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La hora de las aseguradoras en la era de la IA

2019-03-20


La inteligencia artificial brinda nuevas posibilidades en todos los campos operativos –desde el desarrollo de productos hasta la suscripción y la presentación de reclamos–. Ahora es el momento de pensar y poner en práctica una estrategia de IA.

La IA avanza en el sector de los seguros a medida que algunas de las empresas más importantes comienzan a adoptarla, sin embargo, la mayoría de las aseguradoras se mueven más lentamente, sin mucha idea de dónde aplicar estas tecnologías. En nuestro sondeo de IA de 2018, solo el 51% de los gerentes de aseguradoras dijeron que las tecnologías de IA eran de suma o mucha importancia para el éxito de sus empresas hoy por hoy, un porcentaje mucho más bajo que el de cualquier otra industria.

Las aseguradoras necesitan ponerse a la altura de las inversiones. Para seguir en el juego, deberán moverse rápidamente para incorporar la IA a sus estrategias y operaciones. Aquellos que no lo hagan, tal vez se encuentren con que es muy tarde para ponerse a la par de sus competidores más visionarios.

La era de la IA

Las tecnologías de IA –incluido el aprendizaje automático (ML por sus siglas en inglés), redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) y visión artificial– pueden manejar un rango cada vez mayor de tareas de manera mucho más rápida y precisa que el ser humano, mientras que liberan a los empleados para enfocarse en actividades más complejas y valiosas. La IA está mejorando cada paso de la cadena de valor de los seguros:

  • Los chatbots (robots de atención al cliente) que brindan recomendaciones personalizadas de productos y responden las preguntas de los clientes.

  • Suscripciones que se realizan en minutos mediante el análisis de un amplio espectro de fuentes de datos externas.

  • Procesamiento automático de reclamos mediante el análisis de imágenes de los daños provistas por el asegurado o por drones.

  • Productos nuevos e innovadores creados por insurtechs, como el seguro de vida personalizado e instantáneo y la cobertura de propiedad “on demand”.

Muchas tareas operativas cotidianas de las empresas de seguros son repetitivas, manuales y usan datos estructurados. Son el candidato ideal para la automatización, que permite reducir drásticamente los costos y mejorar la productividad. Las aplicaciones de IA mejorarán la experiencia del cliente brindando recomendaciones personalizadas de productos, suscripciones ágiles y rápida resolución de reclamos. Por ejemplo:

  • Amelia, la agente virtual de IPsoft, se usa en aseguradoras como MetLife y Credit Suisse combinando ML y NLP para tomar decisiones basadas en conversaciones en tiempo real. Los representantes de los Call-centers incluso pueden recibir sugerencias de las herramientas de IA que evalúan las emociones y el humor del interlocutor durante la llamada.

  • Zurich Insurance Group se asoció con la empresa proveedora de tecnología para aseguradoras llamada Greater Than para permitirle analizar los datos referidos a la calidad de conducción de un potencial cliente en comparación con un conjunto de datos recopilados a lo largo de más de una década, para permitirle a la empresa personalizar las primas sobre la base del comportamiento de cada cliente al volante.

  • Haven Life está utilizando ML aplicado a datos de terceros tales como registros de recetas médicas o multas de tránsito para ofrecer suscripciones en tiempo real, que permite a los clientes adquirir un seguro de vida por internet en minutos y sin un examen médico.

  • La IA permitirá la automatización del procesamiento de la mayoría de los reclamos de personas y empresas, reduciendo sustancialmente los costos operativos. Por ejemplo, las aseguradoras estadounidenses Allstate y Farmers usan software de reconocimiento de imagen, o visión artificial, para resolver reclamos de vehículos sin la necesidad de que un perito se acerque al lugar.

Cómo desarrollar una estrategia de IA

Muchas aseguradoras no saben cómo invertir en IA en un ambiente en que la tecnología evoluciona rápidamente y los beneficios económicos son inciertos. Desde nuestro punto de vista, crear una estrategia de IA eficaz debería comenzar por las necesidades y las oportunidades de la empresa más que por las capacidades tecnológicas. Si bien la situación de cada empresa es particular, las siguientes pautas son útiles para desarrollar un plan de IA:

  • Abrir el abanico. Las aseguradoras deberían realizar un examen exhaustivo de sus procesos de negocio para identificar dónde se pueden aplicar las tecnologías de IA, los beneficios potenciales, la inversión y el tiempo requeridos para alcanzarlos, y las capacidades técnicas y humanas para lograrlos. En los negocios, cada desafío requiere diferentes tecnologías, técnicas y abordajes de IA. Para asegurarse de que los algoritmos subyacentes en las tecnologías de IA “comprendan” el contexto del negocio en el que operan, se deberían establecer equipos  multidisciplinarios para identificar qué procesos y productos se podrían mejorar gracias a la IA.

  • Buscar oportunidades para aprovechar los datos. A medida que las aseguradoras evalúan cómo aplicar la IA, deben identificar qué datos hacen falta para que cada proceso de negocios funcione de la mejor manera. Sacar provecho de la IA depende del acceso a datos verdaderos, que puede representar un desafío para muchas aseguradoras. Hace falta un mejor gobierno de datos para abordar arquitecturas de datos fragmentadas que están plagadas de varios sistemas administrativos y bases de datos heredados, muchas veces como resultado de adquisiciones. Las aseguradoras también deberán ganar experiencia aprovechando los datos externos generados por la explosión de  aparatos conectados a la Internet de las cosas.

  • Adquirir experiencia en IA. Adquirir la experiencia y las destrezas es esencial debido a la velocidad con que se desarrolla la IA. Además de contratar talento, la mayoría de las aseguradoras se están asociando o adquiriendo start-ups del insurtech. Por ejemplo, Allianz invirtió en la aseguradora digital Lemonade, MassMutual lanzó la start-up insurtech Haven LifeAviva Canada creó su propio Programa Insurtech Growth para trabajar con start-ups innovadoras.

  • Alentar la experimentación y la disciplina. No existen las soluciones prefabricadas y cada aseguradora deberá forjar su propio camino. Por este motivo, la experimentación gestionada será fundamental. Las aseguradoras deberán ampliar el margen de tolerancia a la toma de riesgos y la innovación, y deben complementarlo con pruebas rigurosas,  medición de rentabilidad y valor tangible del negocio. Será importante identificar rápidamente las fallas y eliminarlas, al tiempo que se envían a producción los proyectos piloto exitosos.

  • Preparar los procesos de negocio para la digitalización. Aplicar las tecnologías de IA a un proceso de negocio mal diseñado y fragmentado traerá consigo malos resultados. Las aseguradoras deben considerar primero optimizar los procesos, por ejemplo, mediante el cambio, estandarización y consolidación de los sistemas. En algunos casos, las aseguradoras tendrán que integrar sistemas que quedaron fragmentados como resultado de sucesivas fusiones y adquisiciones, por ejemplo, usando una solución de procesos de negocio como servicio (BPaaS por sus siglas en inglés).

Diseñar una IA responsable

Las aplicaciones que toman decisiones erradas o sesgadas pueden causar un daño importante a la reputación de una empresa y hacerle perder valor a sus acciones. Así como existen las áreas de ética, las aseguradoras deberán establecer políticas de ética y procedimientos de IA para asegurarse de que sus aplicaciones se diseñen éticamente y continúen operando de forma apropiada a medida que aprenden y se adaptan con el tiempo.

Si no se mueven rápidamente, algunos se darán cuenta muy pronto de que ya no son competitivos en el mercado asegurador que está surgiendo impulsado por la IA.

Tres tendencias clave

Sumadas a la IA, hay tres tendencias que le están cambiando la cara a la industria de los seguros: una explosión de datos, la aparición de competidores no tradicionales y el auge de los ecosistemas.

Explosión de datos

Ahora, las aseguradoras tienen la oportunidad de acceder a información muy útil gracias a la proliferación de nuevas fuentes de datos, tales como las pulseras que monitorean la actividad física, drones, electrodomésticos inteligentes y automóviles telemáticos. Estas fuentes de datos están mejorando el procesamiento de suscripciones y reclamos y, además, permiten la creación de productos donde el cliente presta su conformidad para compartir sus datos con los proveedores a cambio de mejores servicios o primas más bajas.

Aparición de los competidores no tradicionales

Están proliferando las insurtechs, que generan tecnologías avanzadas para introducir productos innovadores. McKinsey estima que hay en este momento 1500 insurtechs en el mundo, 38% de las cuales tienen sus casas matrices en los Estados Unidos.  Muchas utilizan las tecnologías de IA para recortar gastos, reducir los tiempos de respuesta y mejorar el servicio al cliente. Ladder, que ofrece seguros de vida, por ejemplo, tiene pólizas flexibles que permiten a los clientes cambiar el monto de su póliza instantáneamente en línea, en lugar de tener que cancelar y volver a solicitar una nueva póliza. Y los gigantes tecnológicos como Amazon y Alphabet también tienen la mira puesta en el mercado de seguros.

El auge de los ecosistemas

Los ecosistemas son plataformas con componentes de base provistos por su dueño, que se complementan con aplicaciones concebidas por empresas independientes para ofrecer nuevos productos o servicios a los clientes finales. Los ecosistemas están en auge en diversas áreas de relevancia para las aseguradoras, tales como la planificación de vivienda, salud y finanzas, y la movilidad personal. Aprender a competir en estos ecosistemas será una nueva experiencia para las compañías aseguradoras.

Para leer el informe completo: “The Insurance AI Imperative,"  o visite la sección de seguros de nuestro sitio Web.

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