Por su naturaleza —y su estrecha vinculación con el riesgo, el fraude y la siniestralidad—, las aseguradoras vienen haciendo un uso intenso de la analítica desde hace décadas, tanto para el desarrollo de productos y servicios como para atraer, establecer y mantener relaciones lo más personalizadas posible con sus clientes. Si la fidelización es crucial en cualquier mercado, en el de los seguros alcanza una dimensión crítica.
Desde sus orígenes, la analítica ha estado presente en la actividad del sector asegurador. No obstante, las métricas y los modelos de segmentación y predicción aplicados tradicionalmente en el sector asegurador empiezan a no ser suficientes y corren el riesgo de quedar obsoletos o incompletos. El avance del big data, IoT y las tecnologías de machine learning e inteligencia artificial abre un abanico de nuevas oportunidades: la atracción y fidelización de clientes con servicios de valor añadido y el desarrollo de pólizas personalizadas, más especializadas y adaptadas a situaciones concretas o a un determinado período. Además, estas soluciones contribuyen a mejorar la detección del fraude y a facilitar la puesta en marcha de acciones anticipadas ante posibles incidentes, averías o siniestros, con la consiguiente reducción de los costes asociados a su resolución.
Iot y personalización
Vayamos por partes. El avance de IoT y la progresiva sensorización del entorno suponen que tanto las personas como todo tipo de dispositivos en los hogares y las ciudades están conectados y generan información. IoT emerge como una nueva pieza para profundizar, ampliar y enriquecer tanto el conocimiento del entorno, de los riesgos y las oportunidades, como el de los clientes, sus preferencias y pautas de comportamiento y, muy especialmente, su contexto.
Este ingente volumen de información, junto con la analítica avanzada, permite facilitar la toma de decisiones y adaptarla de manera certera a cada cliente. Competir en el sector seguros no es una cuestión de nuevos canales, se trata de ofrecer productos y servicios realmente innovadores, adaptados a las características individuales y al contexto preciso de cada cliente, accesibles en cualquier momento y, por supuesto, de forma omnicanal.
Resolver el reto exige incorporar a esta ecuación las tecnologías de machine learning e inteligencia artificial, específicamente el NLP (natural language processing), para automatizar, al menos parcialmente, múltiples procesos para mejorar la productividad y la eficiencia, reduciendo al mismo tiempo los costes. Según nuestra experiencia, la automatización y la aplicación de tecnología cognitiva posibilitan un ahorro de costes de entre el 20% y el 50%. Estas cifras pueden llegar al 100% en el caso de una automatización completa, teniendo en cuenta la reducción drástica del tiempo de procesamiento y del índice de errores, sin olvidar la mejora de los niveles de precisión.
En entornos operacionales de alta capacidad y escalabilidad, estas prácticas derivan en una mejora continua, como resultado de las capacidades de autoaprendizaje de estas tecnologías. Los chatbots, en pleno desarrollo, son una buena muestra de la potencia de esta tecnología en ámbitos como el marketing, la comercialización y la relación con los clientes.
Un claro ejemplo de la potencia de estas tecnologías es la Cognitive Health
Claims Advisor (CHCA) que se aplica en el sector sanitario. Se trata de un asistente que proporciona a los dictaminadores médicos argumentos para aportar agilidad y solidez a su toma de decisiones. La idea es resolver, de una forma mucho más rápida y automatizada, el pago de un siniestro o la detección de un posible fraude a partir del análisis de todas las fuentes de información disponibles.
El Insurance Cognitive of Things se aplica a los principales ramos: hogar, autos, vida y salud
Pautas de consumo y comportamiento
Imaginemos ofrecer a los clientes el seguro de sus bienes según tiempo de uso y modo de empleo, o que los sensores del hogar sean capaces de advertir de un problema (eléctrico, de agua o de seguridad) con antelación o justo cuando se produce…
Las soluciones insurance cognitive of things son aplicables a los principales ramos de seguros: hogar, autos, vida y salud. En el hogar, suponen una revolución en términos de personalización e incluyen servicios de valor añadido asociados a capacidades propias del hogar inteligente, como videovigilancia, control del consumo de agua y energía, o gestión domótica remota.
No solo se trata de tener un conocimiento detallado del cliente, de sus pautas de consumo y su comportamiento, sino también de facilitarle consejos y recomendaciones para hacer un uso más eficiente, controlado y seguro de las instalaciones de su hogar. Además, a partir de esta información detallada, las aseguradoras aumentan sus capacidades de detección y control del fraude, y pueden anticiparse a posibles incidentes, averías o siniestros, reduciendo los costes de reparación asociados.
Estas soluciones también abren muchas oportunidades en los ramos de vida y salud. Con la proliferación de los dispositivos sensorizados, unida al uso creciente de wearables, las aseguradoras pueden disponer, en tiempo real, de un caudal de datos de utilidad para el diseño de pólizas innovadoras. Por ejemplo, el precio de la prima puede estar asociado a hábitos de vida saludables. Además, también se avanza en la gestión proactiva del riesgo.
En el ramo del automóvil, asistimos a una transformación notable. Aumenta el número de vehículos inteligentes y conectados, y empiezan a surgir propuestas innovadoras con pólizas cuyo coste varía teniendo en cuenta no solo parámetros tradicionales, sino también las pautas y estilo de conducción, o la tipología y distancia del recorrido que se realiza.
El seguro tradicional, tal y como lo conocemos, con un vencimiento anual, tiene los días contados. Avanzamos hacia un seguro flexible, en el que el cálculo de la prima se adapta a las pautas de comportamiento, los hábitos de consumo de los clientes y su contexto. Las compañías aseguradoras no pueden perder esta oportunidad, especialmente en un momento en el que las dos principales barreras —el coste de los dispositivos IoT y la disparidad de estándares— están desapareciendo.
Seguridad, el cuarto elemento
Por otro lado, este paso hacia delante exige el concurso de los propios usuarios. En este sentido, la seguridad es el cuarto elemento que conforma las soluciones insurance cognitive of things. A este respecto, son dos los principales aspectos que se han de considerar. En primer lugar, contar con las máximas garantías de que la persona, o el bien con el que se establece y mantiene una relación, es realmente quien dice ser, y que la información que facilita y genera es veraz y no ha sido alterada. Segundo, que los datos IoT, y específicamente los personales y los relacionados con la salud, solo serán compartidos con las partes para las que el cliente ha expresado su consentimiento, y que en ningún caso podrán ser modificados o sustraídos por una tercera parte.
En los últimos años, las aseguradoras han dado pasos importantes en su aproximación al cliente. Buena prueba de ello es el desarrollo de apps para facilitar un mayor conocimiento mutuo y una interacción ágil y lo más personalizada posible. En otras palabras: satisfactoria. El camino pasa ahora por la integración de IoT y la aplicación de analítica avanzada y tecnología cognitiva para transformar el enorme caudal de información en conocimiento y acción. El destino: una experiencia innovadora, diferencial y ajustada a sus deseos y expectativas.
