La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, y las compañías de seguros no son una excepción. En lugar de ser percibidas como entidades frías y sin emociones, las aseguradoras están utilizando asistentes virtuales para crear un enfoque más empático y personalizado hacia sus clientes.
La industria de seguros se ha basado tradicionalmente en procesos manuales y rigurosos para valorar los riesgos y conceder los seguros. Este enfoque puede haber sido efectivo en el pasado, pero con el tiempo ha ocasionado una falta de personalización y de empatía hacia los clientes.
Sin embargo, las aseguradoras ahora pueden mejorar su enfoque, utilizando la IA para hacer que sus servicios sean mucho más personalizados y centrados en el cliente y, por lo tanto, más humanos.
En este artículo, te explicaremos cómo la IA humaniza las compañías de seguros y cómo mejora la experiencia del cliente.
Asistentes Virtuales
Las compañías de seguros están utilizando asistentes virtuales impulsados por IA para ofrecer una atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Estos asistentes pueden responder preguntas frecuentes, proporcionar información sobre las políticas de seguro e incluso ayudar a los clientes a presentar reclamos.
Los asistentes virtuales también pueden personalizarse para adaptarse a las necesidades específicas del cliente. Utilizando el aprendizaje automático, la IA puede recopilar información sobre el historial de seguros y las preferencias del cliente para proporcionar respuestas más contextualizadas y precisas.
Análisis de Sentimientos
El análisis de sentimientos es una técnica que utiliza la IA para detectar el tono emocional en el texto y el habla. Las aseguradoras pueden utilizar esta técnica para comprender mejor las necesidades y preocupaciones de sus clientes.
Por ejemplo, las aseguradoras pueden analizar las publicaciones de redes sociales de los clientes para comprender cómo se sienten sobre sus políticas de seguros. Este análisis de sentimientos puede ayudar a las compañías a identificar en qué áreas pueden mejorar y a responder a las necesidades de los clientes de manera más efectiva Y así es cómo la IA humaniza las compañías de seguros.
Personalización de Políticas
La IA también se puede utilizar para crear políticas de seguro más personalizadas. Al recopilar datos sobre los clientes, como su historial médico y sus hábitos de conducción, las aseguradoras pueden crear políticas a medida que se adapten a la perfección a los clientes.
Por ejemplo, la IA puede analizar los datos de los clientes, como su historial de reclamaciones y sus necesidades de cobertura, y proporcionar recomendaciones personalizadas sobre qué tipo de póliza de seguro es la más adecuada para ellos.
La automatización de procesos
La mayoría de las aseguradoras pasan gran parte del tiempo procesando documentos, registros de clientes y otros papeles. Para simplificar estas tareas diarias, muchas compañías están empezando a implementar la automatización de procesos, lo que les permite ahorrar tiempo y recursos. Esto, a su vez, les permite enfocarse en mejorar la experiencia de los clientes.
El proceso de reclamaciones es una de las áreas más importantes para cualquier compañía de seguros. Los clientes esperan un proceso de reclamaciones rápido y fácil, y la IA puede ayudar a hacer precisamente eso. La IA puede automatizar el proceso de reclamaciones y reducir el tiempo necesario para procesar una reclamación utilizando los algoritmos de aprendizaje automático. Se analizan grandes cantidades de datos para detectar patrones y poder procesar con precisión las reclamaciones y que los clientes estén satisfechos.
El análisis predictivo
Otra forma en la que las compañías de seguros pueden utilizar la IA es mediante el análisis predictivo. Con el análisis predictivo, las compañías pueden comprender mejor el comportamiento de sus clientes. Además, pueden anticipar la probabilidad de que ocurra un evento futuro, lo que les brinda una oportunidad para ofrecer servicios personalizados y adaptados a las necesidades del cliente.
Por ejemplo, mediante el análisis predictivo, una compañía de seguros podría predecir cuándo un cliente está en riesgo de sufrir una enfermedad crónica. Luego, pueden ofrecer un plan de seguro que cubra los gastos médicos y los servicios de atención domiciliaria, lo que mejoraría la satisfacción del cliente.
Las compañías de seguros pueden utilizar la IA para proporcionar una experiencia más personalizada a sus clientes. Utilizando herramientas de análisis, como el aprendizaje automático.
Aumento de la transparencia y la confianza
La IA también puede ayudar a las compañías de seguros a aumentar la transparencia y la confianza con los clientes. La IA puede proporcionar a los clientes información más detallada sobre sus políticas y cómo se calculan sus primas. Esto ayuda a los clientes a comprender mejor el valor de su póliza de seguro y cómo se está utilizando su dinero.
Además, la IA también puede ayudar a las compañías de seguros a detectar y prevenir el fraude. La detección temprana del fraude puede ayudar a mantener bajos los costes de las primas y mejorar la confianza de los clientes en la compañía de seguros.
La IA tiene grandes ventajas para las empresas pero también supone ciertos riesgos. El sector de los seguros debe tener en cuenta que el uso de estas inteligencias artificiales no puede poner en riesgo al asegurado y debe proporcionar información verídica sobre lo que el cliente pide. Cómo la IA humaniza las compañías de seguros puede suponer grandes beneficios para la empresa, aunque también poner en riesgo a sus clientes.
Para ello, la patronal del seguro español, Unespa, ha elaborado un documento dónde estipula los Principios del uso ético de la Inteligencia Artificial. Uno de los más importantes es que la inteligencia artificial no puede ofrecer un trato injusto a ningún asegurado, además de que ninguna persona debe quedar expulsada de una compañía de seguro únicamente porque la IA ha proporcionado unos datos en los que dice que ese seguro no encaja con el asegurador. Se debe hacer una valoración efectiva y real del riesgo, sin depender completamente de la IA.
