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Los chatbots en las aseguradoras

Antonio Barriendos, Chief of Innovation Officer de AV Group

Ante los últimos avances de la transformación digital y la posibilidad de acceso a la información, el cliente actual aprende mucho más rápido, es más exigente pues accede a servicios de la competencia, en definitiva, es más ágil en la búsqueda de lo que necesita. La flexibilidad, imprescindible para este nuevo mercado, la puede proveer unos servicios tecnológicos de vanguardia debidamente implementados, para generar valor añadido a los procesos de negocio de las empresas. Es momento para que las aseguradoras se suban al tren de las nuevas aplicaciones tecnológicas para responder al nuevo paradigma.

Este nuevo paradigma coloca al cliente en el centro, pero no estará mucho tiempo pues el cliente ya no espera, busca, elige y esta vez tiene decisión propia. Ahora, con internet, es el cliente el que elige y el que se informa, por lo tanto las aseguradoras deben hacer lo posible por conocer a su cliente objetivo, sus preferencias y necesidades. Una tecnología relativamente reciente y relacionada son los chatbots. Éstos logran responder y solucionar la mayor parte de las consultas de los clientes, basándose en ciertas reglas de gestión pre programadas. Se trata de ayudar al cliente en el periodo de “búsqueda” de su posible solución.

Ante esta situación, los chatbot mejoran muchísimo la experiencia del usuario. Evitan la frustración de esperar la respuesta a un e-mail o una atención de un operador más o menos ocupado, el chatbot está siempre preparado y suaviza esta atención a las primeras preguntas del cliente-usuario que canalizan las primeras dudas y permiten las primeras sugerencias para determinar el perfil del cliente.

El chatbot está siempre preparado y suaviza esta atención a las primeras preguntas del cliente-usuario que canalizan las primeras dudas y permiten las primeras sugerencias para determinar el perfil del cliente

Otra gran ventaja es que está demostrado, que la mayoría de los clientes-usuarios se sienten mucho más cómodos expresando sus ideas en lenguaje coloquial, en lugar de buscar en un índice o un listado de productos más o menos extenso. Tener una mejor experiencia de usuario y satisfacción por parte del cliente, repercute directamente en el aumento de ventas y es un paso previo para la fidelización.

Las tecnologías, que manejamos en la actualidad, permiten que las personas se encuentren atendidas por los chatbots y se alcance un grado de precisión y eficiencia que elimina casi del todo el contacto con un operador.  Debido al grado de sofisticación en los sistemas informáticos en los que se encuentra la industria del seguro, ya está preparada para el siguiente paso. La predicción de comportamiento mediante Inteligencia Artificial (IA) se puede utilizar para optimizar cálculo de primas y detectar posibles patrones de comportamiento, ajustando el porcentaje de ocurrencia de un evento.

Técnicas como machine learning son óptimas para esta industria y el potencial es actualmente ilimitado. Hoy en día nos encontramos con enormes cantidades de datos y documentos en formato digital en cada empresa de seguros, a los que podemos añadir la experiencia de usuario alrededor de la conversación con el chatbot. Recopilando estos datos, creando y adaptando nuestro propio data lake, podemos tener un gran repositorio de la compañía para que nuestra IA “aprenda” el comportamiento de nuestros clientes y pueda predecir cómo se van a comportar en un futuro para optimizar o crear nuevos productos y servicios que satisfagan a esos clientes. Del mismo modo podemos anticipar situaciones como por ejemplo la de posible intención de comprar un producto o un servicio sobre el que tiene dudas.

Reflexión final

En conclusión, estamos en una situación absolutamente apasionante, las herramientas mencionadas nos permiten la búsqueda de “patrones de datos” que pueden ser utilizados para la previsión del fraude, posible cliente a fidelizar o de la anulación de la póliza. El ajuste cambia según la naturaleza de la búsqueda, pero el concepto a buscar es técnicamente el mismo con diferentes complejidades. La predicción del comportamiento de los clientes y la propuesta de solución para cada caso es ahora lo que marcará la capacidad de adelantarse y corregir comportamientos, preprogramando debidamente nuestros chatbots y tener un impacto inmediato mediante un mejor servicio.

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