La industria de seguros es una de las más competitivas. En la actualidad existe una gran cantidad de empresas que se disputan el liderazgo del mercado. Lograr ese objetivo se vuelve cada vez más difícil, dado que cada vez son más las empresas que incorporan nuevas tecnologías a sus prácticas, con el fin de lograr un servicio altamente personalizado. Esta calidad de servicio ha demostrado ser en otras industrias uno de los atributos de calidad que buscan los usuarios a la hora de cambiar o elegir un proveedor.
Para desarrollarse y prosperar en el contexto actual, las aseguradoras comienzan a acudir a la Inteligencia Artificial y a las técnicas de Machine Learning para entender mejor el mundo en el que operan, y para cubrir las necesidades de un público más demandante, que busca un servicio más eficiente y precios de pólizas a la medida de sus necesidades.
Si bien la industria de seguros muchas veces hace uso de modelos de regresión u otras técnicas de aprendizaje estadístico, que tienen en cuenta algunas docenas de variables para determinar si un aplicante es seguro, los algoritmos de Machine Learning pueden tener en cuenta cientos o miles de variables, además de encontrar infinidad de relaciones entre estas variables para determinar el riesgo de un aplicante.
En esta nota te contamos cómo puedes dar tus primeros pasos en esta dirección, si aún no lo has hecho, o cómo potenciar tu trabajo si ya estás caminando este trayecto.
Pay per use/Pay as you drive model
El modelo Pay As You Drive (PAYD) es un tipo de seguro para vehículos donde los costos dependen del tipo del vehículo usado, el tiempo, y el comportamiento, entre otros factores.
Bajo este modelo se intenta diferenciar y recompensar a los conductores responsables, modificando las tarifas u otorgando algún otro tipo de beneficios.
Con la llegada de IoT o Internet de las Cosas hoy en día se pueden disponibilizar cientos de datos para ser analizados y usados a favor de las aseguradoras. Combinando esto con el poder predictivo de la Inteligencia Artificial, se obtiene una poderosa herramienta a la hora de caracterizar y predecir el riesgo de los conductores, logrando así comprender mejor su comportamiento para la aplicación del modelo PAYD.
Este grado de personalización ha demostrado funcionar en otras industrias como un importante potenciador en sus usuarios a la hora de elegir un nuevo proveedor o cambiar al actual, pues genera esa confianza de contratar un servicio a medida, además de un gran sentimiento de lealtad, en el que los clientes sienten que su proveedor vela por sus intereses.
Se puede aprender mucho de los usuarios, con el fin de otorgarles beneficios según su comportamiento. De esa manera, se beneficia a aquellos que son de bajo riesgo y se busca premiar mejores hábitos, frente a aquellos que presentan mayor riesgo.
IA para mejorar el scoring
El scoring es la base de las compañías aseguradoras, las cuales son capaces de ajustarse a la mayoría de los riesgos, siempre y cuando vaya acompañado de una tarifa acorde. Sin embargo, muchas aseguradoras se siguen valiendo de métodos tradicionales a la hora de la evaluación de riesgo. Por ejemplo, usando datos históricos para un determinado código postal cuando se calculan riesgos en propiedades, o usando indicadores anticuados para evaluar usuarios.
…entonces cómo puedo emplear la IA al servicio de mi empresa?
Para comenzar, lo más importante es poder medir la actividad de un usuario con el fin de obtener un scoring, de acuerdo a su comportamiento. En la actualidad las más importantes productoras de vehículos incluyen cada vez más sensores que permiten la comunicación entre vehículos. Sin embargo, esto no representa todavía el estándar del mercado, por lo que hoy día para resolver esa dificultad se requiere de dispositivos que, incorporados en el automóvil, puedan tomar mediciones relacionadas a la velocidad promedio, horarios de viaje, rutas elegidas, cumplimiento de las normas viales, etc.
Como pequeño disclaimer destacamos la importancia de dispositivos bien calibrados pues servirán de input para nuestros modelos predictivos.
Contando con datos referidos al comportamiento de los usuarios, se pueden aplicar diferentes estrategias para entender a los usuarios. Por un lado, a través del uso de algoritmos no supervisados podemos obtener grupos de usuarios que están relacionados entre sí.
De estos, potenciados con el análisis de los expertos, se pueden extraer importantes conclusiones sobre los riesgos inherentes a los clientes o cuánto deberá valer una póliza para, así, mitigar costos mayores.
También se puede optar por el uso de algoritmos supervisados, como por ejemplo las redes neuronales, que permiten aprender de perfiles de usuarios ya conocidos para predecir futuros clientes o, inclusive, detectar comportamientos anómalos que requieran la modificación de su póliza.
Beneficios aplicados a la industria de seguros (pólizas, customización, disminución del riesgo)
Utilizando métodos tradicionales una compañía de seguros no puede hacer uso de todos los datos estructurados y no estructurados que tiene a su disposición. Sin embargo, utilizando técnicas analíticas de Ciencia de Datos, se puede estructurar y minar toda esta información para luego utilizarla en algún modelo de Machine Learning.
Los casos de uso pueden ir más allá de categorizar a los usuarios por scoring de riesgo, también se pueden generar mayores beneficios, como por ejemplo:
- Detección de fraude: los fraudes representan grandes pérdidas anuales a las aseguradoras. Estas podrían anticiparse ante anomalías en el comportamiento de usuarios fraudulentos
- Marketing personalizado: los clientes siempre valoran recibir servicios personalizados. Conociendo en profundidad a tus usuarios puedes planificar distintas campañas de marketing que se adapten a los diferentes segmentos.
- Predicciones del valor del cliente: también conocido como CLV (Customer Lifetime Value), es un indicador que representa el valor del cliente a la empresa, para así conocer la ganancia que se obtendrá en una relación a futuro con ese cliente.
- Optimización de precio: como mencionamos más arriba, se pueden generar distintos paquetes de productos que permitan capitalizar buenos y malos conductores.
Innovando con Inteligencia Artificial: el caso SnapCar
Snapcar es una empresa de seguros que ofrece el servicio para vehículos a través de su app. Mediante el uso de Internet de las Cosas recolecta información del conductor y del auto. De acuerdo a cómo y cuánto maneje, el usuario se ahorrará hasta un 50% en su póliza.
7Puentes acompañó a SnapCar en la superación de los desafíos mencionados anteriormente, logrando una experiencia satisfactoria para ambos.
En 7Puentes contamos con la experiencia necesaria para transformar información en valor agregado. Habiendo tenido éxito en la industria aseguradora, junto a nuestro equipo de ingenieros y científicos de datos, podemos materializar cualquiera de los beneficios ya mencionados.
El uso de metodologías ágiles, que nos permiten una entrega iterativa e incremental y la comunicación activa entre los expertos de negocio y nuestros líderes siempre listos para resolver cualquier desafío que surja, implementamos con rapidez y con un alto nivel de calidad.
¿Qué estás esperando para extraer y materializar todo el valor oculto en tu empresa y que está listo para florecer?
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