GenAI y seguros: el futuro de la personalización y la prevención de riesgos

Durante mucho tiempo,

los usuarios asociaron los seguros con papeleos interminables

, pólizas que apenas se ajustaban a las necesidades y trámites infinitos ante cada reclamo.

La digitalización dejó ese escenario atrás

y generó mejoras impensadas en poco tiempo: servicios a pocos clics de distancia, interacciones personalizadas, ofertas adecuadas para el perfil de riesgo y el comportamiento de cada cliente, automatización inteligente de procesos, máxima seguridad en cada transacción y reclamos que se procesan rápida y precisamente son algunas de las ventajas de las nuevas tecnologías.

Javier Minhondo,

Business Solutions Architect

de Nubiral

, empresa de tecnología global especializada en innovación y transformación digital, afirma que la inteligencia artificial generativa da una respuesta a este escenario ofreciendo soluciones para enfrentar algunos de los principales desafíos de la industria, entre los que se encuentran:

Gestión de riesgos y prevención del fraude

: la gestión de riesgos y la prevención del fraude son preocupaciones cruciales para las empresas del sector.

Las empresas pueden desarrollar modelos de

machine learning

para identificar patrones de comportamiento sospechosos y predecir posibles fraudes

. Ahora además con GenAI, pueden desarrollar herramientas que permitan a los agentes reducir ostensiblemente el tiempo para analizar posibles casos de datos. Esto se logra mediante

la obtención, agregación y sumarización de datos no estructurados

.

Personalización de productos y servicios

: la personalización de productos y servicios en la era digital ya ha dejado de ser un diferencial de las empresas y

es una necesidad

. Utilizando modelos de lenguaje generativos (LLMs por sus siglas en inglés

Large Language Models

) en conjunto con modelos de segmentación y

clusterización

basados en

machine learning

, se pueden desarrollar contenidos de marketing y recomendaciones de productos de manera hiper personalizada.

Análisis predictivo para evaluación de riesgos y tarificación

: utilizando técnicas tradicionales, es posible analizar grandes volúmenes de datos, tanto históricos como actuales, para predecir riesgos con alta precisión.

Utilizando modelos de GenAI se facilitan procesos como el de

underwriting

mediante

asistentes conversacionales que permiten recabar datos que pueden automáticamente ser evaluados por modelos de riesgo.

Automatización de procesos de suscripción y reclamos

: la automatización es otra área clave en que la GenAI en compañías de seguros impacta de manera significativa. Los procesos de suscripción y gestión de reclamos eran tradicionalmente lentos y laboriosos. Hoy, gracias a esta tecnología, pueden ser eficientes y digitales de extremo a extremo.

Los modelos de lenguaje generativos (LLMs) permiten construir o mejorar interfaces conversacionales, con capacidades de entendimiento de lenguaje

. Además podemos utilizar LLMs para asistir a agentes de atención al cliente (mediante la sumarización de información) o incluso hacer analítica post-mortem de llamadas mediante el análisis de transcripciones. Incorporar GenAI en las compañías de seguros tiene el potencial de transformar la industria de manera profunda y sostenible.

Las empresas del sector que logren adoptar rápidamente esta tecnología desarrollarán ventajas competitivas

, centralidad en el cliente y liderazgo en la nueva era del negocio.