Hoy en día, más aseguradoras están explorando el uso de ML para impulsar aplicaciones estratégicas y automatizadas en casi todos los sectores de la industria de seguros. Y dado que la mayoría de las aseguradoras utilizan solo un 10-15% de sus datos accesibles, queda un potencial ilimitado sin explotar para que el ML mejore los procesos en toda la cadena de valor de los seguros. (Crédito: Lee / stock.adobe.com)Un área específica de tecnología avanzada que se utiliza ampliamente en toda la cadena de valor de los seguros es el aprendizaje automático (ML), que ayuda a las compañías de seguros a ahorrar tiempo y dinero al mejorar la eficiencia operativa en áreas como detección de fraudes, gestión de reclamaciones, cotizaciones, facturación y servicio al cliente. . Pero, ¿qué es exactamente ML?
El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial (IA). Su trabajo es analizar datos para que las computadoras puedan aprender y usar información en la identificación de patrones específicos, todo con una mínima intervención humana o teniendo que programar un sistema completo. A medida que se siguen produciendo datos, las soluciones de aprendizaje automático se adaptan de forma autónoma, aprendiendo de la nueva información y de los procesos anteriores. Un ejemplo sería un chatbot de seguros o una cotización de seguro en línea.
Principales aplicaciones de ML en seguros
Según Accenture, las áreas principales para la aplicación de ML incluyen asesoramiento sobre seguros, prevención de fraudes, procesamiento de reclamaciones y gestión de riesgos.
- Asesoramiento e información sobre seguros La capacidad de ayudar a los consumidores en cada etapa del proceso de compra es útil para lograr el objetivo deseado de adquisición y retención de clientes a través de la orientación. Una gran parte de esto es el uso de chatbots en aplicaciones de mensajería, ya que los algoritmos ML analizan datos para ayudar a resolver cuestiones como el procesamiento de reclamaciones y responder preguntas básicas.
- Prevención del fraude El fraude de propiedad y accidentes roba aproximadamente $ 30 mil millones cada año de la industria de seguros y ocurre en casi el 10% de todas las pérdidas de propiedad y accidentes. ML identifica y marca posibles situaciones de reclamaciones al principio del proceso de reclamaciones, lo que permite a las aseguradoras investigar con prontitud y clasificar correctamente si una reclamación es legítima o fraudulenta.
- Procesamiento de reclamaciones Desde la presentación inicial del reclamo hasta la revisión de las coberturas y la programación de los ajustadores en el lugar, el proceso de reclamos es una tarea que requiere mucho tiempo y trabajo. Al aprovechar la tecnología ML, los ajustadores pueden reducir el tiempo y los costos de procesamiento. ML también puede ser una herramienta eficaz para que los asegurados la utilicen para verificar el estado de su reclamo sin tener que comunicarse con su corredor o ajustador.
- Gestión de riesgos ML se ha convertido en una herramienta vital en la predicción de pérdidas y para establecer con precisión las primas de las pólizas. Al tomar datos y diseñar algoritmos que pueden detectar instantáneamente una posible actividad anormal o inesperada, ML puede ayudar a mitigar significativamente los riesgos. Un ejemplo serían los dispositivos de seguros basados en el uso, más comúnmente conocidos como telemática, que basan las tarifas de los seguros de automóviles en habilidades o comportamientos de conducción específicos.
Empezando con ML
A medida que más aseguradoras invierten en capacidades de aprendizaje automático, deben tener en cuenta los requisitos necesarios para una implementación y un uso exitosos. Si bien cada empresa es diferente, a continuación se presentan áreas generales a considerar cuando se trata de la implementación de ML.
- Comience con datos confiables ML es una herramienta que no puede hacer funcionar su magia de algoritmo de manera efectiva en beneficio de una empresa si se alimenta con datos desactualizados o incorrectos.
- Empiece poco a poco y vaya ascendiendo En la mayoría de los casos, es contrario a la intuición abordar proyectos de ML más grandes de inmediato. Comenzar con áreas más pequeñas y muy específicas donde ML puede ser un beneficio será más fácil de administrar y permitirá a las empresas resolver problemas antes de invertir en un proyecto mucho más grande.
- Establezca equipos en diversas áreas comerciales, no solo en TI Tener un grupo de expertos individuales asignados a áreas específicas del proceso de AA puede determinar de inmediato cómo abordar y lograr mejor la eficacia y eficiencia de un proyecto al mantener los objetivos propuestos en primer plano.
- Sea específico en sus objetivos ¿Qué problema necesita solucionar su empresa? ¿Cuál es tu mayor problema? ¿Cuáles son los principales problemas de adquisición y / o obstáculos que se interponen en el camino del lanzamiento de un nuevo producto o servicio? Centrarse en las principales prioridades o problemas permite a los equipos comerciales individuales aplicar el máximo grado de efectividad y precisión a un proyecto específico que va más allá de simplemente monitorear los porcentajes en línea o el número de visitantes del sitio web.
Hoy en día, más aseguradoras están explorando el uso de ML para impulsar aplicaciones estratégicas y automatizadas en casi todos los sectores de la industria de seguros. Y dado que la mayoría de las aseguradoras utilizan solo un 10-15% de sus datos accesibles, queda un potencial ilimitado sin explotar para que el ML mejore los procesos en toda la cadena de valor de los seguros.
Brad Nevins es co-CEO de Direct Connection Advertising & Marketing y tiene más de 35 años en la industria de seguros de propiedad y accidentes. Puede ser contactado en [email protected] o (707) 759 5391.
Este artículo apareció originalmente en Publicidad y marketing de conexión directa blog y se reimprime aquí con permiso.
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