IA, Machine Learning y los propósitos de 2018 para el sector asegurador.

Empiezo el año escribiendo un nuevo artículo para el blog, y después de mucho pensar sobre qué escribir, los propósitos de año nuevo son el tema más candente durante estos primeros días del año.

Y me pregunto, ¿Cuáles son los propósitos para 2018 del sector asegurador? y ¿Cómo la tecnología podrá ayudar en el cumplimiento de dichos propósitos?

Después de leer sobre el tema, os resumo un poco algunos de los principales propósitos que el sector asegurador se ha marcado para este nuevo año:

  • Mejorar la comunicación con los consumidores: Este objetivo pretende llegar a más consumidores y que no perciban el sector como una caja negra. Las compañías aseguradoras son conscientes de la complejidad de su lenguaje, por ello pretenden simplificarlo y ya existen varias iniciativas cuyo objetivo es que se comprenda mejor la industria aseguradora.
  • Mejorar la transparencia ante el cliente: En la misma línea que el objetivo anterior, se pretende mejorar la comprensión de los términos propios del negocio, así como facilitar la comprensión de las coberturas incluidas en los contratos de los seguros.
  • Venta de seguros online : Los no tan nuevos canales de comunicación con el consumidor están más presentes cada día, por eso este propósito sigue estando aquí. La venta por el canal online no debe ser descuidada y se busca que el consumidor confíe cada vez más en la contratación desde este medio.
  • Nueva ley de protección de datos: No nos olvidemos de la entrada en vigor en mayo de este 2018 de la nueva ley de protección de datos, las compañías deben cumplir el nuevo reglamento, ya que sino se enfrentan a importantes sanciones, como ya veíamos en el artículo ¿Está tu empresa preparada para la entrada en vigor del GDPR?.
  • Innovar para facilitar la vida al consumidor: Este objetivo lleva ya unos años presentes en el sector, de modo que el avance de la tecnología dé respuesta a las inquietudes del usuario. En este ámbito para el nuevo año, el sector se propone que el cliente tenga nuevas formas de relación con el consumidor, de modo que el cliente tenga cada vez más capacidad de relación con su aseguradora. En el artículo Customer Experience, el valor de un cliente felizya se hablaba sobre el impulso de proyectos relacionados con este propósito.

 

Estos objetivos van ligados a la evolución de la tecnología, a cómo los clientes nos relacionamos con ella y cómo cada vez más forma parte de nuestra vida diaria. Por eso, en este artículo quiero intentar aunar los propósitos del sector asegurador y los tecnológicos, y es aquí donde entra la IA y el machine learning. A finales de año pasado, en la última edición del Big Data Spain, se apuntaba a la IA y el machine learning como el camino sobre el que la tecnología seguirá apostando durante este año.

¿Por qué hablamos de IA y de machine learning? ¿No es lo mismo?

La definición de inteligencia artificial (IA), se refiere a la idea de construir máquinas que puedan pensar como los humanos.

El término machine learning se utiliza para describir la idea de enseñar a las computadoras a aprender de la misma manera que los humanos.

El uso del machine learning, se está extendiendo cada vez más por parte del sector asegurador, utilizándolo para cumplir sus propósitos cada año, se apoyan en estas soluciones para fidelizar al cliente, mejorar su experiencia de usuario y mejorar la comunicación con el consumidor, entre otras cosas. Cada vez son más las aseguradoras que se suman al uso de estos algoritmos y a continuación os muestro algunas de las principales líneas en las que están siendo utilizados:

Gestión de reclamaciones

La gestión de reclamaciones y la resolución de consultas de los clientes son procesos importantes dentro del sector asegurador, no es propio sólo de este sector, pero es también forma una parte importante de él, ya que es también una forma de relación con su cliente.

En este ámbito, la IA se está utilizando para poder clasificar las reclamaciones, de modo que se automaticen partes del proceso en los que no es necesaria la intervención humana. La automatización de parte del proceso mejora la calidad del servicio, reduciendo los tiempos y con ello la percepción del cliente con respecto a la aseguradora.

Detección de fraude

Luchar contra el fraude, es un propósito constante para el sector asegurador, ya que reducirlo impacta directamente en el estado de pérdidas de la compañía, tal y como resaltábamos en el artículo El fraude en las aseguradoras, un problema cada día más relevante.

Los algoritmos de inteligencia artificial pueden identificar reclamaciones fraudulentas y advertir de dichas reclamaciones para poder profundizar en ellas, permitiendo que la compañía de seguros tome medidas mucho más rápidamente.

Recomendación de productos

Los sistemas de recomendación son una herramienta que permite extraer valor a partir de las preferencias y de información histórica del cliente. Este tipo de algoritmos que poseen un cierto nivel de autonomía a la hora de presentar las recomendaciones al ciente, son beneficiosos  tanto para los consumidores como para las compañías, ya que estos algoritmos informan a los consumidores de productos en los que podrían estar interesados. Al mismo tiempo ayudan a las aseguradoras a aumentar sus ventas y a mejorar la percepción que los clientes tienen de la compañía gracias a la mejora de la experiencia como usuario.

Retención de clientes

La cartera de clientes es el motor de cualquier industria, ¿Y cómo no iba a ser de otra manera también de la industria de los seguros? No sólo son importantes las técnicas de captación de clientes, sino las técnicas de retención de los mismos, ya que existen estudios en los que se destaca que el coste de la pérdida de un cliente es mayor que el coste de la captación de uno nuevo. Por todo esto, las aseguradoras intentan predecir la fuga de sus clientes para poder aplicar de forma anticipada las medidas adecuadas que les permitan retener a sus clientes. En este artículo del blog Aprende a predecir la fuga de clientes con Data Mining y Machine Learning, profundizábamos sobre estos algoritmos.


Antes de terminar, me gustaría destacar la importancia de los datos en el desarrollo de cualquiera de estas soluciones, muchos de los algoritmos se apoyan en datos históricos para implementar modelos que ayudan a dar la solución más precisa.

Es aquí donde la tecnología también juega un papel importante, primero por la capacidad de almacenar grandes cantidades de datos (Big Data), segundo, por la capacidad de recolectar información tanto desde multitud de dispositivos (Iot, sobre este tema podemos leer con más detalle en ¿Cómo cambiará Internet of Things el sector asegurador?  y en ¿Cómo está cambiando Internet of Things los seguros para coches? ) y tercero, por la capacidad de recabar cada vez más la percepción del cliente en cada momento.

Por todo esto, el 2018 será un año en el que la tecnología y el sector asegurador seguirán yendo de la mano, para cumplir sus buenos propósitos de año.

Ingeniera en Informática de Sistemas y entusiasta de las tecnologías asociadas al campo de Machine Learning y Deep Learning. Mi vida laboral esta ligada al área de ingeniería de proyectos, con una amplia experiencia en el sector seguros, aunque he trabajado con otros sectores como sanidad, defensa y marketing, entre otros. Actualmente, trabajo como Project Leader en Future Space