13 de mayo de 2025
La IA transforma los seguros
Ocho ejemplos de cómo funciona
Thorsten Hein
Principal Product Marketing Manager, Soluciones de riesgo, fraude y cumplimiento, SAS
La industria de seguros, rica en datos, siempre ha recurrido al análisis y, cada vez más, a la inteligencia artificial (IA), para transformar la forma en que se utilizan los datos para obtener ventajas comerciales. Durante años, el sector de seguros ha utilizado datos y métodos analíticos para gestionar riesgos potenciales, mejorar el servicio al cliente, ofrecer precios precisos e impulsar la rentabilidad. Agregar nuevas herramientas de IA a la combinación brinda aún más valor.
A continuación se presentan ocho ejemplos sobre cómo la adopción de la IA en soluciones de seguros puede aumentar el valor para los clientes, las compañías de seguros e incluso los accionistas.
1. Mayor detección y prevención del fraude
Las reclamaciones de seguros fraudulentas cuestan a las empresas miles de millones al año. El análisis avanzado ayuda a mejorar la detección de fraude de seguros al analizar patrones e identificar anomalías que podrían indicar actividad fraudulenta. La analítica predictiva, trabajando en conjunto con técnicas de aprendizaje automático, proporciona una prevención y detección de fraude aún más sólida.
La detección de fraude impulsada por IA utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar patrones e identificar anomalías que puedan indicar actividad fraudulenta. Al emplear modelos predictivos y técnicas de deep learning, las aseguradoras pueden marcar automáticamente los siniestros sospechosos para realizar una investigación.
Esta capacidad impulsada por IA ayuda a las compañías de seguros a ahorrar dinero al reducir los pagos fraudulentos y disminuir los esfuerzos manuales. También beneficia a los clientes al mantener las primas de seguro más bajas. La disminución de las pérdidas relacionadas con el fraude tiene un impacto positivo directo en la rentabilidad y el valor para los accionistas.
Avanzar en seguros
El uso responsable de soluciones de seguros con datos e IA le ayuda a combatir el fraude, optimizar procesos, mejorar la lealtad del cliente y realizar mejores predicciones, lo que le brinda la ventaja que necesita para innovar continuamente, desde la cotización hasta la reclamación.
2. Mejora del servicio y la experiencia del cliente
Cuando se trata de servicio al cliente e IA, la mayoría de la gente piensa en el papel de los modelos extensos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) para los chatbots utilizados en los diálogos con los clientes. Pero la IA, especialmente la IA generativa (GenAI), puede hacer mucho más.
Al aprovechar la IA en las soluciones de seguros para analizar los datos de los clientes, las empresas obtienen conocimientos más profundos sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, lo que les permite ofrecer productos y servicios altamente personalizados. Por ejemplo, los modelos impulsados por IA pueden identificar los tipos de cobertura más valorados por los diferentes segmentos de clientes, lo que permite a las aseguradoras adaptar sus ofertas de manera más efectiva.
Las capacidades de la IA también posicionan a las aseguradoras para brindar respuestas más rápidas y precisas a las consultas de los clientes y agilizar el procesamiento de siniestros a través del análisis de datos en tiempo real. Esto conduce a una mejor satisfacción del cliente y a tasas de retención más elevadas, ambos esenciales para una rentabilidad sostenida. Los clientes satisfechos tienen más probabilidades de permanecer leales y recomendar su aseguradora, lo que impulsa un mayor crecimiento.
3. Procesos de suscripción optimizados
La suscripción establece el perfil de riesgo y la prima adecuada para cada póliza de seguro. Sin embargo, los métodos de suscripción tradicionales dependen en gran medida de datos históricos, que pueden ser menos precisos que los datos en tiempo real.
Aun así los datos en tiempo real pueden estar incompletos y no estar revisados para la ausencia de sesgos.
Los suscriptores que utilizan herramientas y tecnologías de IA pueden incorporar grandes cantidades de datos de una amplia gama de fuentes, incluidos datos alternativos como redes sociales, puntos de crédito y telemática. También pueden generar datos sintéticos para evitar la escasez de datos y las restricciones de privacidad. Este conjunto diverso de datos mejora la precisión de las evaluaciones de riesgos.
Al utilizar herramientas de inteligencia artificial y business intelligence, las aseguradoras pueden agilizar el proceso de suscripción para que sea más rápido y preciso. Esto reduce los costes operativos y minimiza la exposición al riesgo. Una mayor precisión en las primas de seguros en las industrias de servicios financieros también se traduce en un mejor desempeño financiero y menores índices de siniestralidad.
Las aseguradoras se preparan a adoptar IA generativa
Un estudio realizado por Coleman Parkes a 236 directivos de la industria de seguros mostró que 9 de cada 10 aseguradoras planeaban invertir en IA generativa durante el próximo año. Las aseguradoras encuestadas citaron la privacidad y la seguridad de los datos como dos de sus mayores preocupaciones sobre GenAI. También mencionaron la necesidad de capacitación, tecnología de gobernanza, transparencia y responsabilidad.
En el lado positivo, las organizaciones que han adoptado GenAI (en todos los sectores) están viendo grandes beneficios que incluyen mayor retención de clientes, mejor experiencia y satisfacción de los empleados y menores costes operativos.
A medida que la IA continúa evolucionando, su papel en la conformación del futuro de los seguros será aún más significativo, lo que hace imperativo que las aseguradoras adopten e integren agentes de IA en sus estrategias digitales actuales. Thorsten Hein Principal Product Marketing Manager, Risk, Fraud & Compliance Solutions SAS
4. Procesamiento eficiente de siniestros
El procesamiento oportuno y preciso de siniestros es fundamental para el éxito de cualquier negocio de seguros. La IA agiliza el análisis y la gestión de siniestros al permitir el análisis en tiempo real y acelerar todo el proceso. Los sistemas avanzados impulsados por IA pueden automatizar varios pasos en el flujo de trabajo de reclamaciones, desde el informe inicial hasta la liquidación final.
El proceso de siniestros mejorado con inteligencia artificial mejora la satisfacción del cliente al reducir los tiempos de espera y aumentar la transparencia. Para las compañías de seguros, reduce los costes administrativos y minimiza la probabilidad de que se produzcan errores o reclamaciones fraudulentas que pasen desapercibidas. En última instancia, esto mejora la reputación y la rentabilidad de la empresa.
5. Modelización predictiva y gestión de riesgo
Para ciertos tipos de seguros, como los de propiedades, accidentes o vida, la modelización predictiva impulsada por IA puede ser el núcleo de una estrategia ganadora. Al integrar datos de dispositivos y sensores de IoT, las aseguradoras pueden monitorizar la condición de los activos asegurados en tiempo real y predecir posibles problemas antes de que se agraven.
Este enfoque proactivo que utiliza IA en seguros no solo reduce el riesgo de grandes siniestros, sino que también ofrece valor a los clientes al prevenir pérdidas y extender la vida útil de sus activos. Para los accionistas, la reducción en la frecuencia y gravedad de las reclamaciones se traduce en una mayor estabilidad financiera y mayores márgenes de beneficio.
Tendencias en seguros
Las compañías de seguros se enfrentan a desafíos complejos y a grandes oportunidades. La tecnología de IA lidera el camino a medida que las aseguradoras van buscando nuevas formas de gestionar los riesgos. Consulta nuestro centro de tendencias de seguros para conocer las últimas innovaciones.
6. Mejora del marketing y adquisición de clientes
La IA en seguros ofrece a las aseguradoras nuevas formas de optimizar sus estrategias de marketing y sus esfuerzos de adquisición de clientes. Al analizar datos demográficos, comportamientos de compra y huellas digitales, los modelos de IA pueden identificar a los clientes potenciales que tienen más probabilidades de necesitar sus productos. Los conocimientos basados en inteligencia artificial también ayudan a las aseguradoras a diseñar campañas de marketing muy específicas y rentables.
Este enfoque preciso reduce el coste de adquirir nuevos clientes y maximiza el retorno de la inversión en marketing. Los socios se benefician de estos esfuerzos, que conducen a mayores tasas de crecimiento y un uso más efectivo de los presupuestos de marketing.
7. Mejores estrategias de retención de clientes
Retener a los clientes existentes siempre es más rentable que adquirir otros nuevos. Ofrecer una excelente experiencia del cliente es clave para lograr este objetivo. Los conocimientos basados en inteligencia artificial sobre el comportamiento de los clientes brindan a las aseguradoras la información que necesitan para predecir qué clientes corren el riesgo de abandonar el servicio. Al identificar los factores que contribuyen a la insatisfacción, las aseguradoras pueden tomar medidas proactivas para mejorar la retención.
Por ejemplo, la IA puede ayudar a las aseguradoras a ofrecer incentivos personalizados u opciones de pólizas más atractivas a los clientes que han considerado irse. Las altas tasas de retención reflejan clientes que han recibido un servicio atento y personalizado, lo que genera una base de clientes estable y leal que impulsa ingresos recurrentes.
8. Ventaja competitiva a través de la innovación
Al innovar continuamente y fortalecer sus capacidades de IA, las compañías de seguros pueden mantenerse a la vanguardia de las tendencias del mercado. A su vez, pueden adaptarse rápidamente a los cambios en las necesidades de los clientes y a los requisitos regulatorios.
A medida que la innovación impulsada por IA ayuda a diferenciar los productos y servicios de seguros, también optimiza los procesos internos y aumenta la eficiencia operativa. Mantenerse a la vanguardia de la innovación en IA es crucial para asegurar el crecimiento y la sostenibilidad del mercado a largo plazo.
La visión a largo plazo de la IA en seguros
La IA ha transformado la industria de los seguros, y tecnologías emergentes como GenAI continúan impulsando cambios significativos. Desde una mejor detección del fraude hasta un mejor servicio al cliente, un proceso de siniestros optimizado y una gestión de riesgos más eficaz, la IA tiene un potencial inmenso para quienes adoptan la innovación.
Para presente y futuro, la IA puede abrir la puerta a las nuevas oportunidades. Por ejemplo, el uso de datos sintéticos puede ayudar a las aseguradoras a abordar sesgos y crear modelos más equitativos.
Las compañías de seguros que utilizan el poder de los datos y la IA pueden esperar mejoras continuas en la satisfacción del cliente, la eficiencia operativa y el rendimiento financiero. Estos éxitos preparan el camino para el éxito a largo plazo.
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