Las normas y políticas que afectan al sector asegurador le mantienen en un entorno de constante cambio que se traslada tanto a su actividad y operativa como al balance final de resultados. Su día a día está cada vez más íntimamente ligado a los medios tecnológicos que utiliza y muchas de sus gestiones aprovechan la flexibilidad Cloud y aplicaciones avanzadas de “inteligencia” de negocio para lograr importantes mejoras en sus prácticas.
La gestión de las reclamaciones de los asegurados es una de las áreas que más se beneficia de ello, una práctica en la que intervienen asesores muy cualificados que examinan cientos de expedientes, con textos, notas manuscritas, mensajes y Blogs de información que ahora intervienen en todo el procedimiento, por otra parte, muy regulado.
Se precisa contar con grandes conocimientos adquiridos o, lo que es lo mismo, con personal muy cualificado y costoso, para realizar un seguimiento exhaustivo de las variadas reclamaciones y asignar el pago correspondiente a cada siniestro con la mayor eficacia posible.
En este campo, IBM está avanzando a gran velocidad para ofrecer a las entidades aseguradoras importantes beneficios, con la aplicación de tecnologías de Machine Learning, basadas en la nube, que ya están aprovechando grandes compañías en todo el mundo para mejorar su praxis diaria y potenciar la productividad de sus profesionales.
Se trata de una rápida evolución tecnológica que busca prestar más apoyo a los especialistas del sector asegurador, con estimaciones más precisas del importe a pagar en cada siniestro y una detección temprana de posibles errores o fraudes en su tramitación, entre otras muchas funcionalidades. Incluso, las soluciones cognitivas de IBM formulan recomendaciones concretas que el empleado puede seguir para agilizar su labor.
Tecnologías como Watson actúan en este contexto para dar soporte a analistas de riesgos, en su toma de decisiones, y mejorar sus resultados, con los mismos recursos de personal disponibles, ya que reduce el tiempo necesario para valorar la idoneidad de una indemnización y su importe final.
Sobre este punto, conviene recordar que existen enormes diferencias entre las distintas modalidades de pólizas de seguros y su importe y que un análisis exhaustivo de las mismas aporta información muy relevante. Los resultados de esta “inteligencia” son evidentes y su impacto se refleja en el balance económico de la compañía, traducido en menores costes de personal, una factura global de pago por siniestros también inferior, reducción del fraude y mayor eficacia operativa final.
Watson ofrece una visión general, mediante herramientas y cuadros de mandos detallados que permite identificar patrones de comportamiento, que luego se traduce en una forma dinámica de manejar datos demográficos, financieros o estadísticos de gran valor para el negocio, para idear nuevas estrategias comerciales.
Su capacidad, para analizar datos estructurados y no estructurados, relacionarlos con políticas adecuadas y hacer recomendaciones perspicaces al respecto, abre un enorme abanico de opciones a las compañías de seguros y permite a sus departamentos de marketing definir estrategias segmentadas para un perfil concreto de usuario, al que se le aplican criterios de seguimiento, retención y fidelización específicos. Esta segmentación incluso puede adaptarse, en función de las circunstancias de mercado o de las ofertas que la compañía emprenda en el futuro.
Seguros + Watson = ventaja competitiva
Con Watson, las aseguradoras pueden evaluar las reclamaciones un 25% más rápido. Este porcentaje supone un enorme salto de productividad, como ya están demostrando muchas de ellas en todo el mundo. En general, lo utilizan para predecir la rotación de clientes, el valor real que aporta cada uno al negocio, la capacidad de retención de la compañía o los ratios de conversión para cada segmento de usuario.
Con esta información, y la capacidad de análisis que aporta Watson, es posible dotar de más sentido a la operativa y descubrir nuevas oportunidades de beneficio y ahorro de costes, al disponer también de matrices de rendimiento predictivas que se adelantan a futuros comportamientos de los clientes. Identificar la estrategia de márketing más adecuada o la forma de acercamiento más eficaz para cada segmento-perfil de cliente, entre otras muchas aplicaciones.
En definitiva, satisfacer las expectativas de los clientes y cubrir cada necesidad de la forma más adecuada, ofrecer el producto ajustado a su perfil y preferencias e identificar el canal más indicado para hacerlo.