¿Cómo pueden las aseguradoras monetizar las aplicaciones de IA generativa privada?
Cristina Tello: Las aseguradoras pueden monetizar las aplicaciones de IA generativa privada de varias maneras. Por ejemplo, mediante la optimización de procesos internos. Automatizar tareas repetitivas como la gestión de reclamos y la suscripción de pólizas puede reducir significativamente los costos operativos. Implementar un sistema de IA que revise automáticamente documentos de reclamos puede disminuir el tiempo de procesamiento y los costos asociados. Todo ello sin compartir el conocimiento de su compañía a externos, que en el caso de grandes aseguradoras son años de experiencia y diferencial en su trato al cliente.
¿De qué manera la IA generativa privada puede mejorar la experiencia del cliente en las aseguradoras?
Cristina Tello: La IA generativa privada puede personalizar las interacciones con los clientes y ofrecer productos y servicios adaptados a sus necesidades. Esto mejora la satisfacción y fidelización del cliente. Un ejemplo es la creación de chatbots inteligentes que brindan asistencia inmediata y personalizada, aumentando la satisfacción y retención de clientes. Con datos sensibles del cliente en poder de la compañía que aporten valor en el caso de uso ( por ejemplo más de un seguro con la compañía, o uso del seguro los últimos años) , y en tiempo real. Resolución de incidencias en la primera llamada al tener acceso inmediato a toda la información.
¿Qué papel juega la IA generativa privada en la innovación de productos y servicios en el sector asegurador?
Cristina Tello: La IA generativa privada ayuda a identificar nuevas oportunidades de mercado y a desarrollar productos innovadores que responden a las necesidades emergentes de los clientes. Por ejemplo, se pueden desarrollar pólizas de seguro personalizadas basadas en el análisis de datos de comportamiento y preferencias de los clientes, lo que incrementa la relevancia y el valor de los productos ofrecidos aumentando el NPS.
¿Cómo puede la IA generativa privada ayudar en la detección y prevención de fraudes en el sector asegurador?
Cristina Tello: La IA generativa privada puede analizar patrones de comportamiento y detectar actividades sospechosas en tiempo real, lo que reduce significativamente las pérdidas financieras por fraudes. Por ejemplo, implementar sistemas de IA que analicen reclamos de seguros puede evitar pagos fraudulentos al detectar irregularidades y comportamientos anómalos. Sin difamación ni problemas de compartición de sospechas en sistemas externos.
¿Cuál es el impacto de la IA generativa en la optimización de la suscripción de seguros?
Cristina Tello: La IA generativa privada permite evaluar con precisión los riesgos asociados a cada cliente mediante el análisis de grandes volúmenes de datos. Esto posibilita establecer primas de seguro más competitivas y justas. Utilizar modelos de IA para predecir el riesgo de siniestros basados en datos históricos y comportamentales permite ajustar las primas de manera dinámica y adecuada.
Las estrategias de monetización de aplicaciones de IA generativa en aseguradoras ofrecen varios beneficios clave:
- Reducción de costos operativos: Automatizar tareas repetitivas como la gestión de reclamos y la suscripción de pólizas permite a las aseguradoras reducir significativamente los costos laborales y operativos, mejorando la eficiencia interna.
- Mejora de la experiencia del cliente: Personalizar las interacciones con los clientes y ofrecer productos y servicios adaptados a sus necesidades incrementa la satisfacción y fidelización del cliente, lo que puede resultar en una mayor retención y lealtad. Menor RPU y mayor NPS
- Innovación en productos y servicios: Identificar nuevas oportunidades de mercado y desarrollar productos innovadores que respondan a las necesidades emergentes de los clientes posiciona a las aseguradoras como líderes en innovación y les permite mantenerse competitivas en el mercado.
- Reducción de pérdidas por fraudes: Implementar sistemas de IA para detectar y prevenir fraudes en tiempo real minimiza las pérdidas financieras, protegiendo a la empresa y a sus clientes.
- Evaluación precisa de riesgos: Analizar grandes volúmenes de datos para evaluar con precisión los riesgos asociados a cada cliente permite establecer primas de seguro más competitivas y justas, optimizando el proceso de suscripción. Sin sesgo, solo con criterios marcados por la propia compañía.
- Generación de ingresos adicionales: Monetizar datos anónimos y agregados mediante su venta a terceros para análisis de mercado y estudios de investigación abre nuevas fuentes de ingresos para las aseguradoras. Siempre que los maneja internamente pueden realmente asegurarse de que son Anonimizados
- Optimización de decisiones de inversión: Utilizar IA generativa privada para analizar datos financieros y de mercado mejora la toma de decisiones de inversión, lo que maximiza los rendimientos y la eficiencia en la gestión de carteras.
Implementando estas estrategias, las aseguradoras pueden maximizar su retorno de inversión, mejorar la eficiencia operativa, aumentar la satisfacción del cliente y fortalecer su posición en el mercado.
