Adoptar inteligencia artificial en seguros puede mejorar diversos aspectos de operaciones e interacciones con los clientes. En un contexto de creciente competencia y desafíos regulatorios, aprovechar la IA puede ser un factor decisivo para ganar ventaja competitiva y ofrecer servicios superiores a los asegurados. La detección del fraude en seguros mediante IA es un tema en sí mismo que la mayoría de las compañías ya han implementado o están en proceso de hacerlo.
IMPACTO DE LA IA EN MÉTRICAS CLAVE DEL SECTOR SEGUROS
- Las aseguradoras que utilizan soluciones de automatización y análisis impulsadas por IA experimentan un procesamiento de siniestros más rápido, con hasta un 30% menos de tiempo de gestión, mejorando la satisfacción del cliente.
- Las soluciones de detección de fraude en seguros mediante IA logran una tasa de detección de aproximadamente el 90%, sobrepasando a los métodos tradicionales y mejorando la gestión de riesgos.
- Al aprovechar los insights de cliente impulsados por IA y ofertas personalizadas, las aseguradoras pueden mejorar las tasas de retención de clientes en un 10% al 15%, asegurando rentabilidad a largo plazo.
- Los modelos de suscripción impulsados por IA pueden aumentar la precisión hasta en un 20%, analizando grandes conjuntos de datos para predecir riesgos con más precisión, optimizando rentabilidad y gestión de riesgos.
- La adopción de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA conduce a un scoring de CXI (Customer Experience Innovation; por sus siglas en inglés) hasta 15 puntos más altos, mejorando la experiencia general del cliente.
- Las soluciones de IA que analizan datos históricos de siniestros logran mejoras en la siniestralidad de alrededor del 5% al 10%, impactando directamente en la rentabilidad y éxito de las aseguradoras.
BENEFICIOS Y DESAFÍOS
Implementar IA puede ser complejo y costoso para las aseguradoras debido a varios factores. Primero, las aseguradoras manejan grandes cantidades de datos de diversas fuentes, complicando y alargando el tiempo en la integración y preparación de los datos.
La calidad y precisión de los datos son cruciales para que los algoritmos de IA ofrezcan percepciones confiables, por lo que la calidad y cantidad de los datos disponibles influyen en el éxito del proyecto. Segundo, adoptar y optimizar IA puede requerir cambios significativos en los flujos y procesos de trabajo existentes, generando resistencia entre los empleados y costes adicionales de capacitación. Cumplir con los marcos regulatorios y las leyes de privacidad de datos añade otra capa de complejidad y riesgos potenciales.
Además, seleccionar la solución y proveedor de IA adecuados requiere una evaluación cuidadosa, ya que algunas tecnologías podrían no alinearse con las necesidades específicas de la aseguradora, resultando en un desperdicio de recursos.
El mantenimiento, actualizaciones y mejoras continuas también pueden incrementar los costes a largo plazo de la implementación de IA.
A pesar de las complejidades y riesgos, una integración exitosa de IA puede ofrecer beneficios sustanciales, como mejorar la eficiencia operativa, mejorar la experiencia del cliente y permitir la toma de decisiones basada en datos, convirtiéndola en una inversión estratégica para aseguradoras que estén a la vanguardia.
SELECCIÓN DEL PARTNER ADECUADO
Implementar soluciones de IA en seguros, especialmente para la detección de fraude en siniestros y análisis del riesgo en procesos de suscripción, puede presentar desafíos y costes únicos. Sin embargo, con un enfoque estratégico y el proveedor adecuado, las aseguradoras pueden simplificar la implementación y desbloquear el potencial de la tecnología de detección de fraude. Al abordar preocupaciones clave y centrarse en las necesidades específicas de siniestros y suscripciones, las aseguradoras pueden mejorar la gestión de riesgos, prevenir fraude y optimizar operaciones.
Integración de datos racionalizada para la detección de fraude: las aseguradoras manejan grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes en el contexto de la detección de fraude. Una solución de IA competente ofrece una integración de datos sin fisuras, independientemente del formato, lo que permite a las aseguradoras procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Al disponer fácilmente de datos depurados y resueltos, las aseguradoras pueden mejorar la precisión de los algoritmos de detección de fraude, lo que conduce a una identificación y prevención más eficaces de los siniestros fraudulentos y los riesgos en la suscripción. Las aseguradoras no siempre disponen de data scientist a su disposición. Los proveedores de IA con extensa experiencia en ciencia de datos y amplia capacidad pueden resultar muy valiosos para las aseguradoras que emprendan proyectos de IA.
Metodología probada para integrar con éxito la detección de fraude: la implantación satisfactoria de tecnologías de detección de fraude requiere un enfoque de proyecto bien definido. Un enfoque perfeccionado a lo largo de cientos de implantaciones en múltiples países, jurisdicciones, idiomas y culturas es fundamental. Un proveedor de soluciones de IA de confianza puede ofrecer una metodología probada y adaptada a las necesidades específicas del ámbito de los siniestros y la suscripción. Al colaborar estrechamente con las aseguradoras y seguir una hoja de ruta clara con hitos definidos, el proceso de integración se hace más fluido, minimizando las interrupciones de las operaciones en curso. Este enfoque garantiza la entrega puntual de información práctica, lo que refuerza la capacidad de gestión de riesgos de las aseguradoras.
Aceleración de la rentabilidad en la detección de fraude: para las aseguradoras que luchan contra el fraude en los siniestros y la suscripción, es crucial lograr un rápido retorno de la inversión (ROI). Un proveedor competente de soluciones de IA contra el fraude en seguros puede acelerar la obtención de valor ofreciendo resultados rápidos y precisos. Los proveedores de IA experimentados pueden abordar proyectos complejos en menos de cuatro meses. Con algoritmos eficientes de detección de fraude, las aseguradoras pueden detectar y responder rápidamente a actividades sospechosas, evitando posibles pérdidas financieras y preservando su reputación.
Incorporar tecnologías de detección de fraude basadas en IA en los siniestros y la suscripción puede resultar complejo y costoso. Al colaborar con un proveedor de soluciones de IA de confianza y centrado en el sector de los seguros, las aseguradoras pueden simplificar el proceso de implantación y maximizar el valor de sus esfuerzos de detección del fraude. Una integración de datos simplificada, una metodología probada y un tiempo de creación de valor acelerado permiten a las aseguradoras reforzar sus capacidades de gestión de riesgos, proteger contra actividades fraudulentas y mejorar la eficiencia operativa. Al aprovechar los conocimientos y la toma de decisiones basados en IA, las aseguradoras pueden construir un futuro seguro y rentable en el dinámico y competitivo panorama de los seguros.
FACTORES A CONSIDERAR
Al considerar un proveedor de soluciones de IA para su compañía, se deben tener en cuenta varios factores esenciales. Un proveedor fiable y seguro puede impactar significativamente en el éxito de la implementación de IA.
He aquí algunas razones de peso para considerar la posibilidad de asociarse con un proveedor de soluciones de IA de confianza:
Fiabilidad demostrada: un proveedor de soluciones de IA de confianza tiene un historial de colaboraciones exitosas con empresas de diversos sectores. Su capacidad para trabajar con organizaciones líderes demuestra su fiabilidad y experiencia a la hora de ofrecer soluciones eficaces. Las certificaciones de organizaciones de confianza en el sector de los seguros, como ISO y AICP, aumentan la fiabilidad y la tranquilidad necesarias antes de emprender proyectos de IA.
Precisión excepcional: la precisión es fundamental en el ámbito de la detección del fraude. Los falsos positivos son caros en términos de costes operativos y experiencia del cliente. Un proveedor de IA fiable ofrece soluciones con una precisión excepcional. Sus algoritmos de IA pueden proporcionar información fiable, lo que permite tomar decisiones basadas en datos y mejorar la eficiencia operativa.
Soluciones configurables y explicables: la capacidad de explicar cómo se ha llegado a una adjudicación es crucial para las aseguradoras. La capacidad de explicación no es sólo una necesidad de cumplimiento, sino también un requisito de la experiencia del cliente. Los clientes esperan saber por qué sus reclamaciones fueron denegadas (o los elementos de la reclamación fueron denegados) o tardaron más de lo esperado en ser resueltas. Un proveedor de IA ideal ofrece soluciones de IA configurables y explicables. Esto significa que se pueda personalizar los parámetros y reglas de los algoritmos de IA, alineando el proceso de toma de decisiones con sus requisitos empresariales. El sistema de IA debe explicar claramente sus recomendaciones, fomentando la confianza y la transparencia en la tecnología.
Soporte dedicado: Los modelos de IA requieren un ajuste continuo. Además, a medida que evolucionan nuevos esquemas, se necesitan nuevos modelos. Un proveedor de soluciones de IA reputado cuenta con equipos de expertos dedicados, como científicos de datos y profesionales de éxito del cliente. Estos equipos trabajan en estrecha colaboración con los clientes, se ocupan de los aspectos técnicos de la implantación de la IA y liberan a los equipos internos para que puedan centrarse en iniciativas estratégicas.
Rápida incorporación y retorno de la inversión: Los clientes esperan un retorno de la inversión en meses y no en años; la implantación de soluciones de IA requiere que la aseguradora invierta recursos y tiempo. Las incorporaciones que se alargan se convierten en una sangría para las aseguradoras. Un proveedor de soluciones de IA de confianza ofrece un proceso de incorporación eficiente, que permite a las empresas empezar a cosechar rápidamente los beneficios de las soluciones de IA. Estos proveedores son expertos en tomar los datos de las aseguradoras y asignarlos rápidamente a los modelos de las soluciones, lo que supone una mejora significativa en comparación con alternativas como la creación interna y los proveedores que no ofrecen estos servicios. Con un sólido retorno de la inversión y un valor medible en un corto periodo de tiempo, las empresas pueden experimentar beneficios tangibles y una mayor eficiencia.
Información valiosa: Aprovechar una red global de clientes permite a un proveedor de IA experimentado detectar nuevos tipos de fraude. El uso del aprendizaje automático para ajustar los modelos permite a la IA aprender y adaptarse, igual que lo haría un investigador humano, pero a gran escala. Un proveedor con experiencia en IA posee valiosos conocimientos derivados del análisis de amplios conjuntos de datos. Esto permite a las empresas obtener una ventaja competitiva y tomar decisiones informadas respaldadas por un sólido análisis de datos.
CONCLUSIÓN
Asociarse con un proveedor de soluciones de IA de confianza puede transformar operaciones, procesos de toma de decisiones y rendimiento general de su negocio. Al considerar factores como confiabilidad, precisión, configurabilidad, soporte dedicado, rápido retorno de inversión y percepciones valiosas, las empresas pueden tomar decisiones informadas y aprovechar al máximo las tecnologías de IA para prosperar en un mercado dinámico y competitivo.
