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Por: Tobias Büttner y David Feghelm
La creciente digitalización en todos los aspectos de nuestra vida está encaminada a cambiar radicalmente el mundo de la gestión de las reclamaciones. Tobias Büttner, Gerente de Reclamaciones, y David Feghelm, Gerente Ejecutivo de Soluciones para Reclamaciones, comentan acerca de cómo las aseguradoras en un futuro utilizarán la tecnología digital para gestionar los siniestros. (Publicado por primera vez en Munich Re Topics Online).
Tobias Büttner: La gestión de reclamaciones en particular es un área que se beneficiará de forma importante de las nuevas tecnologías, en su mayoría de la digitalización. Las InsurTech emergentes tales como Lemonade en EE. UU. ya han demostrado que un manejo totalmente automatizado de reclamaciones de los negocios masivos por medio de inteligencia artificial ya no es simplemente una visión. También la gestión de grandes siniestros aumentará el uso de la nueva tecnología.
David Feghelm: El reconocimiento inteligente de imágenes cada vez se vuelve más relevante para las (re) aseguradoras en la gestión de siniestros importantes como son los desastres naturales. La evaluación automatizada de imágenes satelitales y fotografías aéreas por medio de algoritmos brinda una perspectiva general rápida y un estimado aproximado de los siniestros que han ocurrido y en dónde ocurrieron. Recursos tradicionales utilizados actualmente se pueden emplear más eficientemente, lo que reduce los costos y los tiempos de procesamiento de reclamaciones. En un escenario ideal, una vez que se combine la información obtenida de esta forma con una cartera de datos (riesgos asegurados y su ubicación), usted podrá realizar rápidamente un estimado de forma remota sobre la magnitud del siniestro en su propia cartera. El principal reto aquí es la calidad de los datos, particularmente en términos de geocodificación de los riesgos y el ajuste de algoritmos para propósitos de clasificación de las reclamaciones.
Büttner: Con los siniestros importantes complejos, es vital poseer una cantidad suficiente de información re- levante. En este contexto, puedo observar beneficios importantes para todos los involucrados, de forma que las subjetividades y los presentimientos serán reemplazados con decisiones basadas en datos concretos. Sin embargo, los datos de los siniestros necesitan complementarse con datos sobre la exposición y las pólizas, con una asociación sin restricciones entre las fuentes de datos siempre que se admitan.
Feghelm: Cuando se permita legalmente, un data lake1 central permitirá que grandes cantidades de datos se almacenen y se vinculen entre sí. De esta forma, los datos sobre riesgos y reclamaciones se pueden enriquecer con aspectos relevantes, se pueden cerrar las lagunas en el conocimiento y se puede establecer un entendimiento integral. Al usar los análisis modernos de datos, la información importante para propósitos de gestión de reclamaciones estará disponible de forma rápida, fácil y dirigida. Las tendencias de reclamaciones se reconocerán antes y se generarán indicadores para las reclamaciones. Los algoritmos, con ayuda de los análisis predictivos2, podrán pronosticar la cantidad de reclamaciones con mucha más precisión. Esto nos permitirá detectar los siniestros importantes con patrones prolongados inusuales más rápidamente. El proporcionar estos datos a nuestros clientes acelerará el acuerdo con el titular de la póliza e incrementará la satisfacción del cliente, al mismo tiempo que disminuirá el riesgo de que una reclamación lleve más tiempo del esperado. La suscripción también se beneficiará si los datos adquiridos se pueden procesar de tal forma que deriven en hallazgos a largo plazo sobre la selección de riesgos y la fijación de precios.
Büttner: Otro reto importante será el poner a disposición la información procesada y recolectada a partir de las carpetas de reclamaciones, los informes de reclamación y otras fuentes no estructuradas. En la medida de lo posible, la información no estructurada se convertirá en datos estructurados haciéndolos útiles para su análisis.
Feghelm: Se ha logrado el progreso en esta área con ayuda de la extracción de texto3 y el procesamiento de lenguajes naturales: análisis de texto basado en software en un proceso automatizado. La consistencia y la alta calidad de datos son los principales beneficios de utilizar tales tecnologías para la recolección de información. Por ejemplo, para permitir que los escenarios de pérdida se detecten inmediatamente y que las tendencias se identifiquen, ya se están buscando de forma sistemática fuentes de sitios de información, blogs y redes sociales.
Con negocios masivos, así como reclamaciones muy importantes, la digitalización también se puede usar para propósitos de prevención de siniestros. Las aseguradoras recolectan datos de forma sistemática de todas las fuentes a las que tienen acceso de forma legal y que se pueden usar para este propósito, tales como las redes sociales. Como reaseguradora global, tenemos el beneficio de ser capaces de acceder a los datos primarios mientras se salvaguardan los intereses de nuestros clientes. Estos datos, entonces, se valoran de forma automática con ayuda de inteligencia artificial. Los análisis de datos permitirán que las tendencias de reclamaciones y los desarrollos inusuales se identifiquen en una etapa más temprana de lo que hoy es posible, y también facilitará la mitigación de los riesgos asociados. De esta forma, las aseguradoras pueden iniciar mucho antes la gestión activa de reclamaciones.
Büttner: Junto a la prevención de siniestros, la tecnología moderna también producirá mejoras permanentes en la gestión de reclamaciones, ambas durante y después de la ocurrencia de un siniestro. Tome el ejemplo de un incendio importante en una planta industrial: la gestión de reclamaciones en esta instancia es un proceso complejo, y la automatización completa del proceso presenta un desafío importante.
Feghelm: Particularmente con los riesgos más importantes y complejos, la comunicación efectiva con todos los accionistas desempeñará una función clave, desde el titular de la póliza hasta la reaseguradora. La eficiencia se puede mejorar mucho hoy en día al asegurar el acceso rápido a toda la información relevante, y a una mayor transparencia entre las diferentes partes involucradas. Otras mejoras se lograrán en el futuro con el apoyo de nuevas soluciones móviles y de la nube. Entonces, la información puede compartirse simultáneamente entre los participantes. Por ejemplo, si un experto en siniestros utiliza una laptop o una tableta para realizar registros digitales de la información en el sitio, incluyendo fotos y video, estos pueden hacerse disponibles directa y simultáneamente para la aseguradora y para la reaseguradora por medio de una conexión de datos y los servicios en la nube. Esto elimina cualquier tiempo de espera para los informes y reduce los tiempos de procesamiento.
Büttner: La automatización de la gestión de reclamaciones mejorará considerablemente la eficiencia, haciendo más rápido el proceso con el mismo nivel de calidad, y recortando los tiempos de pago de forma importante. El gran potencial involucrado en el presente se puede ilustrar con el ejemplo de un incendio a gran escala en una fábrica de producción: los drones controlados de forma remota pueden producir material de imagen y video en el momento que no es posible que la gente entre al sitio por ser peligroso.
Feghelm: Al mismo tiempo, los gerentes de reclamaciones pueden darse una buena idea acerca de la situación del siniestro directamente por medio de una transmisión de video en sus estaciones de trabajo; y pueden aconsejar a los titulares de la póliza acerca de la gestión del siniestro y qué pasos deberán tomar. Se dará asistencia al gerente de reclamaciones por medio de un Chatbot4 inteligente que registra la información sobre la comunicación con los clientes y la evalúa en tiempo real. De tal forma, los titulares de la póliza reciben antes su dinero además de que pueden disfrutar de un mejor servicio, mientras que los costos de procesamiento se reducen por parte de la aseguradora. Eventualmente, seremos capaces de identificar completamente la causa del siniestro de forma automática por medio de inteligencia artificial y de hacer estimados iniciales sobre la magnitud del siniestro.
Büttner: La tecnología de sensores y el IoT5 también se volverán mucho más importantes. Estoy pensando en dispositivos como las redes de sensores que envían automáticamente grandes cantidades de datos a las aseguradoras. Por medio de una evaluación correcta, los datos obtenidos de esta forma pueden proporcionar información acerca de los siniestros y también una detección temprana de siniestros y de mitigación de las pérdidas.
Feghelm: Por ejemplo, hoy en día se instalan sensores en las turbinas de aire para actuar como sistemas de alerta temprana, llamando la atención hacia los problemas en los engranajes y desencadenando un cierre del sistema antes de que ocurra algún daño importante. Los procesos de producción del cliente (el fabricante del equipo) también se pueden mejorar al mismo tiempo a través de un análisis inteligente de los datos. Virtualmente, no existen límites a las posibilidades en esta área. Para asegurar el correcto funcionamiento de los procesos y permitirle desarrollar su potencial completo, es esencial para el flujo de información, que los sensores inteligentes se integren sin inconvenientes para el entorno del sistema interno.
Büttner: En cuanto a la gestión de reclamaciones, la función del gerente de reclamaciones también sufrirá cambios y se añadirá la función del contacto central que proporciona los servicios directamente al cliente. Al técnico de reclamaciones internas se le proporcionará la tarea de gestionar el proceso como un gerente altamente calificado.
Feghelm: Los Data Scientists6 (científicos de datos) también se volverán cada vez más importantes, estructurando los datos de forma práctica, filtrando la información esencial a partir de la enorme masa de datos e identificando los patrones futuros de siniestros. Esto funcionará particularmente bien si los gerentes de reclamaciones, los ingenieros de riesgos y los científicos de datos trabajan en conjunto.
Büttner: En resumen, la gran variedad de opciones ofrecidas por la digitalización hace posible a las aseguradoras y a las reaseguradoras obtener una imagen más rápida y clara de un siniestro y optimizar sus procesos de toma de decisiones. Por su parte, los titulares de la póliza se benefician de procesos de reclamaciones y de pagos más rápidos y de servicios adicionales que ofrecen las herramientas digitales.
- Un data lake es un método de almacenamiento de datos dentro de un sistema o repositorio, en su formato natural, que facilita la colocación de información en diversos esquemas y formas estructurales, usualmente notas o archivos.
- El análisis predictivo comprende una variedad de técnicas estadísticas a partir del modelo predictivo, el aprendizaje automático y extracción de datos que analizan hechos actuales e históricos para realizar predicciones acerca de eventos futuros o desconocidos.
- La extracción de texto, también conocida como extracción de datos de texto, que equivale aproximadamente a su análisis, es el proceso de derivación de la información de alta calidad del texto.
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Un Chatbot (bot conversacional) es un programa computacional que conduce una conversación por medio de métodos auditivos o de texto.
- IoT, por sus siglas en inglés (El Internet de las cosas) es la red de dispositivos físicos, vehículos y otros objetos con electrónicos, software, sensores, actuadores y conectividad de redes integrados que le permiten a estos objetos recolectar e intercambiar datos.
- La ciencia de datos es un campo interdisciplinario acerca de los métodos científicos, los procesos y los sistemas para extraer conocimiento u observaciones a partir de los datos en diversas formas, ya sea de forma estructurada o no estructurada, similar a la extracción de datos.
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