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Las herramientas tecnológicas que los expertos recomiendan para el seguro

La revolución tecnológica pone a disposición de las empresas del sector asegurador un amplio abanico de herramientas, pero ¿cuáles son las tecnologías más recomendadas para su incorporación inmediata? Hablan los expertos.

Según la segunda edición del ‘Estudio de la madurez en el uso de la analítica avanzada en el sector asegurador’, publicado por KPMG en octubre de 2020, el 81% de las entidades aseguradoras dan una importancia estratégica a los datos a la hora de mejorar la competitividad y permitir el crecimiento. En el 76%, la gestión de los datos ocupa un lugar preferente en sus planes estratégicos.

“Todos los aspectos relacionados con el gobierno del dato han mejorado con respecto al último año, permitiendo a las organizaciones incrementar la sensibilización interna acerca del valor que podría aportar un mejor conocimiento y sensibilidad de los datos, y lo que se puede esperar de los mismos”, señala el informe. En el ámbito organizativo, destaca que el 86% de las compañías ya tenía una organización específica para el gobierno del dato.

“A partir de los datos obtenidos se puede resaltar la gran evolución que ha tenido el sector asegurador, con una reducción de las compañías que se encontraban en fases de madurez iniciales (evolucionado de un 22% a un 11%), y un incremento significativo del número de empresas en los dos tramos de madurez intermedios, donde se percibe un claro avance desde el 66% de las entidades a un 77% de las mismas. Estos datos demuestran el esfuerzo y dedicación realizado por las compañías aseguradoras en los últimos tiempos” a la transformación tecnológica, subraya el informe. Pero, ¿cuáles son las tecnologías concretas que los expertos más destacan y recomiendan?

Del RPA al ML

“La gestión del dato es un concepto clave y sin duda va a ser un factor diferenciador en los próximos años”, incide Iván Buceta, Chief Information & Data Officer de Ebroker. “Precisamente, esta importancia es la que hace que las plataformas de BI estén jugando un papel esencial en la gestión y explotación de los datos de los que disponen nuestros usuarios. En conjunción con las plataformas de BI, el segundo tipo de herramientas que consideramos jugarán un papel clave en los próximos años serán las herramientas de Machine Learning, las cuales permitirán extraer la potencia de los datos generados en el ‘datalake. Y su aplicación en la elaboración, por ejemplo, de modelos predictivos, supondrá una ventaja competitiva para aquellas plataformas que mejor sepan explotar estas tecnologías. Por último, si tuviéramos que apostar por una tercera tecnología que vaya a marcar un papel diferenciador en los próximos años, sin duda señalaríamos RPA (Automatización Robótica de Procesos), ya que su aplicación no solo aporta ventajas relacionadas con la eficiencia de los procesos de gestión habituales en el sector, sino que esta tecnología, unida a las dos enumeradas previamente, van a permitir a nuestros usuarios dar una atención mucho más personalizada a sus clientes, simplificando labores como la elaboración de ofertas personalizadas o el análisis de las necesidades globales de un cliente, yendo mucho más allá de un simple asesoramiento comercial”, analiza.

Desde Hiscox, consideran que todas “aquellas herramientas que ayuden a alimentar los modelos de riesgo de las aseguradoras y ayuden a una rápida y óptima contratación por parte del asegurado, serán esenciales”. 

Juan David Ruiz, CEO de Ruiz Re, subraya el papel del ‘sandbox’, “ya que permite probar cada tecnología antes de ponerla en producción”. También destaca el Machine Learning, “una herramienta que permite identificar patrones en los datos y nos permite avanzarnos a eventos”, así como la RPA, “que permite automatizar determinadas tareas administrativas, dejando al usuario para tareas de valor añadido”.

“En el contexto asegurador, donde la innovación, la rapidez y el dinamismo son factores críticos para el éxito, van a ser claves las herramientas que garanticen autonomía de las áreas de negocio, la eficiencia en los procesos de transformación y la flexibilidad para integrar los ecosistemas internos y externos de forma única y competitiva”, vaticina Cátia Baião, Marketing & Partnerships Manager de MSG Life Iberia. “En esta realidad digital, dinámica y centrada en el cliente, las herramientas de soporte van a ser esenciales para anticipar las necesidades del cliente basadas en análisis predictivo y para mantener la comunicación con el cliente con lenguaje natural y 24/7 (ChatBots con Inteligencia Artificial)”, destaca. “Por otro lado, desde un punto de vista de negocio, las herramientas de automatización de procesos (RPA) van a ser esenciales para soportar el análisis y decisión automática de complejos procesos del negocio asegurador garantizando la eficiencia operativa”, concluye.

Inteligencia Artificial y riesgos

“Más que herramientas concretas, destaco tres aplicaciones de la tecnología concretas: la retención de la cartera, el crecimiento de cartera y las mejoras en la suscripción de riesgos”, señala por su parte Román Mestre, socio fundador de Melmacia.

“El uso de IA para la selección de riesgos a través del uso de Datarobot nos está dando muy buenos resultados”, indica Patricio Ilyef, director de Organización y TI de DAS. “También el uso de IA aplicado a Devops nos permite identificar puntos de mejora en nuestras aplicaciones web, lo que luego se traduce en una mejora en la calidad de servicio percibida por nuestros clientes”, señala.

Ruud van Gerwen, director de Marketing Global de FRISS, también pone el acento en la Inteligencia Artificial, “porque es necesario ser capaces de explicar que sucede “dentro” de la inteligencia artificial”. Si una decisión de cierto riesgo no puede ser explicada, el asegurador tendrá un gran problema”, advierte. A su juicio, “los riesgos necesitan ser totalmente incorporados en los procesos de contratación y prestaciones para ser efectivos. Debería de hacerse una valoración en tiempo real del potencial riesgo y fraude para generar una respuesta inmediata”, sentencia. Asimismo, “para poder crear una visión holística de los riesgos, añadir datos externos ayuda a tener un entendimiento total de que hay detrás de una solicitud de póliza o un siniestro”.

Ángel Parra, director de Tecnología de Codeoscopic, pone el acento en que “las compañías de seguros necesitan herramientas que les permitan analizar la evolución de sus productos, comparándolos con el resto del sector. Con esa información serán capaces de tomar decisiones rápidas, con la mayor cantidad de información estructurada posible, y medir de forma rápida el impacto de las acciones llevadas a cabo. Necesitan también herramientas que permitan analizar la demanda de productos y servicios que va a requerir el sector, para poder adelantarse a estas necesidades”, añade.

Conectividad

“Con una visión de medio plazo y teniendo en cuenta la propia evolución del EIAC y la implementación de la bidireccionalidad en CIMA, la herramienta de conectividad entre aseguradoras y mediación será esencial”, observa David Millet, Chief Marketing & Commercial Officer de MPM Software. “Si a ello le sumamos, la aplicación de análisis y algoritmos de IA, será una fuente de información muy valiosa para la gestión del negocio asegurador. Por otro lado, la aplicación de tecnologías de AI y ML a los tarificadores embebidos en las plataformas tecnológicas de la mediación, con conexión en tiempo real con las aseguradoras permitirá realizar ‘tarificaciones inteligentes’ y personalizadas a las necesidades de los clientes. Por último, los ChatBots se van a generalizar para acabar sustituyendo las diferentes herramientas y apps de relación con los clientes, sobretodo para los particulares”, vaticina.

La opinión de los expertos:
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