Insurtech: Cómo las aseguradoras pueden beneficiarse de las nuevas tecnologías

Las empresas de seguros no son exactamente conocidas por ser innovadoras. Esto tiene un motivo: con una gran cantidad de datos confidenciales y numerosos procesos críticos ejecutándose en todo momento, tienen que tener mucho cuidado al implementar nuevos métodos de funcionamiento.

Pero los tiempos están cambiando. Muchas empresas han cambiado su forma de actuar para ofrecer a sus clientes una mejor experiencia y esto les ha llevado también a esperar más de otros servicios. No es suficiente que las empresas ofrezcan los mismos servicios que han ofrecido durante años, sino que tendrán que innovar para mantenerse en la cima de un mercado cada vez más competitivo.

Aunque puede resultar difícil para las compañías de seguros tomar la ola de la innovación, hay un par de tecnologías que ofrecen oportunidades interesantes para potenciar su negocio. Examinaremos más de cerca las cuatro tendencias que creemos que podrían tener el mayor potencial para impulsar Insurtech en los próximos años: el aprendizaje automático, los datos, los chatbots y la digitalización.

Machine learning

Las compañías de seguros realizan numerosas tareas que podrían beneficiarse de la automatización, incluidos diversos tipos de papeleo, coberturas y seguimiento manual (todo aquello que es lento en su ejecución, susceptible a errores o no muy divertido de hacer). Otro problema que tienen estas empresas es que trabajan con muchos documentos en papel que, a menudo, se almacenan en archivos físicos, como archivadores, lo que significa que pueden perderse o incluso destruirse fácilmente.

El Machine learning podría ser la solución a ambos problemas: es un tipo de inteligencia artificial que resulta excelente para analizar patrones y que mejora con el tiempo. Puede obtener más información en este artículo que hemos dedicado al tema. En resumen, podría acelerar una gran parte del trabajo manual que los empleados tienen que realizar cada día con tan solo enseñar a un algoritmo cómo hacer el trabajo. Por supuesto, es un poco más complicado de lo que parece: precisa de la creación de un software personalizado, pero es, sin duda, posible. Si todos los documentos se digitalizaran y se subieran a la nube podrían revisarse automáticamente en busca de datos inconsistentes y otros errores, lo que haría que el trabajo de los empleados fuese más eficaz y con una menor probabilidad de cometer errores importantes.

Otro proceso importante que podría acelerarse con el Machine learning es el procesamiento de las reclamaciones. Esta compleja parte de las compañías de seguros se ha basado tradicionalmente en el trabajo manual, sobre todo porque es de gran importancia que todas las reclamaciones de seguros se analicen cuidadosamente para comprobar su validez. Por suerte, esto es algo con lo que la inteligencia artificial puede ayudar también. Al entrenar a un sistema de aprendizaje automático con grandes cantidades de datos, podría llegar a reemplazar a los empleados que deciden qué reclamaciones se pagan y cuáles no. De hecho, sus homólogos digitales podrían hacer un trabajo mucho mejor, con tasas de fracaso más bajas que podrían ahorrar a la empresa una gran cantidad de dinero.

Detección del fraude

  • Uso de datos

Usamos más dispositivos que nunca y se están volviendo cada vez más personales. Piense tan solo en los relojes inteligentes, los asistentes personales y los coches conectados. Esto ha llevado a una explosión de datos de usuarios que están siendo rastreados y que podrían ser de gran utilidad para las compañías de seguros. Tomemos como ejemplo los datos de salud y actividad que capturan los seguidores de actividad física, que podrían utilizarse para evaluar con precisión los niveles de riesgo de una persona. También se beneficia el proceso de reclamaciones, en el que los datos podrían usarse para dibujar una mejor imagen de lo que sucedió durante un incidente. Piense en un accidente de tráfico: los datos capturados por el coche serían tremendamente valiosos para comprobar la validez de la reclamación.

Esta increíble cantidad de información muestra también que hay un gran potencial para los grandes ecosistemas de datos de código abierto. Diversas entidades públicas y privadas podrían trabajar juntas para crear una plataforma donde poder compartir de forma segura datos relevantes de personas y casos de reclamaciones. Una importante nota al margen es que la privacidad tendría que estar integrada en este sistema: cuando se manejan grandes cantidades de información privada no se desea que se pierdan.

  • Chatbots

Si bien el aprendizaje automático y el uso efectivo de los datos necesitarían que una empresa hiciera cambios significativos, hay otra innovación que podría ejecutarse con bastante facilidad: los chatbots. Un área importante para cualquier compañía de seguros es la atención al cliente, que a menudo requiere una parte significativa de su fuerza laboral. ¿Por qué no usar chatbots? Estas aplicaciones de chat eficaces y fáciles de usar son capaces de responder a la mayoría, si no a todas, las preguntas que puedan tener los clientes e incluso podrían conectarse a la base de datos para que respondan a preguntas más específicas. Incluso si el usuario es capaz de confundir al “bot”, hay un sencilla solución: se transfiere a un agente humano.

  • Digitalización administrativa

Al analizar las diversas opciones para innovar dentro de su empresa, también puede resultar de gran utilidad cambiar algunos de sus flujos de trabajo administrativos. Tomemos como ejemplo la gestión de gastos: es probable que se trate de un montón de recibos en papel, empleados enfadados y pagos lentos. Por eso creamos Rydoo, la plataforma de gestión de gastos todo en uno que utiliza la última tecnología para ayudar a que todos en su empresa reciban los pagos más rápido. Pruebe nuestra versión gratuita y descubra cómo nuestras potentes funcionalidades pueden ayudar a su empresa a ahorrar tiempo y dinero.

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