. Actualmente, la mayoría de las empresas se encuentran impulsadas por sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Todas ellas, han visto la capacidad de este tipo de tecnología en cuestiones de extracción de datos y optimización de los procesos de negocio. Estos aspectos, con la ayuda de algoritmos, permiten a las corporaciones tomar decisiones con menor riesgo al estar respaldadas por hechos y datos previamente analizados.

El sector asegurador es uno de los que han instaurado esta tendencia en sus procesos operacionales. Con la ayuda de su laboratorio tecnológico Strategy Big Data, B12 Admark expone cómo mejora el Machine Learning el sector seguros:

“Los contratos de los seguros están basados en dos axiomas principales. Por un lado, la protección y por otro, la satisfacción de las necesidades del usuario. Es aquí donde el Machine Learning está cambiando la forma en la que las compañías atienden los siniestros. Un cambio que se vuelve especialmente visible en cuestiones de rapidez y atención personalizada”, comenta López.

“Machine Learning presenta grandes posibilidades en este tema. Aspectos como que un call center telefónico reconozca al usuario y le pase directamente con la persona que está llevando el tema, fue un gran avance. Como el sector asegurador atiende millones de siniestros al año, es posible aprender algo de cada uno de ellos y retroalimentarse para mejorar las gestiones”.

“De esta forma, una máquina que haya estudiado cada caso será capaz de ofrecer a cada cliente una oferta diferente y una experiencia particular en la contratación del seguro. Todo esto por el simple hecho de que dicha máquina tendrá a su disposición la información sobre lo que han demandado otros perfiles similares de clientes con anterioridad”, apuntó López.

¿Cuáles son los beneficios de Machine Learning en el sector seguros?

• Eficiencia en la tramitación de los siniestros. Adiós a los trámites burocráticos. A través de esta tecnología, es posible derivar cada caso al departamento específico realizando un análisis de procesamiento de la información, proporcionando una respuesta mucho más ágil y rápida.

• Acierto en la resolución de incidencias. Esta tecnología permite el aprendizaje continuo de las experiencias pasadas para hacer un análisis exhaustivo de las reclamaciones y resoluciones más acertadas para ofrecer la solución más acorde a las necesidades del demandante.

• Prevención y detección de fraude. En este aspecto se aprovecha para hacer cálculos en base a una serie de algoritmos predictivos, a fin de determinar la probabilidad de que un cliente esté intentando cometer un fraude en una reclamación.

• Aumento de la fidelización. El uso de ML conlleva un aumento de la velocidad de respuesta y de acierto en la resolución de incidencias, aspecto que repercute en un mayor número de clientes satisfechos con el servicio demandado y la atención prestada.
• Personalización de la oferta. El aprendizaje automático puede ayudar a predecir mejor los riesgos de siniestralidad. Esto trae consigo mejoras tanto en el ámbito de ahorro de costos como en aplicación de primas personalizadas. Además, las mejoras en las estructuras, la mayor eficiencia y la analítica avanzada pueden ofrecer a las compañías aseguradoras ventajas asociadas a una definición más ajustada y personalizada de productos, servicios y segmentos.