Desbloquear el potencial de la inteligencia artificial (IA) en los seguros



AI

Con las innovaciones tecnológicas y las expectativas cambiantes de los clientes en los cambiantes paisajes de la competencia, la industria de seguros ha experimentado cambios rápidos en los últimos años.

Entre todos los nuevos desarrollos, una tecnología se destaca como particularmente prometedora para las aseguradoras: la inteligencia artificial (IA) que remodela los procesos estandarizados y hambrientos de datos de la industria y el manejo intensivo de recursos de sus relaciones con los clientes.

El 95 por ciento de los ejecutivos de seguros creen que los avances tecnológicos en inteligencia artificial como reconocimiento de voz/voz, análisis de texto, NLP, detección de sentimientos, detección de patrones/anomalías, motor de recomendaciones, gestión automática de decisiones y biometría tienen un papel disruptivo en la industria de seguros y tienen la intención de comenzar o continuar invirtiendo en capacidades de IA en el futuro.

Desafortunadamente, la industria de seguros se está quedando atrás para aprovechar el potencial de la IA en comparación con otros sectores, como las ciencias de la vida, el comercio minorista y la fabricación. Aún así, los esfuerzos recientes de las aseguradoras para implementar aplicaciones de IA demuestran que generan mejoras de arriba a abajo en la automatización de tareas repetitivas y que requieren mucha mano de obra en los procesos de manejo de reclamos, aumentando la satisfacción del cliente y reduciendo significativamente el tiempo de respuesta.

Esta publicación resume algunos de los posibles casos de uso de IA en la cadena de valor de los seguros.

Desarrollo de productos

  • Escanee y estructure políticas y descripciones de productos existentes para desarrollar productos futuros de manera más rápida y eficiente.
  • Derive patrones para nuevos productos basados ​​en el análisis de comentarios de los clientes para crear productos más específicos.
  • Analice el comportamiento de compra del cliente en función de los datos de ventas siguiendo las recomendaciones de productos para mejorar las ofertas.
  • Utilice datos de comentarios basados ​​en conversaciones de clientes con un agente de servicio virtual para mejorar productos futuros.
  • Identifique los puntos débiles de los clientes con los productos a través del análisis de voz de los comentarios para mejorar los productos futuros.
  • Analice las emociones y reacciones de los clientes en función de los videos de entrevistas con los clientes para probar un nuevo producto.
  • Genere nuevas descripciones de políticas para nuevos productos basadas en documentos anteriores para aumentar la eficiencia de las operaciones.

Gestión de reclamaciones

  • Genere conjuntos de datos estructurados basados ​​en informes de reclamos para procesar los reclamos más rápido.
  • Valide las afirmaciones comprobando fuentes de datos externas, por ejemplo, informes meteorológicos para validarlos y ahorrar costes de evaluaciones erróneas.
  • Plantilla recomendada para reclamos entrantes basada en informes históricos de reclamos similares para procesar reclamos de manera más efectiva.
  • Proporcione una interfaz de chatbots para informes de reclamos basados ​​en la base de lenguaje natural y datos históricos de reclamos para mejorar la eficiencia.
  • Producción automática de texto de afirmaciones de voz, incluidas las emociones y el comportamiento en función de las llamadas telefónicas para mejorar la eficiencia.
  • Defina la gravedad de los daños en función de las fotos tomadas por los clientes durante los informes de reclamaciones para mejorar la velocidad y la comodidad.
  • Genere informes automáticos de reclamos basados ​​en datos estructurados para optimizar la carga de trabajo de los empleados.

Márketing de ventas

  • Analice los comentarios de los clientes en función de las llamadas de soporte y las publicaciones en las redes sociales para desarrollar nuevas campañas de marketing.
  • Identifique segmentos de clientes para la personalización en función del análisis de grupos de comentarios para dirigirse a grupos de clientes específicos.
  • Proporcione nuevos clientes potenciales de ventas basados ​​en las redes sociales y datos de compra para obtener nuevos clientes.
  • Utilice agentes de ventas virtuales para consultar y acompañar el proceso de ventas para lograr mayores objetivos de ventas.
  • Analice el discurso del cliente (incluida la detección de emociones) en función de las llamadas de los clientes potenciales para mejorar la personalización.
  • Recomiende mensajes de marketing para videos de promoción basados ​​en análisis de videos públicos para mejorar la efectividad del marketing.
  • Genere mensajes de marketing en varios estilos basados ​​en anuncios públicos para mejorar la orientación.

Suscripción y calificación de riesgo

  • Escanee en busca de ambigüedades y califique los riesgos en las solicitudes de seguros basadas en reclamos para detectar fraudes más rápido.
  • Prediga las primas en función de evaluaciones de riesgos anteriores para que la evaluación de riesgos sea más precisa.
  • Sugiera categorías de riesgo para los clientes en función de reclamos y eventos anteriores para evitar errores humanos.
  • Use un chatbot para dirigir conversaciones relacionadas con el riesgo basadas en la base de datos de lenguaje natural para obtener datos específicos de clientes específicos.
  • Detecte el fraude basado en el análisis de voz de las llamadas de los clientes para mejorar las medidas de seguridad.
  • Prediga el riesgo en función del análisis de imágenes/vídeos para mejorar la precisión.
  • Genere informes y documentos escritos basados ​​en informes internos para mejorar la eficiencia de las operaciones.

atención al cliente

  • Genere informes de retroalimentación estructurados basados ​​en solicitudes de atención al cliente para ahorrar tiempo y costos.
  • Proporcione coincidencias automáticas de respuestas a consultas de clientes basadas en preguntas de clientes anteriores para automatizar el servicio.
  • Proporcione recomendaciones a los clientes basadas en datos de servicio históricos agrupados para ahorrar tiempo.
  • Integre un agente virtual en la plataforma de atención al cliente en función de los datos de productos y servicios para mejorar la experiencia del cliente.
  • Mejore la comunicación con el cliente directamente en función de la detección de emociones durante las llamadas de los clientes para mejorar el servicio.
  • Analice las emociones de los clientes durante las llamadas de servicio en función de las transmisiones de audio en vivo para mejorar la comunicación con los clientes.
  • Genere correos electrónicos de clientes como respuestas basadas en datos de entrada estructurados para optimizar la carga de trabajo de los empleados.

Operaciones

  • Transforme las descripciones de los procesos en datos estructurados que se puedan analizar para realizar un seguimiento de la eficacia de los procesos.
  • Prediga la carga de trabajo del proceso en función de los datos históricos para evitar cuellos de botella.
  • Recomendar candidatos adecuados en función de los datos de las redes sociales para mejorar los propósitos de reclutamiento en el futuro.
  • Suministro de asistente personal digital interno para la programación de reuniones para mejorar la eficiencia interna.
  • Produzca protocolos automáticos y resultados críticos basados ​​en la palabra hablada durante las reuniones para mejorar la eficiencia.
  • Advierta a los empleados sobre incidentes en el lugar de trabajo en función de las imágenes de las cámaras de seguridad para mejorar la seguridad en el lugar de trabajo.
  • Genere material de información interna de la empresa y entradas de blog basadas en entradas estructuradas para aumentar la transparencia.




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