La tecnología avanzada ya es una parte esencial de la industria y es seguro que se desarrollará aún más en los próximos años. Las aseguradoras que estén al día con la tecnología crecerán a un ritmo más rápido. Según un reciente estudio de Celent, los datos impulsan el conocimiento para un descubrimiento eficaz en los programas de seguros, mientras que la IA y la nube hacen que sea más barato y más eficiente gestionar el riesgo. Estos ofrecen el valor que los consumidores desean obtener en el acelerado mundo de hoy: tranquilidad; facilidad de uso; y, relación calidad-precio. Como toda aseguradora que busca crecer, usted debe adoptar una o más de las siguientes tecnologías.
Análisis predictivo
Las aseguradoras procesan grandes cantidades de datos, incluida una gran cantidad de información necesaria de sus clientes. Estos datos son útiles para comprender y predecir el comportamiento del cliente. Por ejemplo, para determinar cuál es el próximo producto que un cliente desea comprar. El análisis predictivo se puede utilizar para mejorar la precisión de los datos como la selección de precios y riesgos, la identificación del riesgo de fraude y el triaje de siniestros.
Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML, Machine Learning)
Todo el mundo está hablando de IA y ML; sin embargo, ¿cómo aplicar realmente estas tecnologías de una manera eficaz? Según McKinsey, la IA puede cumplir con las expectativas de la industria a través del aprendizaje automático. Como cliente, usted desea tener una experiencia personalizada al comprar un seguro. Con la IA, las aseguradoras pueden mejorar el proceso de gestión de siniestros eliminando una gran cantidad de trabajo manual, haciendo que la operación sea más eficiente. La IA también puede cambiar el proceso de suscripción mediante la utilización de los datos de los dispositivos conectados, mejorar la eficiencia y detectar anomalías. También permite un acceso más rápido a los datos mediante la reducción de la intervención humana que conduce a una generación de informes más precisos en un tiempo más corto.
Los datos deben estar actualizados, lo que representa un difícil desafío al considerar la variedad de sistemas (heredados) en funcionamiento. Es por eso que las soluciones que utilizan un motor híbrido, combinando reglas expertas e IA, resultan ser muy eficaces.
Al evaluar el Aprendizaje Automático, Forbes se refiere al ML como una rama de la IA. Es decir, la IA puede realizar tareas de forma inteligente, y puede hacer más adaptándose a diferentes situaciones, mientras que el ML se basa en la idea de que podemos construir una máquina que pueda aprender por sí sola sin supervisión constante. El ML puede mejorar el procesamiento de siniestros y automatizarlo. En pocas palabras, la IA y el ML trabajan juntos para brindar resultados más precisos cuando sea necesario en tiempo real.
La Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things)
Si consideramos que los consumidores ahora dispuestos a compartir cierta información personal con su aseguradora para obtener ahorros en sus primas, la Internet de las cosas cambiará la forma en que funcionará la gestión de siniestros en la próxima década. Con la IoT, las aseguradoras pueden hacer uso de componentes de teléfonos inteligentes y tecnología portátil para dar una evaluación de riesgos precisa y brindar al asegurado el poder para reducir el monto de sus pólizas. El desafío aquí es ¿cómo se almacena este nuevo tipo de datos? Los datos de los clientes se pueden almacenar en la nube pública proporcionada por los proveedores de servicios en la nube. Por ejemplo, mediante el uso de la plataforma en la nube de Google para almacenar información de gran tamaño de forma segura.
Abrazar el futuro
Las aseguradoras ven en el uso de la tecnología la forma para mejorar su servicio, proporcionar mejores experiencias a los clientes y mantenerse por delante de sus competidores. La innovación debe verse como una oportunidad y no como una amenaza. Si desea obtener más información, consulte este artículo sobre el futuro de los análisis de fraude en seguros.
