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Soluciones de Inteligencia Artificial para la gestión de reclamaciones

6 de febrero de 2023

CLAVES DEL ANÁLISIS

A la hora de elegir o cambiar de aseguradora los consumidores tienen en cuenta como factor principal la experiencia de cliente en los procesos de reclamación.
La demanda de resoluciones más rápidas, cómodas y eficientes cada vez es mayor, especialmente entre los consumidores de edades más jóvenes.
La inteligencia artificial es la gran aliada de las aseguradoras para ayudar a mejorar esta experiencia de usuario y debido a ello están incrementando las inversiones en esta tendencia.
Existen diversos casos de estudio de startups insurtech que están recibiendo financiación en diferentes partes del mundo y sus innovadoras soluciones de inteligencia artificial para la mejora de los procesos de reclamación ya están siendo probadas con éxito.

La experiencia de usuario durante el procesamiento de reclamaciones es un factor decisivo a la hora atraer y fidelizar clientes en el sector asegurador. Prueba de ello son las diversas investigaciones que apuntan al peso que los consumidores dan a dicha experiencia a la hora de decidir con qué aseguradora trabajar.

Por ejemplo, según datos de una encuesta de EY, el 87% de los usuarios de pólizas de seguros afirman que la experiencia vivida durante el proceso de reclamación es un factor decisivo a la hora de continuar o no con esa aseguradora.

Otros datos más recientes, publicados por la startup inglesa Sprout.ai, basados en una encuesta a 1.000 consumidores que han contratado una póliza de seguros en los dos últimos años, muestran cómo el 21% de ellos afirma que espera que sus reclamaciones sean resueltas en tan solo unas horas mientras que en el grupo de edad más joven (18-24 años) el 100% espera que la resolución se produzca en tan solo una semana.

Sin embargo, el 43% de los consumidores afirma que actualmente es necesario esperar más del doble de tiempo para que una reclamación sea resuelta.

Y es que, tradicionalmente, los procesos de gestión y tramitación de reclamaciones han sufrido problemáticas derivadas especialmente del procesamiento manual, como las siguientes:

Tramitaciones con largos periodos de ejecución.
Costes operativos altos.
Duplicidad de información en diferentes sistemas y programas de gestión, con su correspondiente exceso de trabajo repetitivo.
Ineficiencias, errores o sobrepagos.
Bajas tasas de resolución.
Bajos niveles de satisfacción de cliente, con su consecuente impacto en la retención.

Sin embargo, los avances tecnológicos que se están alcanzando en el ámbito de la automatización están permitiendo a las aseguradoras incorporar nuevos modelos de procesamiento basados en algoritmos de inteligencia artificial y machine-learning que permiten reducir la necesidad de realizar dichas tareas manuales y conseguir así un mayor nivel de eficiencia.

Como podemos ver en la siguiente gráfica, el 74% de las aseguradoras ya estarían llevando a cabo incrementos en su inversión en inteligencia artificial durante este mismo año:

Por otro lado, según datos de Mckinsey manejados por Sprout.ai, la inteligencia artificial proporciona un ROI significativo para las aseguradoras en ámbitos como la mejora de la experiencia de cliente, el ahorro de costes y la mejora de la productividad.

A continuación, vamos a presentar los diferentes beneficios que se pueden extraer de la aplicación de modelos de inteligencia artificial en los procesos de reclamaciones, así como diversos casos de éxito recientes de startups disruptivas que están revolucionando esta tendencia.

APLICACIONES

Procesamiento del Lenguaje Natural o NPL (Natural Language Processing): Esta técnica permite procesar textos y extraer un significado de forma automática a partir de ellos. En el ámbito de la reclamación de seguros esta tecnología permite a las aseguradoras eliminar procesos manuales que anteriormente requerían de personal humano para leer e interpretar documentos.

Dentro de este punto, existen dos aplicaciones específicas que se pueden poner en marcha en el área de reclamaciones:

OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres): permite automatizar el análisis de textos en documentos tanto digitales como escritos a mano. Este avance facilita la reducción en el uso de documentación en papel y el tiempo dedicado por los profesionales del sector al reconocimiento de dicha documentación. La implementación de sistemas OCR deriva así en un aumento de la eficiencia operativa además de una reducción en la tasa de errores y duplicidades.
Chatbots y asesores virtuales: herramientas de automatización de la atención al cliente que permiten acelerar el envío de los informes de daños y agilizar las interacciones entre el asegurado y la compañía durante todo el proceso de reclamación. Los chatbots avanzados permiten, entre otras funciones, que el asegurado pueda tomar vídeos y fotos de los daños y enviarlos más fácil y rápidamente desde el móvil, en el momento en que se producen, generando de forma instantánea una notificación de daños.

Visión artificial: esta tecnología incorpora sistemas de inteligencia artificial en las cámaras para que estas sean capaces de analizar las imágenes y videos capturados por estas y extraer conclusiones a partir de ellas. En el ámbito de las reclamaciones, los modelos de visión artificial pueden ayudar a emitir valoraciones instantáneas incluso en zonas de riesgo o difícil acceso. Por ejemplo, algunas aseguradoras ya se están sirviendo de drones equipados con cámaras y visión artificial para llevar a cabo informes de daños instantáneos tanto de vehículos como fábricas, hogares, accidentes o desastres naturales.

Analítica avanzada: los sistemas de análisis de datos basados en algoritmos de inteligencia artificial se están aplicando principalmente para prevenir y detectar casos de fraude. Tradicionalmente, la evaluación de las reclamaciones se ha llevado a cabo de forma manual por parte de empleados de las aseguradoras, encargándose estos profesionales de determinar si se trata o no de un caso fraudulento. Este sistema no sólo puede resultar ineficiente si no que, además, acarrea un alto coste en términos de consumo de tiempo y recursos. Sin embargo, la incorporación de sistemas de inteligencia artificial basados en machine-learning están demostrando que son capaces de reducir las tasas de error en la detección del fraude a la vez que se disminuyen los costes operativos y se libera de tiempo a los profesionales, en labores como la preparación de datos y documentos para estimación de resoluciones, pudiendo dedicarlo a otras labores dentro del negocio.

Reclamaciones inteligentes y servicio al consumidor: implementar un adecuado proceso de gestión automatizada de reclamaciones permite mejorar exponencialmente la experiencia de cliente, por ejemplo, al mantener informado a éste en todo momento sobre el estado de la reclamación, evitando que tenga que ser él quien se ponga en contacto con la compañía para solicitar información a través de tediosos procesos de llamada telefónica o e-mail. De esta forma se consigue, por lo tanto, una mejora en la comunicación entre aseguradora y consumidor a la vez que se añaden canales de atención como el móvil o las apps de mensajería.

CASOS DE ÉXITO

EvolutionIQ es una startup con sede en Estados Unidos que ofrece a las aseguradoras una plataforma para gestión de reclamaciones basada en inteligencia artificial. El pasado mes de abril recibió una ronda de financiación serie A, por valor de 21 millones de dólares, liderada por el fondo Brewer Lane Ventures y con la participación de otra larga serie de importantes inversores semilla.

La plataforma de EvolutionIQ se sirve de un sistema de aprendizaje profundo y machine-learning para monitorizar cada una de las reclamaciones abiertas, y los datos asociados a ellas en tiempo real, proporcionando una guía a los operadores de seguros que trabajan en la primera línea de contacto con el cliente, resultando de especial utilidad en aquellos casos que requieren de mayor atención o de una toma de decisiones más compleja.

Las compañías aseguradoras, y las terceras partes administradoras, que han utilizado ya EvolutionIQ afirman haber conseguido incrementar su capacidad de procesamiento de reclamaciones a la par que una disminución en el coste operativo por reclamación.

Aquellos clientes que ya han utilizado el software durante al menos un año arrojan:

Una reducción en el ratio de pérdidas (Loss ratio) del 3,3%.
Una reducción en el flujo de reclamaciones (Claim Flow-trough) de hasta el 45%.

EvolutionIQ permite así a los operadores manejar a la vez cientos de casos complejos y entender más rápidamente los reclamos y las compensaciones, con información que además se va recalibrando diariamente según se introducen más datos relativos a la reclamación.

La anteriormente mencionada startup Sprout.ai ofrece también una solución basada en inteligencia artificial destinada a mejorar la experiencia de usuario durante los procesos de reclamación y aseguran ofrecer una reducción del tiempo medio de procesamiento, estimado actualmente en alrededor de 30 días, hasta prácticamente una resolución en tiempo real.

Uno de sus clientes, una gran compañía aseguradora global, asegura haber reducido a tan solo 24 horas el tiempo de liquidación de reclamaciones en el área de P&C. Este resultado se obtuvo después de llevar a cabo una prueba piloto de tres meses durante el año 2021.

La herramienta de Sprout.ai se basa en un motor de IA explicable que incorpora herramientas de NPL y generación de gráficos de conocimiento capaces de contextualizar cada reclamación y emitir decisiones inteligentes de forma automática.

La capacidad de lectura de su sistema de NPL es de 10.000 palabras por microsegundo lo cual equivale a 600 millones de palabras por minuto, frente a las 300 palabras por minuto de capacidad media de lectura de un ser humano. No obstante, su finalidad no es el reemplazo total de los profesionales humanos dedicados a la gestión de reclamaciones, sino que más bien está diseñada como herramienta de apoyo para la toma de decisiones más rápida y eficaz.

Para desarrollar la solución se emplearon más de 20.000 reclamaciones históricas, procesadas con anterioridad. Con estos registros se entrenó a la herramienta para alimentar de datos el algoritmo, aunque este está en constante evolución y perfeccionamiento en base al aprendizaje automático que va adquiriendo al procesar nuevas reclamaciones.

Un tercer ejemplo es la alemana MotionsCloud, la cual ofrece un sistema de visión artificial capaz de analizar daños de forma automática en reclamaciones de seguros de automóvil y propiedad.

Su solución se sirve de un motor de inteligencia artificial y aprendizaje profundo diseñado para ayudar a mejorar la experiencia de usuario durante las reclamaciones a la vez que permite a las aseguradoras reducir costes en términos de tiempo y dinero.

Entre sus prestaciones incluye:

Una app móvil a través de la cual los asegurados pueden enviar fotos, vídeos o documentos relativos a la reclamación.
Una interfaz de marca blanca que puede ser integrada fácilmente por cualquier aseguradora, para introducir los logos y elementos corporativos de ésta.
Tecnología de realidad aumentada que permite a los asegurados enviar una información mucho más precisa de los daños, mostrando con mayor claridad las imágenes desde diferentes ángulos, focos y distancias. Este sistema de realidad aumentada puede utilizarse también para que las compañías y los asegurados puedan interactuar en tiempo real y comunicarse en remoto de forma más eficaz y ágil.
Sistema de visión artificial capaz de detectar daños automáticamente a través de las imágenes y emitir valoraciones o recomendaciones en casos de que las reparaciones o sustituciones de piezas se puedan llevar a cabo fácilmente.

Por lo tanto, la herramienta de MotionsCloud está enfocada a proporcionar tanto a los asegurados como a los equipos de reclamaciones un sistema automatizado que aseguran es capaz de reducir el tiempo de resolución desde 10 días a tan sólo tres horas y facilita un 75% por ciento de ahorro en costes.