Ejemplos de usos de negocio de la inteligencia artificial en seguros

La industria de seguros ha experimentado una gran transformación en los últimos años debido a la digitalización y el avance tecnológico. La inteligencia artificial se está convirtiendo cada vez más en una herramienta valiosa para las compañías de seguros, ya que les permite mejorar procesos internos, optimizar operaciones y brindar un mejor servicio al cliente.

En este artículo exploramos ejemplos de cómo algunas compañías líderes en seguros están utilizando la inteligencia artificial y la automatización para transformar sus procesos internos, ofrecer un servicio más personalizado a sus asegurados y mejorar la experiencia del cliente.

Verificación automatizada de documentos

Las aseguradoras necesitan verificar rápidamente los documentos enviados por sus clientes durante el proceso inicial o cuando hay cambios significativos en su póliza. Sin embargo, esto puede ser muy tedioso, cuando se manejan grandes volúmenes todos los días, si se hace manualmente pues es necesario revisar cada documento uno por uno con sumo cuidado antes de aprobarlos.

Para agilizar estos procesos muchas empresas han comenzado a utilizar servicios automatizados integrados con AI como AWS Rekognition junto con tecnologías como OCR (Reconocimiento óptico de caracteres) y flujos automatizados como DANAconnect. Esta combinación funciona especialmente bien cuando se trata del reconocimiento automático rápido e inmediato de documentos importantes. Puede analizar documentos emitidos por autoridades gubernamentales tales como pasaportes o licencias conductores usando técnicas OCR, extrayendo información clave sobre el titular e incorporándose automáticamente al perfil digital correspondiente. Esto acelera drásticamente tanto la verificación documental así como permite tener una base clara desde donde iniciar nuevos servicios asociados al documento obtenido .

El uso adecuado de estas soluciones permiten reducir drásticamente tiempos muertos asociados al trabajo repetitivo ahorrando tiempo considerable, tanto al personal interno encargado de la validación como al cliente, creando una imagen positiva ante los clientes quienes aprecian rapidez eficiencia sin comprometer la seguridad.

Por supuesto no podemos olvidarnos mencionar lo beneficioso que resulta esto respecto al cumplimiento normativo y la debida diligencia (KYC,  AML y CTF).

Análisis de sentimiento: Comprender mejor a los clientes

Para cualquier empresa, comprender las necesidades y deseos del cliente es fundamental. En el caso particular de la industria aseguradora esto se traduce en una experiencia positiva para el usuario lo que puede llevar finalmente a un mayor índice retención.

El análisis de sentimientos utiliza algoritmos basados ​​en inteligencia artificial para examinar grandes cantidades datos producidos por interacciones entre clientes y empleados, con este proceso se pueden identificar patrones clave para poder ofrecer soluciones personalizadas .

Las compañías utilizan esta tecnología para analizar comentarios dejados por sus usuarios durante las mediciones de experiencia de cliente y encuestas de satisfacción. De esa manera, pueden detectar rápidamente cualquier problema común que pueda estar afectando negativamente su imagen ante los consumidores tales como problemas recurrentes asociado al servicio técnico, demoras excesivas etcétera.

Identificación automática intenciones del cliente 

Los chatbots y los sistemas de atención automatizados resultan muy útiles para muchas empresas ya que permiten a sus clientes solicitar información en línea, lo cual es mucho más rápido y eficiente. Sin embargo, estos bots pueden ser aún más efectivos si son capaces de identificar las intenciones detrás del mensaje. 

La identificación de intenciones en lenguaje natural es otra herramienta útil disponible gracias al uso de la inteligencia artificial, es decir, simplemente poder conversar con el lenguaje que usamos diariamente. Esta tecnología permite crear chatbots conversacionales capaces responder preguntas frecuentes, elaborando respuestas precisas, ahorrando tiempo valioso de horas hombre y atendiendo consultas repetitivas.

La inteligencia artificial detrás sistemas conversacionales permite identificar automáticamente las intenciones detrás de cada pregunta formulada realizada durante interacción permitiendo así obtener respuesta más precisa acorde al requerimiento del usuario sin intervención humana alguna.

Análisis automatizado documentos sin estructurar

En algunas situaciones hay documentos específicos donde no basta solo reconocerlos sino también procesarlos e interpretarlos. Una gran cantidad de información relevante se encuentra en documentos no estructurados como correos electrónicos o registros impresos. La tarea manual requerida para clasificar esta información puede llevar muchos días; sin embargo, una vez más la AI integrada permite procesarlos automáticamente ahorrando tiempo considerablemente además reducir errores producidos por fatigas humanas.  

Con herramientas de procesamiento del lenguaje que puede analizar texto no estructurado, como contenidos de correos electrónicos, facturas, órdenes de pago o informes médicos. Esta tecnología permite a las aseguradoras obtener información valiosa sobre los clientes y sus necesidades.

Integrando Amazon Comprehend, mediante API en los flujos automatizados de DANAconnect, las aseguradoras pueden analizar automáticamente estos documentos y extraer información relevante como la fecha del accidente, el tipo de lesión sufrida por el cliente y otros detalles importantes antes de continuar con el paso siguiente. De esta manera es posible estructurar data proveniente de diferentes fuentes y con diferentes formatos.

Esto ayuda a las compañías aseguradoras a procesar más rápido estas solicitudes y responder con mayor rapidez al cliente.

Generación automática de respuestas

Los chatbots han sido comúnmente utilizados recientemente debido a su capacidad para atender consultas rápidamente, pero tienen también limitantes cuando están programadas solo responder preguntas básicas e impersonalizadas.

Los chatbots con integraciones de GPT-3 utilizan inteligencia artificial avanzada para responder preguntas complejas formuladas por usuarios. La habilidad estos sistemas radica precisamente su capacidad comprensión contexto detrás cada pregunta recibida lo cual les permite generar respuesta clara coherente acorde requerimientos usuario .

Además, los chatbots con capacidad GPT-3 también pueden generar respuestas personalizadas y únicas para cada usuario. Esta es una gran ventaja en comparación con los chatbots tradicionales que suelen ofrecer respuestas genéricas e impersonales.

El uso adecuado de estas soluciones pueden ayudar mejorar imagen ante usuarios al brindar ayuda inmediata mejorando experiencia cliente con empresa.

Detección automatizada de fraudes

La detección de fraudes es otra área en la que se está utilizando la inteligencia artificial en la industria de seguros. El fraude en seguros es un problema significativo que cuesta a la industria miles de millones de dólares cada año. La IA puede ayudar a los aseguradores a identificar reclamos fraudulentos y prevenir pérdidas.

Una forma en que se utiliza la IA en la detección de fraudes es a través de modelos predictivos. Al analizar datos históricos e identificar patrones, la IA puede predecir qué reclamos son más propensos a ser fraudulentos. Esto puede ayudar a los aseguradores a priorizar sus investigaciones y asignar recursos de manera más efectiva.

Otra forma en que se utiliza la IA en la detección de fraudes es a través de la detección de anomalías. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones o comportamientos inusuales que puedan indicar fraude. Por ejemplo, si un reclamante tiene antecedentes de hacer reclamos frecuentes por el mismo tipo de lesión, esto puede indicar que los reclamos no son legítimos.

La IA también se puede utilizar para analizar las redes sociales y otros datos en línea para identificar posibles fraudes. Al monitorear las publicaciones en redes sociales y otras actividades en línea, los aseguradores pueden identificar reclamantes que puedan estar exagerando sus lesiones o involucrados en otros comportamientos fraudulentos.

En general, el uso de la IA en la detección de fraudes puede ayudar a los aseguradores a reducir pérdidas y mejorar la precisión del procesamiento de reclamos. Al identificar reclamos fraudulentos de manera más rápida y precisa, los aseguradores pueden ahorrar dinero y brindar un mejor servicio a sus clientes.

Conclusión 

La industria aseguradora ha experimentado un gran cambio gracias a la incorporación de nuevas tecnologías, incluyendo la inteligencia artificial. 

La inteligencia artificial integrada está transformando radicalmente cómo funcionan las compañías aseguradoras haciendo posible optimizar tiempos muertos entre distintos puntos críticos durante todo proceso seguro así como mejorar experiencia cliente tanto emocional como funcional. 

El acceso a información no estructurada se facilita simplificando tareas de clasificación de documentos y textos con inteligencia artificial, mientras que chatbots con GPT-3 e identificación de intenciones ofrecen una atención más personalizada e inteligente. En resumen la integración IA en procesos de las aseguradoras,  permite mejorar la eficiencia operativa así como brindar servicios totalmente centrados en los clientes para lograr satisfacción plena del usuario final.

Ahora solo queda esperar cómo evolucionará este campo e imaginar futuras aplicaciones donde la inteligencia artificial pueda seguir transformándolo todo aún más rápido.