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.
