A medida que el uso del análisis predictivo así como de diferentes técnicas de inteligencia artificial (IA) se extienden de industria tras industria, muchas compañías de seguros se están sumando a esta tendencia. Y no debería sorprendernos, ya que los beneficios de la analítica avanzada para las compañías aseguradoras son incuestionables.
Una encuesta reciente realizada por Willis Towers Watson entre las aseguradoras que ya utilizan análisis predictivo reveló que más de dos tercios habían reducido los gastos de emisión / suscripción y el 60% atribuyó los conocimientos adicionales por el aumento de las ventas y la rentabilidad. Al mismo tiempo, se espera que la IA reduzca el tiempo que los humanos dedican a tareas repetitivas en un 60% y aumente la producción de suscripciones humanas en un 50%. Del mismo modo, alrededor del 40% de los encuestados tiene planes para aumentar la comprensión organizacional del riesgo y utilizar análisis predictivos en los modelos de riesgo existentes.
A pesar de que las compañías de seguros han disfrutado de cierta prosperidad durante Covid19, ya que las personas pasan más tiempo en casa en lugar de arriesgarse en algún lugar, cada vez más aseguradoras están dando un salto adelante y adoptando la IA como la nueva normalidad. Esto sin duda crea una ventaja competitiva y muchos se están dando cuenta de que la entrada tardía a la analítica puede dificultar que algunos se pongan al día, como McKinsey ha enfatizado repetidamente.
El aumento en el uso de inteligencia artificial entre las aseguradoras en 2020 no fue una sorpresa, y se espera que los próximos dos años sean pioneros en términos de análisis predictivo dentro de los seguros.
Identificación predictiva de fraudes
La lucha contra el fraude siempre ha sido parte de la industria, pero las aseguradoras no están teniendo tanto éxito como podrían. Insurance Europe afirma que se considera que el fraude detectado y no detectado cuesta a las aseguradoras europeas 13.000 millones de euros al año.
Mediante el uso de análisis predictivos, las compañías de seguros pueden identificar mejor los posibles fraudes y tomar acciones proactivas que pueden reducir significativamente los costos. Por ejemplo, las técnicas de agrupación en clústeres impulsadas por inteligencia artificial pueden identificar valores atípicos que no se ajustan a la norma y alertar a las aseguradoras de que podría estar ocurriendo algo extraño, lo que les permite investigar de manera proactiva antes de que las cosas se vuelvan costosas. Porque donde los humanos fallan, la inteligencia artificial y los macrodatos pueden tener éxito.
Predicción de reclamaciones de valores atípicos
Las reclamaciones que inesperadamente se convierten en pérdidas de alto costo a menudo se denominan reclamaciones atípicas. La utilización de análisis predictivos sofisticados puede alertar a las aseguradoras automáticamente sobre posibles reclamaciones de alto riesgo. El modelo de predicción aprenderá de incidentes anteriores y destacarán aquellos que probablemente se conviertan en pérdidas elevadas.
Además, los modelos de predicción no tienen que empezar a funcionar después de que se hayan presentado las reclamaciones. De hecho, el análisis predictivo puede utilizar datos históricos sobre afirmaciones atípicas y ayudar a los operadores a tomar medidas preventivas para hacer frente a incidentes similares en el futuro.
Predicción de rotación de clientes
Dado que el proceso de incorporación puede ser largo y costoso, retener a los clientes debe ser una prioridad. Pero saber qué cliente es probable que cancele o quisiese reducir la cobertura es simplemente una tarea imposible sin IA. La mayoría de ellos nunca informará a la aseguradora de su insatisfacción o si está buscando alternativas.
El uso de análisis predictivos para identificar a los clientes que pueden estar descontentos y es probable que se vayan puede reducir drásticamente la pérdida de clientes. Esto permite que los empleados se acerquen de manera proactiva a esos clientes y así brindar un enfoque más personalizado para alinear la oferta de servicios con sus necesidades. Sin análisis sofisticados, las compañías de seguros podrían pasar por alto señales importantes y perder la oportunidad de retener clientes.
Esto también se reduce al núcleo mismo del negocio, donde las aseguradoras no logran mantenerse relevantes para sus clientes, lo que acelera la salida incluso de los sujetos más leales. Según una investigación reciente de InMoment, aproximadamente el 50% de los clientes dicen que han dejado una marca, a la que sentían que eran leales, a un competidor que satisface mejor sus necesidades.
Predicción de ventas cruzadas
A medida que las personas envejecen, pasan de un ciclo de vida a otro. Por lo tanto, es fundamental que las compañías de seguros comprendan cómo cambian las necesidades de sus clientes con el tiempo. El análisis predictivo ayuda a los operadores a identificar estos momentos de cambio en la vida de sus clientes y permite que los vendedores se comuniquen con ellos de manera proactiva para ofrecerles productos que satisfagan mejor sus necesidades.
A los equipos de ventas se les puede proporcionar una lista de prioridades cada semana con los clientes que tienen más probabilidades de aceptar ciertas ofertas si se contactan con ellos. Dado que cuesta diez veces más vender a nuevos clientes que a los actuales, el uso de tecnología predictiva de venta cruzada puede aumentar las ventas y la satisfacción del cliente.
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Los datos se han convertido en el nuevo petróleo de la actualidad. Y con razón, ya que los datos son el recurso más valioso al que puede acceder cualquier empresa. Demasiados no están utilizando los datos tanto como podrían y, por lo tanto, están dejando mucho dinero sobre la mesa. El análisis predictivo ha demostrado ser fundamental para que las compañías de seguros aprovechen al máximo sus datos al brindar información, conocimientos y despejar el camino para una toma de decisiones rápida y eficiente.
