Cómo la IA está transformando la industria de los seguros

Una experiencia del cliente optimizada, una mayor eficiencia y una reducción de costos son algunos de los muchos beneficios que obtienen las aseguradoras al integrar la inteligencia artificial (IA) en sus procesos internos y de cara al cliente.

Desafiando su imagen tradicional, las compañías de seguros hoy adoptan soluciones innovadoras que fomentan la conveniencia, transformando las prácticas de seguros convencionales.

Ya sea la suscripción, el procesamiento de reclamaciones o la evaluación precisa de riesgos mediante el análisis de grandes sumas de datos, las soluciones de inteligencia artificial están allanando el camino hacia todos los sectores de la industria de seguros.

Los seguros pueden beneficiarse enormemente de las tecnologías basadas en inteligencia artificial, como el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo y tecnologías relacionadas, como las redes neuronales, para refinar grandes cantidades de datos internos y externos.

Profundicemos para explorar el profundo papel de la IA en los seguros, conociendo sus aplicaciones y tendencias actuales.

Beneficios del uso de IA para compañías de seguros

La integración de la IA para los seguros puede resultar tediosa y conlleva preocupaciones subyacentes sobre los riesgos de ciberseguridad. Las empresas deben establecer reglas básicas para utilizar esta tecnología de manera responsable y, al mismo tiempo, aprender sobre la confiabilidad y precisión al elegirla para casos de uso de alto impacto.

Sin embargo, a medida que el mundo descubre de qué es capaz la IA, se ha vuelto difícil evitar la facilidad y la automatización que proporciona. Algunos de los beneficios evidentes de la IA incluyen:

1. Eficiencia mejorada

El sector asegurador debe lidiar diariamente con un volumen importante de datos digitales. Puede ser una bendición encontrar estos datos en un formato estructurado y una maldición cuando no lo es. La IA tiene el potencial de refinar y estructurar datos a un ritmo rápido, permitiendo a los empleados concentrarse en tareas de mayor valor.

2. Costos reducidos

Cuando una tarea se concluye más rápido, el costo de realizar cada tarea disminuye. También aumenta la satisfacción de los empleados, ya que no necesitan perder su tiempo y energía en tareas mundanas.

3. Experiencia de cliente optimizada

La aplicación de IA a los procesos de atención al cliente les brinda un proceso de seguro simplificado y de fácil acceso. Un cliente satisfecho es una de las hazañas más notables que puede lograr cualquier proveedor de servicios. Infunde confianza en sus clientes y añade más posibilidades de repetir negocios.

¿Cómo están remodelando las soluciones de IA la industria de seguros?

El panorama de los seguros es ferozmente competitivo. Por lo tanto, la adopción de tecnologías de automatización se ha vuelto imperativa para obtener una ventaja competitiva.

La IA ofrece un valor inmenso a las aseguradoras al automatizar tareas repetitivas como la administración de pólizas, el ingreso de datos, el procesamiento de documentos y el escalado de operaciones. Exploremos cómo la integración de tecnologías avanzadas como la IA puede acelerar los procedimientos de seguro laboriosos y que consumen mucho tiempo.

1. Manejo eficiente de reclamos

Las aseguradoras deben evaluar manualmente las pólizas en detalle para determinar la comprensión que recibiría un reclamante por un reclamo en particular. Presentando automatización del procesamiento de reclamos puede reducir este tiempo y los problemas que surgen con la verificación manual. Las compañías de seguros han aprovechado la IA, la RPA y la IoT para aumentar la eficiencia operativa.

2. Evaluación de riesgos

Los solicitantes llevaron a cabo el proceso de evaluación de riesgos, completando los formularios de seguro manualmente. En este caso, la posibilidad de evaluaciones de riesgos inexactas aumenta debido a errores o deshonestidad del reclamante.

El aumento de la conectividad y los dispositivos IoT permite a las aseguradoras recopilar conjuntos de datos más grandes con información precisa. Además, las evaluaciones de riesgos se pueden mejorar mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que ayuda a las compañías de seguros a encontrar la información deseada en fuentes de texto.

3. Detección y prevención del fraude

Alrededor $ 1 billón se recauda a través de primas en el sector de seguros. Con tanto en juego, el riesgo de fraude también aumenta exponencialmente. El coste del fraude no relacionado con los seguros médicos supera los 40.000 millones de dólares cada año. Esto da como resultado un monto de prima que aumenta de $ 400 a $ 700 anualmente.

Detección de fraude mediante aprendizaje automático es una gran ayuda para detectar y prevenir el fraude. El análisis de grandes cantidades de datos puede detectar patrones sospechosos y advertir a las aseguradoras contra posibles fraudes en tiempo real. La IA ayuda a las aseguradoras a reducir las pérdidas monetarias, mantener la integridad operativa y gestionar los riesgos. Empodera a las empresas y a los asegurados protegiéndolos contra actividades fraudulentas.

4. Informar FNOL

Aprovechando la IA en los seguros, el primer aviso de pérdida se puede informar, encaminar, clasificar y asignar con una mínima intervención humana. Se pueden utilizar chatbots para respaldar este proceso, ofreciendo comodidad a los clientes para registrar sus incidentes en cualquier momento y en cualquier lugar.

5. Acelerar las operaciones diarias

La introducción de la IA en las operaciones diarias puede mejorar la experiencia del cliente. Los chatbots son muy eficientes al iniciar un proceso y hacer circular la información al siguiente proceso alineado, lo que hace que el proceso sea más fluido, rápido y sin errores.

Los chatbots habilitados para IA pueden realizar ventas cruzadas y ventas adicionales de productos al conocer el perfil y el historial del cliente. Utilizando la IA en su máximo potencial para ampliar las operaciones, los recursos humanos se pueden utilizar para otras funciones cruciales y estratégicas.

6. Realización de una estimación de pérdidas

Evaluar los daños mediante imágenes se ha vuelto extremadamente fácil gracias a los últimos avances en tecnología de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y el OCR. Con solo cargar una imagen del objeto dañado, se puede determinar el alcance del daño en segundos. Además de eso, estos técnicos pueden recibir capacitación adicional para predecir pérdidas potenciales y ofrecer recomendaciones valiosas.

Conclusión

En el dinámico panorama empresarial actual, aprovechar la IA es crucial para obtener una ventaja competitiva. Las compañías de seguros que adoptan tecnologías avanzadas de manera temprana, flexibilizando sus procesos para clientes y empleados, logran un éxito sin precedentes.

Las industrias que dependen en gran medida de la toma de decisiones basadas en datos, como las de seguros, se inclinan cada vez más hacia la integración de soluciones de inteligencia artificial. La automatización mejora todo el proceso, especialmente en el sector asegurador, desde la solicitud hasta la liquidación de siniestros. Aunque la IA en los seguros aún está surgiendo, tiene potencial para una transformación sustancial.

El sector de seguros tiene numerosos casos de uso de IA, y la rapidez con la que las empresas adopten esta tecnología determinará su ventaja competitiva.