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.