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La gestión de riesgos en la industria de seguros está cambiando con la tecnología

por | 2 Abr 2024 | Tendencias | 0 Comentarios

Actualmente muchas empresas han optado por incorporar inteligencia artificial en su accionar diario, y la industria de seguros no es la excepción ¿Cómo está modificando la gestión de riesgos? 

Tanto para la toma de decisiones empresariales como para la mejora de la Experiencia de Cliente, la tecnología es una gran aliada en el crecimiento sostenible. De hecho, según un estudio de Ernst & Young, 87% de los clientes mencionó que la efectividad del procesamiento de reclamos influye en su decisión de renovar el seguro con la misma empresa.

¿Y para qué se emplea dicho recurso en este tipo de negocios? Quédate y descúbrelo en este artículo. 

¿Qué es la gestión de riesgos en la industria aseguradora?

Es el proceso de identificar, evaluar y mitigar los riesgos asociados con la suscripción y la operación de pólizas de seguros. Su objetivo principal es proteger la rentabilidad y la estabilidad financiera de este tipo de compañías al gestionar de manera efectiva los problemas -reales o potenciales- que enfrentan.

Este proceso implica varias etapas:

Identificación de riesgos: Aquí se visualizan y comprenden los diferentes tipos de problemas que puede enfrentar una empresa del rubro seguros. Pueden incluir riesgos financieros como la volatilidad del mercado, operativos como la ineficiencia en los procesos, de suscripción como el riesgo de reclamos inesperados o fraudulentos, y estratégicos como cambios en la regulación o la competencia del mercado.

Evaluación de riesgos: El segundo paso implica cuantificar el problema en términos de probabilidades y consecuencias, utilizando modelos y análisis de datos para estimar la chance de que ocurran eventos adversos y el impacto financiero que podrían tener en la compañía.

Mitigación de riesgos: Ahora, llega el turno de solventar los inconvenientes detectados. Esta etapa puede incluir la implementación de controles internos y procedimientos operativos, la diversificación de la cartera de seguros, la compra de reaseguro para transferir parte del riesgo a terceros, y la mejora de la gestión de reclamos y fraudes. Lo importante es que los problemas se resuelvan.

Monitoreo y revisión continua: No todo el proceso termina con la mitigación, ya que es necesario realizar un seguimiento para que ningún riesgo vuelva a aparecer o, si aparece, pueda remediarse. Para ello, es clave medir indicadores, realizar una revisión de políticas y procedimientos, y llevar a cabo distintos análisis de escenarios para evaluar el impacto potencial de eventos futuros.

Pero, ¿la inteligencia artificial puede ser un punto de partida para desarrollar estas etapas? Sí, puede ayudar y lo veremos más adelante.

La tecnología smart en la gestión de riesgos en el mundo de los seguros

Al incluir recursos provenientes de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es posible que las empresas ganen terreno frente a sus competidores. Eso sí, lo importante es que esta herramienta sea bien utilizada

¿Quieres conocer algunas ventajas de trabajar en conjunto con la IA en la industria de seguros? Mencionamos los más importantes. 

Precisión en los análisis de datos 

Uno de los principales beneficios de la IA en la gestión de riesgos es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y efectiva. Sí, estamos hablando del famoso Big Data

Mediante algoritmos sofisticados, la IA puede identificar patrones y tendencias que pueden pasar desapercibidos para los humanos. Esto permite a las compañías de seguros evaluar con mayor exactitud los riesgos asociados con una póliza en particular, lo que lleva a una fijación de precios más precisa y una toma de decisiones más informada.

Automatización de procesos

Esta es, sin dudas, una de las ventajas más importantes -y conocidas- de la IA en todo tipo de rubros. Si hablamos de seguros, tareas como la evaluación de reclamos, la detección de fraudes y la elaboración de informes pueden realizarse de manera más rápida y precisa utilizando sistemas inteligentes. Esto libera a los empleados de tareas repetitivas y secundarias, permitiéndoles centrarse en actividades que requieren habilidades humanas únicas, como por ejemplo, el contacto con los clientes

Más exactitud en la evaluación de riesgos

Otra ventaja del uso de IA en el mundo de los seguros es la incorporación de mayor precisión en la evaluación de riesgos por el uso de analítica predictiva avanzada. Si quieres saber más sobre este concepto, te invitamos a leer este artículo sobre analítica predictiva.  

Al incorporar una variedad de información, como datos demográficos, meteorológicos, historial de reclamos y cuestiones clave sobre el comportamiento del cliente, los modelos de IA pueden predecir mejor la probabilidad de que ocurran ciertos eventos, como accidentes automovilísticos o desastres naturales. Esto permite a las compañías de seguros ajustar sus tarifas y políticas de cobertura de manera más precisa, algo que beneficia tanto a la compañía como a los clientes.

Aplicaciones prácticas de la IA en la industria de seguros

¡Esto te será de mucha utilidad si trabajas en el mundo asegurador! La IA se está utilizando en una variedad de aplicaciones dentro de la industria de seguros para mejorar la gestión de riesgos y optimizar los procesos. Algunas de las aplicaciones más comunes incluyen:

Evaluación automatizada de todo tipo de reclamos

¿Tienes una empresa de seguros y las quejas son moneda corriente? Los sistemas de IA pueden analizar automáticamente este tipo de mensajes de los clientes y determinar si son legítimos o fraudulentos. 

Personalización de pólizas

La tecnología misma puede recomendar coberturas específicas y opciones de tarifas que se adapten a las circunstancias y necesidades únicas de cada cliente.

Detección de fraudes

Los engaños en el rubro de seguros son más frecuentes de lo que pensamos. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y anomalías que podrían indicar actividades fraudulentas, como reclamaciones falsas o intentos de fraude por parte de los asegurados. La IA puede detectar signos de fraude en tiempo real o durante la evaluación de reclamaciones, ayudando a las compañías de seguros a minimizar las pérdidas y proteger su rentabilidad.

Además, tan solo en 2023, el mercado de detección de fraudes en seguros alcanzó un valor aproximado de USD 10,07 mil millones. Se calcula que este espectro crecerá a una tasa anual compuesta del 12,8% entre 2024 y 2032, para alcanzar un valor de 29,78 mil millones de USD en 2032. 

Optimización de precios y coberturas

La IA puede ayudar a las compañías de seguros a ajustar dinámicamente sus precios y coberturas en función de cambios en el mercado, condiciones económicas, tendencias de reclamaciones y otros factores relevantes. Utilizando modelos predictivos, la tecnología en seguros puede anticipar cambios en la demanda y la exposición al riesgo, permitiendo a las compañías tomar mejores decisiones sobre la fijación de precios y la gestión de su cartera.

Segmentación de clientes

La IA se utiliza para segmentar a los clientes en grupos homogéneos en función de características como edad, género, historial de reclamaciones y comportamiento de compra. Esto permite a las compañías de seguros personalizar sus estrategias de marketing y ofrecer productos y servicios específicos que se ajusten a las necesidades y preferencias de cada segmento de clientes.

Predicción de tendencias y problemas emergentes

Los modelos de IA pueden analizar datos históricos y en tiempo real para identificar tendencias emergentes y riesgos potenciales en el mercado de seguros. Esto permite a las compañías de seguros anticipar y prepararse para cambios en la demanda, nuevas amenazas y oportunidades de negocio, mejorando su capacidad para adaptarse y responder rápidamente a cambios en el entorno competitivo.

Optimización de la gestión de siniestros

Y puede emplearse desde la notificación inicial hasta la resolución final. Esto es así porque los sistemas de IA pueden automatizar tareas administrativas, como la asignación de recursos y la programación de inspecciones, y proporcionar recomendaciones sobre el manejo de reclamos, acelerando el tiempo de respuesta y mejorando la satisfacción del cliente.

Análisis de riesgos cibernéticos

Se estima que los ciberataques han tenido un costo para la economía mundial de alrededor de 8 billones de USD en 2023, y se prevé que esa cifra aumente a 9,5 billones en 2024 y a 10,5 billones en 2025. 

Por eso, con el aumento de las vulnerabilidades y las brechas de seguridad existentes, las compañías de seguros están utilizando la IA para analizar riesgos informáticos y desarrollar políticas de seguro adecuadas. Los algoritmos de IA pueden identificar problemas en sistemas y redes, evaluar el riesgo de exposición y calcular el impacto financiero potencial de un ciberataque, ayudando a las compañías de seguros a desarrollar estrategias de mitigación y ofrecer coberturas adecuadas.

Servicio al cliente mejorado

Chatbots, asistentes virtuales, todo ayuda a que la atención hacia los usuarios sea eficiente tanto para ellos como para quienes están del otro lado. Recuerda que mantener una buena comunicación con los clientes, sobre todo en cuestiones sensibles como las que atañen al rubro seguros, es fundamental para la fidelización.

¿Cuáles son los desafíos que enfrenta la industria de seguros al implementar tecnología?

Utilizar IA tiene ciertas consecuencias, por eso, si piensas añadir esta tecnología a los procesos de trabajo de tu empresa de seguros, debes tener en cuenta algunos aspectos.

Uno de ellos es la forma en la que se tratan los datos. Y esto es nada más y nada menos que la tan nombrada privacidad. El uso de grandes cantidades de datos personales para alimentar algoritmos de IA plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad

Para ello, es importante que las compañías de seguros implementen medidas adecuadas para proteger la información confidencial de los clientes y velen porque se utilice de manera ética y responsable.

Otra cuestión son los sesgos algorítmicos. Los algoritmos de IA pueden estar sujetos a sesgos inherentes en los datos con los que son entrenados. Esto puede llevar a decisiones discriminatorias o injustas, especialmente en áreas como la fijación de precios y la evaluación de reclamos. Es crucial que las compañías de seguros sean conscientes de estos sesgos y tomen medidas para mitigarlos.

Por último, es esencial que las empresas aseguradoras sean transparentes sobre cómo se utilizan los algoritmos de IA en la gestión de riesgos y proporcionen explicaciones claras sobre las decisiones que se toman.

Confianza para clientes, automatización para empresas

El crecimiento del uso de inteligencia artificial en diferentes rubros sigue en ascenso. Las empresas lo saben y aprovechan todas las bondades de esta tecnología predictiva para perfeccionar sus procesos y mejorar la experiencia de clientes, empleados y organización. 

¿Trabajas en una compañía de seguros? ¿Gestionas una gran cantidad de riesgos? ¿Has pensado en implementar IA? 

 

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