Cuatro componentes clave del éxito de los seguros en tiempo real

 

Las aseguradoras necesitan tomar decisiones en tiempo real utilizando analítica avanzada, con comunicaciones interactivas, y basadas en una visión completa del cliente

 

Por Rodrigo Camargo, Director de Partner Solutions en FICO

 

A lo largo de estos años de trabajar con compañías de seguros para acercarles tecnologías, como transmisión y orquestación de datos, creación y automatización de reglas, soluciones de comunicación con el cliente, MLx (ejecutor de aprendizaje automático), optimización, entre otros, he notado una tendencia. Las aseguradoras están buscando modos de brindar ofertas hiper personalizadas de forma proactiva y soluciones seguras a los clientes de seguros que desean nuevas formas de protección.

 

El mundo desde el COVID-19, exacerbado por las crecientes incertidumbres como la inflación, la guerra y el cambio climático, es todo menos seguro. Todos tenemos, al parecer, nuevas inquietudes sobre nuestras familias y seres queridos. Muchas familias están, por primera vez, discutiendo la creación de planes de emergencia. Esto representa tanto una oportunidad como una amenaza para las aseguradoras: ¿Cómo podemos ofrecer el mejor producto al mejor precio y llegar a nuestros clientes, exactamente cuando surge la necesidad?

 

Existen cuatro componentes clave de los sistemas de seguros en la actualidad

Las aseguradoras deben decidir online, en tiempo real y conectar sistemas internos sobre la marcha. Hoy, más que nunca las personas están buscando un seguro de vida. Los productos que pueden proporcionar un respaldo, por ejemplo, en caso de una emergencia, como la colegiatura de la universidad o una discapacidad inesperada, están de moda. Las aseguradoras que puedan identificar estas tendencias y comunicar rápidamente las ofertas a través de canales digitales serán las que ganen nuevos clientes y solidifiquen la lealtad de estos. Algo cada vez más crítico para tener éxito: canales en línea con integración de datos de terceros.

 

Muchas empresas han invertido en machine learning e inteligencia artificial (IA), pero no online ni en tiempo real. Estas empresas pueden crear modelos, pero les lleva mucho tiempo implementarlos. Los modelos analíticos son el cerebro de todos los procesos de decisión inteligente, y este cerebro debe funcionar rápido. Los modos históricos sin conexión ya no son aceptables. Inclusive si el modelo no puede aprender en tiempo real, las empresas aún pueden tener éxito si el modelo puede implementarse y proporcionar respuestas en tiempo real.

 

Las aseguradoras deben poder clasificar a los clientes y actuar de manera instantánea, brindando una respuesta en tiempo real donde sea y como sea que un cliente requiera una respuesta. La capacidad de respuesta omnicanal, como las decisiones online, en tiempo real, ya no es sólo una capacidad “deseable”.

 

Por último, para que se produzca una interacción más enriquecedora con el cliente, los sistemas de las aseguradoras deben poder generar una visión 360 del cliente: una imagen holística sobre el historial y las compras de seguros del cliente. Un panorama de 360 grados del cliente sólo se puede lograr con el desarrollo de perfiles personalizados. Cada interacción con el cliente debe capturarse como un evento, y cada evento debe actualizar el perfil en su lugar. Este perfil es un conjunto de características de fácil acceso de forma instantánea cuando se necesita tomar una decisión.

 

En resumen, las aseguradoras deben aprovechar:

·        Decisiones en tiempo real

·        Analítica en tiempo real

·        Comunicación interactiva (bidireccional) en tiempo real y omnicanal

·        Visión completa de la interacción de los clientes en tiempo real.

 

Con todas esas capacidades implementadas, las aseguradoras pueden ofrecer nuevos servicios de vanguardia como seguros integrados (asegurar un viaje de Uber o un alquiler de Airbnb, por ejemplo). Sin embargo, estas nuevas ofertas requieren la integración de datos internos junto con datos de terceros, perfiles, datos en tiempo real o de transmisión, y tal vez certificar un contrato a través de blockchain con fines de seguridad y auditoría.

 

Una fuente de datos cada vez más crítica son los datos de IoT (Internet de las cosas). La capacidad de saber quién, por ejemplo, está conduciendo un automóvil (¿es el asegurado o un amigo?) en cualquier momento puede parecer irrelevante a primera vista, pero podría tener una influencia significativa en la oferta de una póliza en el futuro. Además, podría resultar un gran diferenciador si, por ejemplo, la aseguradora pudiera aplicar buenos descuentos de conducción en tiempo real, al mismo tiempo que reduce los riesgos inherentes si el automóvil es conducido la mayor parte del tiempo por un conductor que mantiene una velocidad adecuada, no frena bruscamente y siempre usa las luces de señalización.

 

Lucha contra el fraude de seguros

Una cosa que también captura la imaginación es aprovechar estas tecnologías para detectar y tratar el fraude. Para una compañía de seguros, la capacidad de correlacionar datos adicionales de terceros y, a menudo, no obvios es esencial.

 

Por ejemplo, si el asegurado de un siniestro de automóvil tiene datos que pueden conectarlo a él o a su esposa con el propietario del taller de reparación, que por lo tanto cobra más por la reparación después de una colisión, puede indicar un fraude. A veces, la aseguradora no puede saber el costo de la reparación por adelantado, y los pequeños extras pueden ahorrar mucho si podemos emitir una señal de alerta que diga que el dueño del taller de reparación es su cuñado. En los seguros de salud, el abuso también es un tema relevante al correlacionar esos datos extra, y la capacidad de identificar esos casos ahorra millones, y eso es lo que vi, por ejemplo, en un asegurador que nos proporcionó su base de datos anterior, ya analizada por ellos. Encontramos muchos casos que pasaron por alto y ahorramos millones para la empresa.

 

En el seguro de salud, el abuso también es frecuente pero no obvio a menos que se correlacione con datos de terceros. La capacidad de correlacionar datos para identificar rápidamente el fraude puede ahorrar millones de dólares. Durante los últimos años he trabajado directamente con aseguradoras que nos proporcionaron su base de datos de clientes. Estos datos, aunque ya fueron auditados exhaustivamente por la aseguradora, no fueron modificados considerando datos adicionales y relevantes de los titulares de las pólizas. Una vez hecho esto, encontramos muchos casos que pasaron por alto, lo que resultó en que la aseguradora ahorrara millones en fraudes no detectados anteriormente. Una cosa que sabemos con certeza, y que se confirma en nuestras recientes encuestas de consumidores, es que el fraude de seguros es algo real.

 

Por supuesto, todos los negocios de seguros comienzan con el proceso de suscripción. Si la aseguradora puede captar a los clientes “adecuados” (o los mejores clientes), puede evitar la mayoría de los problemas futuros. Pero una excelente suscripción es un arte, por lo que cuantas más aseguradoras podamos ayudar, tanto grandes como pequeñas, más mejoraremos nuestros propios procesos y ofertas y, convertir la Plataforma FICO en la mejor plataforma de decisiones de su clase para todos los mercados.