Antes de contratar un seguro de vida, las entidades aseguradoras deben llevar una larga serie de procesos con el fin de ajustar las coberturas a la realidad y las necesidades de cada cliente. Valorar el riesgo, garantizar la sostenibilidad de la cartera y establecer una prima adecuada son cuestiones que requieren considerar aspectos médicos, regulatorios, estadísticos, comerciales y económicos. Muchos clientes, ajenos a la complejidad de este tipo de seguros, no comprenden por qué contratar una póliza de vida puede llevar más tiempo que adquirir un seguro de hogar o de automóvil. Agilizar el proceso se convierte en un factor crucial para optimizar la experiencia del cliente y, en este ámbito, la Inteligencia Artificial (IA) tiene mucho que aportar.

Tradicionalmente, los pasos previos a la suscripción de un seguro de vida consistían en la recopilación de datos del cliente, especialmente sobre su salud y su estilo de vida, la realización de exámenes médicos, en función de la edad y la suma asegurada, la evaluación actuarial del riesgo y, finalmente, el cálculo de la prima y las condiciones de la póliza. Todo ello deviene en un trámite que, a veces, puede resultar costoso y prolongarse durante semanas, lo cual puede generar tensiones con clientes que buscan mayor agilidad.

Con la llegada de la Inteligencia Artificial, las aseguradoras ya están acelerando sus procesos, ya que les permite procesar grandes volúmenes de datos con rapidez, detectar patrones difíciles de percibir para un ser humano, automatizar tareas repetitivas e, incluso, detectar posibles casos de fraude. Su aplicación tiene cuatro áreas principales para la optimización del proceso de suscripción:

Mejorar la eficiencia operativa, efectuar análisis predictivos y modelado de riesgos, profundizar en la personalización de productos y garantizar el cumplimiento normativo. En cuanto a eficiencia operativa, la IA puede procesar las solicitudes digitales, evaluando algorítmicamente los cuestionarios médicos digitalizados. Además, permite ayudar al cliente en el proceso mediante chatbots inteligentes, puede convertir informes médicos estándar en datos estructurados de fácil análisis e, incluso, puede prescindir de los exámenes médicos y autorizar la contratación en solo unos minutos para pólizas con una suma asegurada poco elevada.

En el ámbito del análisis predictivo, la IA aporta posibilidades verdaderamente sorprendentes. Mediante algoritmos de machine learning, alimentados con millones de datos, puede predecir las probabilidades de mortalidad con mayor precisión que las técnicas actuariales tradicionales. Puede utilizar dispositivos wearables que obtienen información real sobre el estilo de vida de del asegurado y permite, entre otras posibilidades, simular distintos escenarios y determinar cómo afectarán a la aseguradora determinados cambios en los hábitos de los asegurados. Con todo este conocimiento que proporciona la IA, las entidades pueden realizar una segmentación de riesgos más precisa, lo que se traduce, también, en productos y precios más ajustados a la realidad de cada cliente.

 

En el campo de la experiencia de cliente, las aportaciones de la IA pueden hacer que el proceso de suscripción se perciba por los potenciales asegurados no como la superación de diferentes obstáculos, sino como un proceso sencillo y ágil. En muchos casos, permite prescindir de exámenes médicos por medio de cuestionarios basados en algoritmos predictivos. Además, posibilita el análisis de multitud de variables y presentar ofertas personalizadas adaptadas a cada perfil de cliente. Y, finalmente, es capaz de ofrecer explicaciones claras al asegurado sobre las condiciones de su seguro, utilizando un lenguaje natural.

La IA también tiene aplicaciones en el ámbito normativo, especialmente en el cumplimiento de las leyes de protección de datos, minimizando riesgos de filtraciones; en la detección de posibles fraudes a través de algoritmos que analizan patrones de respuestas poco fiables o anomalías en documentos médicos, etc.

No obstante, la IA también presenta algunos riesgos que las aseguradoras deben vigilar. Desde el punto de vista tecnológico, existe el riesgo de que se produzcan sesgos algorítmicos, lo que significa que, si los datos que alimentan el algoritmo están sesgados, las conclusiones de la IA pueden resultar inconsistentes e injustas. Por otro lado, puede haber un rechazo por parte de algunos clientes que prefieren la interacción personal y desconfían de los procesos totalmente digitalizados. Además, al tratarse de una tecnología en pleno desarrollo, la regulación puede ir cambiando con rapidez.

Ante este panorama, los profesionales de la comercialización de seguros se enfrentan también a algunos desafíos. En primer lugar, tendrán que recibir la capacitación necesaria para operar con estas nuevas herramientas. En segundo lugar, deberán cambiar su forma de trabajar; con la automatización de procesos, su labor se centrará más en las tareas de asesoramiento que en los trámites administrativos y tendrá que potenciar aspectos como la cercanía y la empatía.