La inteligencia artificial revoluciona la experiencia de cliente en los seguros

Esta tecnología y sus diferentes aplicaciones, como el procesamiento de voz, textos o imágenes, están haciendo más eficiente el trabajo de sus profesionales, pero, sobre todo, optimizando la manera en que se relacionan con sus clientes.

“La inteligencia artificial ya es parte del día a día de MAPFRE. Tenemos decenas de algoritmos de IA y de casos de uso, que se desarrollan en dos grandes vertientes: la eficiencia de nuestros procesos internos y la mejora de la experiencia de cliente”, explica Miguel Ángel Rodríguez Cobos, Global Head of Innovation de MAPFRE. La automatización de procesos y el apoyo en la toma de decisiones son las dos funciones a las que MAPFRE está encontrando una mayor utilidad en este campo.

Del lado del cliente, la atención está evolucionando a grandes pasos de la mano de la inteligencia artificial, haciendo que las respuestas a las necesidades de los usuarios sean más rápidas y más precisas. Es una revolución cuyas consecuencias, por la propia capacidad de aprendizaje en la que se basa la IA, solo están empezando.

Estos son dos de los proyectos más destacados de MAPFRE que muestran cómo esta transformación del sector se está haciendo tangible:

• Proyecto Esencia: IA para agilizar al máximo la gestión de siniestros 

El de los seguros es un sector atípico en cuanto a que, en general, tras el pago de la póliza no se obtiene un producto o servicio tangible, sino el compromiso de que la compañía responderá cuando surja un problema. En esos momentos, los trámites se pueden convertir en una molestia para el cliente, y la clave para una buena solución es que esta sea sencilla y rápida. Con este objetivo, la inteligencia artificial es una aliada perfecta, algo que se puede ver en este proyecto.

Cuando el cliente declara el siniestro, la IA es capaz de procesar toda la información que el usuario está aportando: tanto lo que comunica con sus propias palabras como las imágenes y documentos que adjunta (por ejemplo, un presupuesto o factura). Esto le permite tomar decisiones de tramitación automática.

Habrá casos en los que el empleo de la IA llegará hasta la resolución inmediata del siniestro sin requerir intervención humana, siendo el ejemplo más común una reclamación en la que el cliente aporta una factura, y el sistema comprueba que todo es correcto, autorizando directamente su pago. En otros casos, la IA avanza en el trabajo de recopilar toda la información necesaria (solicitando al cliente la que falte) y hacer una análisis previo, para traspasarlo al profesional que ya tendrá todos los elementos para poder tomar una decisión final. En cualquiera de las situaciones, el cliente se verá beneficiado con una resolución mucho más rápida.

• Proyecto Iris: verificación automática de vehículos gracias a la IA

El cliente acaba de comprar un coche usado y necesita un seguro para poder empezar a circular. Hasta hace poco, la contratación requería llevar previamente el vehículo hasta un centro oficial en el que pudiese ser revisado. O, más recientemente, existe la opción de enviar las fotografías para que sean examinadas por un revisor, un proceso que no obstante se puede prolongar varios días.

Gracias al proyecto IRIS, esa verificación puede hacerse en pocos segundos. El cliente recibe un SMS con un enlace a una solución web (ni siquiera es necesario descargar una aplicación) que le guiará para tomar varias fotografías del coche. Las imágenes son enviadas inmediatamente,  y una inteligencia artificial las analiza en tiempo real e identifica si hay algún daño en la carrocería del coche, de manera que se puede automatizar el proceso de contratación.

Para que este mecanismo pueda ser fiable y diferenciar, por ejemplo, un arañazo de una simple mancha, se ha empleado un algoritmo de aprendizaje profundo (deep learning), que consiste en entrenar a la IA proporcionándole una gran cantidad de casos reales. Tras analizar miles de fotografías y la respuesta correcta para cada una de ellas, el sistema está en condiciones de resolver nuevos casos con una precisión de más del 95%. 

“Estos proyectos significan, por un lado, una atención personalizada, pero a la vez mucho más eficiente en cuanto a tiempo de respuesta y tiempo de resolución, que es lo que interesa al cliente, el gran beneficiado”, asegura Miguel Ángel Rodríguez Cobos. “El cliente nota un gran cambio porque, en el momento en que nos necesita, podemos resolver su caso sin muchos de los trámites que terminaban siendo una molestia”, añade.

Los expertos en el sector creen firmemente que la inteligencia artificial seguirá progresando en el sector asegurador, con la analítica avanzada y los algoritmos de machine learning y deep learning como los terrenos en los que muestra un mayor potencial para transformar los procesos internos y el contacto con el cliente. También la IA generativa, muy presente en la actualidad en las noticias y el debate público, es un terreno que están explorando multitud de empresas, pero en el que siempre se debe valorar en qué casos aporta valor para el usuario.

Un aspecto clave será, asimismo, la adaptación a las diferentes normativas que irán surgiendo sobre la IA, como la ya anunciada por la Unión Europea para 2024. Y es que el boom de esta tecnología ha ido acompañado de un incremento de las leyes aprobadas por países y organizaciones internacionales para regularla. El de la IA es un terreno aún por explorar, y estos marcos legales pueden aportar claridad sobre la dirección en la que debe dirigirse y los límites que comienzan a vislumbrarse, tanto para las empresas como para otros actores públicos y privados.

Además, no es solo un tema legal: las cuestiones éticas son parte importante en el debate. Y es aquí donde se vuelve más importante el papel del trabajador humano, que siempre será necesario para supervisar esta tecnología, y asegurarse de que se aplican las buenas prácticas y que su uso sigue siendo en beneficio, ante todo, de las personas.

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