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El machine learning en seguros se ha convertido en un aliado imprescindible en el proceso de transformación digital del sector. Esta disciplina de la Inteligencia Artificial ha revolucionado los procesos de las aseguradoras porque gracias a un algoritmo es mucho más sencillo mejorar la productividad y adoptar estrategias proactivas en la captación y fidelización de los clientes.
¿Qué es machine learning?
El machine learning es una disciplina de la Inteligencia Artificial que permite crear un algoritmo capaz de aprender de forma automática. En este sentido, aprender significa reconocer patrones complejos entre millones de datos para hacer predicciones sobre comportamientos futuros. Además, cuando decimos que es automático, nos referimos a que estos sistemas pueden mejorar sus predicciones con el tiempo y sin necesidad de intervención humana.
Aplicaciones en la vida cotidiana
El machine learning en seguros se nutre de otros ejemplos en la vida cotidiana. Esta disciplina es, por ejemplo, la responsable de que los asistentes inteligentes como Alexa o Siri sean cada vez más certeros. También permite que existan las listas personalizadas de sugerencias basadas en el consumo anterior como las que ofrecen aplicaciones como Netflix o Spotify. Incluso periódicos como el New York Times utilizan el machine learning para comprender mejor el comportamiento de sus lectores.
El machine learning se utiliza también para la mejora de motores de búsqueda, la robótica, el diagnóstico médico o la detección del fraude en el uso de tarjetas de crédito, por lo que se ha vuelto un aliado estratégico para muchas empresas. Machine learning y seguros estaban, por lo tanto, destinados a encontrarse.
Aplicaciones del machine learning en seguros
Gran parte del negocio de las aseguradoras consiste en comparar datos y realizar estimaciones para obtener una mayor rentabilidad de la nota técnica. El machine learning en seguros permite una gestión eficaz de la gran cantidad de información que se manejan sobre los clientes, el uso de los objetos asegurados y los procesos. No es de extrañar que en su apuesta imparable por la innovación, el sector asegurador esté adoptando el machine learning para mejorar la gestión de los siniestros y el trato a los clientes a través del aprendizaje automático basado en millones de experiencias pasadas.
Machine learning en la suscripción
El machine learning en seguros puede jugar un papel esencial en el proceso de suscripción de nuevos clientes gracias a la capacidad de analizar miles de datos de procesos anteriores y ser capaz de predecir qué servicios, productos y coberturas valora un cliente. Incluso podemos saber a qué hora está más dispuesto a atendernos, así como la estrategia de venta más efectiva que podemos utilizar con él.
Del mismo modo, el sistema será capaz de ofrecer una oferta personalizada para cada tipo de cliente gracias a la información sobre suscripciones anteriores de perfiles similares. Las pólizas personalizadas son un primer paso para avanzar hacia el modelo as a service, un seguro a demanda del consumidor posible gracias a la tecnología en la nube.
En este sentido, el machine learning también supone un ahorro considerable de recursos en los procesos de suscripción. Los agentes y los call centers de las aseguradoras cuentan con listas muy extensas de potenciales clientes. Abordar esa base de datos de principio a fin supone mucho tiempo y personal dedicado en exclusiva a esa tarea. Sin embargo, gracias al machine learning, es sencillo optimizar el proceso de captación de leads si se focaliza el esfuerzo de captación en los suscriptores con mayor potencial.
Machine learning contra el fraude en el seguro
Otra de las aplicaciones del machine learning en seguros es la posibilidad de detectar patrones de comportamiento, lo que resulta sumamente útil para determinar la probabilidad de que un cliente esté intentando cometer un fraude. Esto supone un ahorro considerable para las aseguradoras, cuyos ingresos dependen de los pagos e indemnizaciones que afrontan diariamente.
Por ese motivo, muchas aseguradoras ya están utilizando la Inteligencia Artificial para catalogar a los potenciales clientes dependiendo del riesgo de fraude. Conociendo los datos de experiencias similares, la información de personas concretas y los bienes que hay que asegurar, las empresas pueden anticiparse y rechazar a los clientes dudosos.
El análisis de millones de datos también permite calcular la probabilidad de fraude en el momento de la declaración del siniestro o antes de la liquidación. Se trata de una herramienta imprescindible y complementaria a la acción del perito encargado de evaluar los incidentes. El machine learning incluso puede utilizarse como soporte en posibles demandas judiciales.
Machine learning para las quejas
La eficacia y la rapidez a la hora de gestionar las incidencias es uno de los principales motivos que motivan la suscripción y permanencia de los asegurados. En ese sentido, el machine learning para seguros, como sistema de aprendizaje y mejoras continuas de experiencias pasadas, puede efectuar un análisis exhaustivo de las reclamaciones y resoluciones más acertadas para ofrecer la solución más acorde a las necesidades del demandante.
Pero además de una solución acertada, esta tecnología es capaz de derivar cada caso al departamento adecuado realizando un análisis y procesamiento de la información en un menor tiempo, lo que favorece una respuesta más rápida.
Como destacan algunas aseguradoras, el machine learning, además de una captación más eficiente, también permite mejorar la fidelización de los clientes. Los algoritmos pueden detectar patrones de comportamiento e incluso predecir qué clientes podrían darse de baja en un futuro próximo. Así que, en vez de intentar convencerles de que se queden después de haber tomado esa decisión, el machine learning en seguros permite adoptar una estrategia proactiva de fidelización.
