El sector de banca-seguros lleva 40 años consiguiendo buenos resultados en la venta de seguros a sus clientes, sin embargo, con la llegada de las nuevas tecnologías, el rol de la IA y el aprendizaje automático en el sector banca-seguros resulta fundamental para mantener la eficiencia en este sector. Para lograrlo la industria debe dar el paso hacia la incorporación de la Inteligencia Artificial, poniendo el foco en las necesidades del cliente y priorizando el análisis de datos para ofrecer productos personalizados y específicos.
En este artículo descubrirás cuál es el papel que tiene la IA en la banca-seguros, cómo va a transformar el modelo de trabajo y qué retos presenta.
Transformando el proceso de suscripción y la evaluación de riesgos
Históricamente, la suscripción y el análisis del riesgo en las pólizas de seguro se ha realizado a través de los datos facilitados por el cliente, lo que provocaba que las evaluaciones de riesgo fueran poco precisas.
No obstante, en la actualidad con el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático el proceso de suscripción de los clientes y el análisis del riesgo está cambiando por completo. Gracias a la automatización el tiempo que el cliente dedica a la suscripción disminuye al mínimo, reduciendo los costes y fijando los precios de las pólizas de forma precisa. Además, con el aprendizaje automático la evaluación del riesgo se vuelve más completa, gracias al análisis de fuentes de información abstractas como reseñas o redes sociales.
La IA está revolucionando la banca-seguros permitiendo a las entidades bancarias innovar en los procesos de suscripción, conocer mejor a sus clientes, y lograr mejores resultados de ventas.
Mejorar el servicio al cliente y la gestión de las reclamaciones
Se espera que en los próximos años la tecnología de IA se incorpore completamente en el sector, lo cual permitirá el acceso a una gran cantidad de datos que cambiarán la gestión de las pólizas y la experiencia del cliente.
Los clientes de banca-seguros ahora buscan encontrar una experiencia personalizada e intuitiva centrada en sus necesidades específicas. Incorporar las herramientas de IA en el sector permitirá que la mayoría de las interacciones con los clientes se realicen de forma automatizada y eficaz, dando respuesta a estas nuevas demandas a través de un servicio al cliente personalizado.
Además, la inteligencia artificial va a cambiar completamente la manera en la que se gestionan las reclamaciones, automatizando procesos y reduciendo el tiempo necesario para resolverlas, lo que también se traduce en una mayor satisfacción del cliente. De hecho, se espera que para el año 2030 los costes generados por las reclamaciones desciendan, gracias a la incorporación de la IA, más de un 70% respecto a 2018.
Retos para el sector
Cerca del 80% de los bancos admiten el potencial y los beneficios de incorporar la IA en el sector. No obstante, a pesar de sus numerosas ventajas, todavía quedan algunos retos por resolver en su aplicación en banca-seguros.
Principalmente, estos retos tienen que ver con los sesgos derivados de la complejidad de la IA, que pueden generar problemas de confianza en el cliente cuando se producen errores en el servicio. Por eso, el algoritmo debe ser transparente y las compañías deben conocerlo a fondo, para saber cómo reaccionar ante los posibles fallos. En este caso, incorporar a profesionales especializados en estas nuevas tecnologías es fundamental.
Con el fin de superar los retos de la digitalización, los bancos deben establecer una estrategia de cooperación junto con su socio asegurador. Además, para incorporar con éxito la IA cuentan con el apoyo de empresas digitales, como las InsurTech.
En conclusión, la integración de las tecnologías de IA está transformando el sector de banca-seguros, desde la evaluación de riesgos y la suscripción hasta el servicio al cliente y la gestión de reclamaciones. Además, a medida que las entidades bancarias sigan adoptando estas tecnologías, cabe esperar nuevas innovaciones que beneficiarán tanto a los propios bancos como a los clientes.
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