El cliente de los seguros se sentirá más satisfecho con la Inteligencia Artificial

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La Inteligencia Artificial y el Machine Learning son dos de las tecnologías más disruptivas que encontramos, hoy en día, en los mercados. Empresas de todos los sectores son conscientes de que hay que invertir en ellos si quieren ser competitivas en el medio plazo, como ocurre con las aseguradoras que cada vez apuestan más por implantar estas herramientas con los objetivos de mejorar la relación con los clientes y obtener mayor rentabilidad.

Según Pedro Herrera Nachón, socio fundador y director general de la consultora española NovaQuality, «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 acrecenté el nivel y la calidad de esa información, lo que repercute en clientes más fidelizados y en el crecimiento del negocio”.

Pero, ¿cómo se beneficiarán las aseguradoras incorporando IA y ML a sus servicios? NovaQuality nos cuenta ocho motivos:

1 – Ser más rápidas en sus respuestas

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 – Resuelven más 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 – Detección del fraude para poder prevenirlo

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 – Pueden gestionar todo el 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 – La posibilidad de prever la 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 – Mejora del modelo actuarial

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

7 – Bajar costes

La implementación de Inteligencia Artificial hace 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 – Aumentar 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.