¿Por qué las aseguradoras no deben prescindir del machine learning?

5 junio, 2019
19 Compartido 2,153 Visualizaciones

NovaQuality apunta ocho ventajas de emplear este tipo de herramientas para incrementar la calidad de la información y lograr clientes más fidelizados.

El 55% de las aseguradoras españolas considera que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning serán las tecnologías con mayor impacto en el sector a medio y largo plazo. Un hecho que ha impulsado que cada vez un mayor número de compañías de seguros apuesten por la implantación de herramientas tecnológicas con el objetivo de mejorar la relación con sus clientes y obtener una mayor rentabilidad.

A este respecto, Pedro Herrera Nachón, socio fundador y director general de NovaQuality, apunta que “la gran cantidad de datos relevantes que manejan estas empresas sobre los clientes, el uso de los objetos asegurados y los procesos provoca que la adopción de soluciones de Machine Learning acrecenté el nivel y la calidad de esa información, lo que repercute en clientes más fidelizados y en el crecimiento del negocio”.

¿Por qué las compañías que operan en el sector asegurador deben implementar herramientas de Machine Learning? La consultora NovaQuality apunta ocho motivos:

  1. Aumento de la velocidad de respuesta. La alta variedad y tipología de incidencias que abarca una aseguradora provoca que la tramitación de estos problemas no sea sencilla. En cambio, la tecnología es capaz de derivar cada caso al departamento adecuado realizando un análisis y procesamiento de la información en un menor tiempo y, en consecuencia, posibilitando una respuesta más ágil al cliente.
  2. Acierto en la resolución de incidencias. La correcta gestión de las incidencias es fundamental para que el cliente renueve la confianza en la compañía. En este sentido, una de las ventajas de las soluciones basadas en Inteligencia Artificial es que aprenden de las experiencias pasadas y de las reclamaciones y resoluciones más acertadas para ofrecer la respuesta más adecuada a cada caso.
  3. Prevención y detección de fraude. Este es uno de los aspectos que más preocupa al sector y en el que la adopción de Machine Learning adquiere una importancia relevante. El uso de este tipo de herramientas permite calcular a través de algoritmos la probabilidad de que un cliente esté intentando cometer un fraude en la reclamación.
  4. Gestión del ciclo de vida del cliente. Las herramientas de Machine Learning aportan datos de entrenamiento y algoritmos de aprendizaje más potentes, lo que contribuye a enriquecer los procesos basados en Life Time Value, Next Best Acción, Next Best Offer, Mejora de experiencia del cliente, etc.
  5. Previsión de demanda de servicios. Los sistemas de IA son capaces de pronosticar la cantidad de recursos que una compañía de seguros debe destinar para atender las demandas futuras de aquellas prestaciones que cubren los productos que ofertan.
  6. Enriquecimiento de modelos actuariales. Las soluciones de Machine Learning están basadas en datos y algoritmos que mejoran el grado de acierto del modelo actuarial. Una técnica utilizada por este sector para estimar el riesgo de siniestralidad del objeto asegurado y para personalizar las tarifas de los productos.  
  7. Reducción de costes. La implementación de Inteligencia Artificial conlleva que sea necesario contratar menos personal para realizar ciertas tareas, lo que permite a su vez que estos trabajadores destinen más tiempo a resolver incidencias que sí requieren de una intervención manual.
  8. Aumento de la fidelización. El aumento de la velocidad de respuesta y de acierto en la resolución de incidencias repercute en un mayor número de clientes satisfechos con el servicio demandado y la atención prestada.

Te podría interesar

El 85% de las empresas en Europa y EEUU no están adaptadas al GDPR
Actualidad
9 compartido1,520 visualizaciones
Actualidad
9 compartido1,520 visualizaciones

El 85% de las empresas en Europa y EEUU no están adaptadas al GDPR

Mónica Gallego - 14 junio, 2018

Según un informe elaborado por Capgemini, el 85% de las empresas no se han adaptado aún a los nuevos requerimientos del GDPR en Europa y EEUU. El…

EnterpriseDB anuncia el primer portal para la migración de datos Oracle a EDB Postgres
BD Network
10 compartido1,482 visualizaciones
BD Network
10 compartido1,482 visualizaciones

EnterpriseDB anuncia el primer portal para la migración de datos Oracle a EDB Postgres

Mónica Gallego - 13 agosto, 2018

EnterpriseDB anuncia su portal de migración de datos Oracle totalmente automatizado a la Plataforma EDB Postgres y agiliza las correcciones necesarias para lograr una conversión exitosa. Analiza…

Stripe presenta una herramienta analítica para entender los datos del negocio
BD Network
429 visualizaciones
BD Network
429 visualizaciones

Stripe presenta una herramienta analítica para entender los datos del negocio

José Luis Arcángel - 13 octubre, 2017

Stripe, ha presentado Sigma, una herramienta de análisis de datos diseñada específicamente para empresas tecnológicas que utilizan Stripe. Totalmente integrada en las cuentas de Stripe de sus…

Dejar comentario

Su email no será publicado

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.