Recién salgo de una sesión con una de las aseguradoras más grandes de México y America Latina y me doy cuenta que existe una falta de dimensionamiento de los retos que presenta la inteligencia artificial en el sector de seguros.
“El 74% de los consumidores está dispuesto a recibir asesoría generada por una computadora.”
Accenture’s Global Distribution & Marketing Consumer Study
Existe mucha información al respecto de cómo la industria cambiará en los próximos meses, hace falta buscar un poco y encontramos decenas de aplicaciones que están “a la vuelta de la esquina”.
En contraste, de lo que pocos están hablando es de las áreas a considerar que tendrán cambios con estas disrupciones en el mercado.
Hablar de algoritmos de aprendizaje supervisado o no supervisado, visión por computadora, drones para revisión de incidentes automovilísticos etc, es un tema que pocos ejecutivos de alto nivel dimensionan correctamente, siendo primordial que ellos como tomadores de decisión tengan claro y apalanquen estos cambios.
3 retos para llevar la IA a los seguros
Podríamos dividir los retos de distintas formas, sin embargo me parece que organizarlas con base a su función es conveniente para nuestro objetivo de dimensionar a nivel de negocio.
1. Recopilación de información.
Tener acceso a bases de datos con datos relevantes es el primer paso en aras de automatizar y personalizar experiencias, establecer precios y ofertas, determinar riesgos y analizar con lupa cada cliente y oportunidad.
Si bien las compañías cuentan con datos generales como el nombre, edad y direcciones, no es suficiente para los algoritmos que son capaces de determinar el día y la hora de mayor riesgo de un cliente. Los algoritmos de machine learning son mecanismos capaces de comprender con lujo de detalle comportamientos que ni los clientes somos conscientes. ¿El precio? Ellos piden cantidades ingentes de datos que sólo pueden ser suministrados por el internet of things, cerca del usuario final, registrando cada movimiento, cada paso, cada minuto.
2. Acceso en tiempo real
De poco sirve tener la información del punto anterior si cuando un cliente hace una compra no se toman en cuenta esos datos ni para beneficio de ellos ni de la compañía.
Tampoco sirven si cuando sucede un siniestro estos datos se quedan en las bases de datos y no van a las manos de los médicos o ajustadores en el campo.
3. Sistemas de interacción con el cliente
Es la cara directa al cliente. Chatbots, asistentes virtuales, realidad aumentada, realidad virtual y call centers.
Es quizá la parte que más vemos en las películas futuristas donde nos aparece un holograma o viene un robot o dron a asistirnos justo cuando lo necesitamos.
Ha tenido gran avance los últimos años con el mejoramiento de sistemas de procesado de lenguaje natural y reconocimiento de imágenes provenientes de cámaras de seguridad y drones.
El ejemplo más común son los asistentes de nuestros teléfonos como Siri o Alexa.
¿Cómo empezar la transformación?
Teniendo claros los retos inteligencia artificial sector seguros establecer una estrategia clara y realista es el mejor paso para empezar y saber qué datos necesitas recopilar pero la recolección lleva tiempo.
Muchas compañías han empezado a implementar sistemas de automatización y generación de pólizas en linea, chatbots rudimentarios que contestan algunas preguntas básicas. Para el caso de los seguros de auto algunas empresas ya están consultando y almacenando los datos de multas vehiculares de sus clientes. La clave es definir una estrategia y empezar ya.
Conclusión
Si llegaste hasta aquí probablemente estés empezando a hacer tu estrategia y vas por el camino correcto.
Se estima que para 2025 estas tecnologías estén en pleno funcionamiento en América Latina de la mano de la conectividad que nos permitirá el 5G y la conexión de wereables.
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