Opinión de experto

Segmentación de reclamaciones y optimización del pricing en aseguradoras

Pilar Arenas, Strategy, Business Development & Insurance Leader de Keyrus, nos habla sobre segmentación de reclamaciones y optimización del pricing en el sector asegurador.

Cada día se producen miles de siniestros, datos diversos y consultas de clientes en el sector de los seguros, lo que lo convierte en un entorno perfecto para los sistemas impulsados por la IA (incluyendo tanto la ciencia de los datos como el aprendizaje automático).

De hecho, la aplicación de la ciencia de datos en los seguros es una necesidad para que los proveedores se adelanten a los defraudadores, reduzcan las pérdidas y ofrezcan las mejores soluciones ajustadas al riesgo de sus clientes. Predicciones precisas Las primas, las proyecciones de riesgo, los ajustes de siniestros, el asesoramiento financiero personalizado y la suscripción a servicios se derivan de la capacidad del proveedor para realizar predicciones precisas basadas en datos. Y todo está conectado; una previsión inexacta conduce a primas desajustadas, proyecciones de riesgo inexactas y una gestión ineficaz del balance, todo lo cual puede perjudicar los resultados de un proveedor de seguros y, en última instancia, aumentar los costes para el consumidor. Además, el precio de los errores es alto, por lo que minimizar el riesgo es fundamental. Optimizar la gestión de reclamaciones El potencial de la Inteligencia Artificial para mejorar los procesos de reclamaciones es enorme, ya que no solo promete una reducción de costes por la eliminación de ineficiencias, sino también una mayor satisfacción del cliente que tiene la oportunidad de aumentar los ingresos.

La segmentación de reclamaciones y el análisis de los protocolos de actuación es el proceso de analizar la complejidad involucrada en cada reclamación y asignar un scoring basado en el nivel de complejidad. Este proceso ayuda en gran medida a las compañías de Seguros a reducir el tiempo de procesamiento de reclamaciones al rastrear rápidamente las reclamaciones de baja complejidad y asignar las más complejas a un gestor adecuado que tenga experiencia para lidiar con el caso. Esta solución también ayuda a las aseguradoras a utilizar eficientemente a los gestores de reclamaciones. Clasificación de siniestros Por otro lado, la clasificación de siniestros es fundamental dado que no ser capaz de aislar con precisión los siniestros que justifican una liquidación rápida -o una investigación más profunda- puede resultar caro y dar lugar a algunos siniestros significativamente pagados en exceso o en defecto. Los sistemas basados en IA son más sofisticados y matizados que un sistema basado en reglas, y pueden hacer realidad una mayor granularidad. Optimización del pricing

Por último me gustaría mencionar que gracias a la IA las aseguradoras pueden aplicar estrategias de tarificación mucho más granulares, evolucionando de los tradicionales GLM a modelos más avanzados.

Están supervisando dinámicamente el mercado, impulsando su comprensión de los riesgos a cubrir y ofreciendo los mejores precios ajustados a ese nivel riesgo. Esto les permite seguir siendo competitivos y conservar la confianza y las cuentas de sus clientes actuales.