Ocho motivos por los que el seguro debe implementar herramientas de Machine Learning


por Patricia Ojeda para Füture Inese

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning están consideradas como las tecnologías con mayor impacto para el sector asegurador a medio y largo plazo, así lo constatan más de la mitad de las aseguradoras españolas (55%). Por este motivo, su apuesta por la implantación de herramientas tecnológicas es cada vez mayor, sobre todo, de cara a poder mejorar la relación con sus clientes y obtener una mayor rentabilidad.


“La gran cantidad de datos relevantes que manejan estas empresas sobre los clientes, el uso de los objetos asegurados y los procesos provoca que la adopción de soluciones de Machine Learning acrecente el nivel y la calidad de esa información, lo que repercute en clientes más fidelizados y en el crecimiento del negocio”, afirma Pedro Herrera Nachón, socio fundador y director general de NovaQuality.


Pero además de estas claras ventajas directas que ofrece al cliente, las compañías que operan en el sector asegurador deben implementar herramientas de Machine Learning por ocho motivos muy concretos, apunta la consultora.


  1. Aumento de la velocidad de respuesta. La alta variedad y tipología de incidencias que abarca una aseguradora provoca que la tramitación de estos problemas no sea sencilla. En cambio, la tecnología es capaz de derivar cada caso al departamento adecuado realizando un análisis y procesamiento de la información en un menor tiempo y, en consecuencia, posibilitando una respuesta más ágil al cliente.

  2. Acierto en la resolución de incidencias. La correcta gestión de las incidencias es fundamental para que el cliente renueve la confianza en la compañía. En este sentido, una de las ventajas de las soluciones basadas en Inteligencia Artificial es que aprenden de las experiencias pasadas y de las reclamaciones y resoluciones más acertadas para ofrecer la respuesta más adecuada a cada caso.

  3. Prevención y detección de fraude. Este es uno de los aspectos que más preocupa al sector y en el que la adopción de Machine Learning adquiere una importancia relevante. El uso de este tipo de herramientas permite calcular a través de algoritmos la probabilidad de que un cliente esté intentando cometer un fraude en la reclamación.

  4. Gestión del ciclo de vida del cliente. Las herramientas de Machine Learning aportan datos de entrenamiento y algoritmos de aprendizaje más potentes, lo que contribuye a enriquecer los procesos basados en Life Time Value, Next Best Acción, Next Best Offer, Mejora de experiencia del cliente, etc.

  5. Previsión de demanda de servicios. Los sistemas de IA son capaces de pronosticar la cantidad de recursos que una compañía de seguros debe destinar para atender las demandas futuras de aquellas prestaciones que cubren los productos que ofertan.

  6. Enriquecimiento de modelos actuariales. Las soluciones de Machine Learning están basadas en datos y algoritmos que mejoran el grado de acierto del modelo actuarial. Una técnica utilizada por este sector para estimar el riesgo de siniestralidad del objeto asegurado y para personalizar las tarifas de los productos.

  7. Reducción de costes. La implementación de Inteligencia Artificial conlleva que sea necesario contratar menos personal para realizar ciertas tareas, lo que permite a su vez que estos trabajadores destinen más tiempo a resolver incidencias que sí requieren de una intervención manual.

  8. Aumento de la fidelización. El aumento de la velocidad de respuesta y de acierto en la resolución de incidencias repercute en un mayor número de clientes satisfechos con el servicio demandado y la atención prestada.


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Photos: Thanks to Rawpixel.com, The climate reality project, Marjan Grabowski, Campbell Boulanger, Stefan Stefancik, Teemu Paananen and mcaumel on pixabay

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