Entre el ChatGPT de Microsoft y la tecnología de autoconducción de Tesla, la IA está empezando a capturar la imaginación del público con sus avanzadas capacidades. Como resultado, la innovación en IA está transformando sectores de todo el mundo, incluidos los de siniestros y seguros. Aunque la IA de automatización de siniestros no puede aparcar en paralelo por ti, puede agilizar los procesos de siniestros existentes y reducir el tiempo que se tarda en validar, adjudicar y subrogar siniestros.
¿Qué hace el software de automatización de reclamaciones?
La automatización de las reclamaciones se refiere al proceso de automatizar las tareas manuales implicadas en la tramitación de las reclamaciones. Esto suele incluir cosas como la introducción de datos, el procesamiento de documentos y la comunicación. El software de automatización de siniestros puede programarse para gestionar estas tareas automáticamente, liberando a los peritos para que se centren en tareas y proyectos más complejos.
Hacia la Inteligencia Artificial en la Automatización de Reclamaciones
La IA de automatización de siniestros lleva este proceso a un nivel superior. Integra inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático para automatizar y acelerar el proceso de gestión de siniestros. La innovación en este campo significa que ahora la IA puede analizar e interpretar datos e identificar patrones. Incluso puede tomar decisiones basadas en reglas y criterios predefinidos. Los sistemas basados en IA o habilitados para IA pueden procesar y analizar grandes volúmenes de datos mucho más rápido y con mayor precisión que los humanos. Y muchas compañías de seguros, TPA, grandes empresas y organizaciones sanitarias están optando por inclinarse por la tendencia hacia la IA. Algunos ejemplos de cómo se está integrando la IA en la automatización de siniestros en estos momentos son:
- Análisis predictivo. El análisis predictivo utiliza algoritmos estadísticos avanzados para hacer predicciones precisas sobre acontecimientos o comportamientos futuros mediante el análisis de cantidades masivas de datos.
- Chatbots y asistentes virtuales. Los chatbots y los asistentes virtuales proporcionan a los usuarios experiencias atractivas e interactivas simulando conversaciones similares a las humanas.
- Tecnología de reconocimiento de imagen y vídeo. Esta tecnología analiza los datos visuales para identificar patrones y detectar anomalías, ayudando a las empresas a ofrecer una experiencia más fluida a los reclamantes. Por ejemplo, esto significa que las personas pueden subir imágenes o vídeos relacionados con su siniestro, y no tienen que sentarse durante largos periodos mientras esperan a que un perito se ponga en contacto con ellos.
- Procesamiento del lenguaje natural. La PNL permite a las máquinas interpretar y generar lenguaje humano. Las aseguradoras ya utilizan esta tecnología para automatizar tareas como la tramitación de siniestros y la suscripción.
- Tecnología de detección del fraude. La detección del fraude utiliza el aprendizaje automático para ayudar a las aseguradoras y a los TPA a identificar y prevenir rápidamente las reclamaciones fraudulentas.
Siete ventajas de la IA para la automatización de las reclamaciones
Los algoritmos de IA ofrecen velocidad y precisión, lo que puede mejorar los informes, evitar pérdidas e incluso aumentar la satisfacción del reclamante. Aquí tienes siete ventajas concretas que puedes esperar de la integración de la IA en la automatización de siniestros:
- Velocidad mejorada. La IA automatiza las tareas manuales que consumen mucho tiempo, lo que permite a las empresas tramitar las reclamaciones más rápidamente. Una tramitación más rápida de los siniestros suele traducirse en una mayor satisfacción del cliente, una reducción de los costes y una mejora de los resultados finales, todo lo cual puede suponer una ventaja competitiva en el sector.
- Validación de reclamaciones. Al analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones asociados a fraudes o errores, la IA conduce a un proceso más preciso y eficiente para validar las reclamaciones. Esto puede suponer un ahorro de costes tanto para el asegurado como para la aseguradora, y mejores resultados para los reclamantes.
- Asistencia en la elaboración de informes. La IA puede generar informes precisos y puntuales sobre los datos de los siniestros, con información sobre el rendimiento de los peritos y el ciclo de vida de los siniestros. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones rápidas, basadas en datos, para mejorar su proceso de siniestros.
- Detección avanzada del fraude. La IA de automatización de reclamaciones puede analizar varias fuentes de datos -incluida la información del reclamante, datos históricos de reclamaciones y fuentes externas- para identificar pautas y anomalías que podrían indicar fraude. Aprovechando la IA, las empresas pueden señalar rápidamente comportamientos sospechosos y asignar empleados para investigarlos.
- Priorización precisa. La IA utiliza algoritmos para evaluar la gravedad y complejidad de cada siniestro. Al priorizar y categorizar rápidamente los siniestros, la IA puede dirigir los siniestros complejos a peritos experimentados. También puede identificar rápidamente problemas potenciales que requieran atención o acción inmediata. Esto puede aumentar la productividad, reducir la carga de trabajo y aumentar la satisfacción del cliente.
- Mejora de la subrogación de siniestros. La IA identifica rápidamente a las partes responsables y empieza a facilitar la recuperación de las pérdidas. Esto mejora la precisión y rapidez del proceso general de subrogación y libera a los peritos para que se centren en otras áreas de su trabajo.
- Adjudicación rápida. La IA de automatización de reclamaciones puede mejorar el proceso de adjudicación de evaluar una reclamación, determinar su elegibilidad y resolver cualquier problema analizando rápidamente los datos para garantizar que los pagos se realizan con precisión y eficacia.
Comprender cuándo es apropiada la IA en la automatización de reclamaciones
La IA es una potente herramienta para la automatización de las reclamaciones, pero no es adecuada para todas las situaciones. Es especialmente útil para automatizar tareas rutinarias o repetitivas, como la introducción de datos y la tramitación de siniestros. La IA puede analizar con rapidez y precisión grandes conjuntos de datos para identificar patrones e irregularidades. Sin embargo, el proceso de reclamaciones puede implicar múltiples decisiones complejas que requieren el juicio y la influencia humanos: en estos casos, la IA es inadecuada. La IA tampoco es apropiada para situaciones en las que se necesita empatía y simpatía. Además, si los datos o la información son parciales, inexactos o incompletos, las herramientas de IA no pueden producir resultados precisos. Por eso muchos creen que la mejor opción es utilizar un enfoque híbrido que combine las habilidades humanas con las funcionalidades de la IA para lograr resultados óptimos.
Mejorar la Experiencia en Reclamaciones, la Retención de Clientes y las Tasas de Cierre
La IA de automatización de siniestros cambia las reglas del juego cuando se trata de mejorar la experiencia de siniestros para clientes y reclamantes. Esta tecnología agiliza el proceso de tramitación de siniestros para cerrarlos de forma rápida, justa y precisa. Las personas pueden presentar una reclamación en línea, y el sistema puede evaluar rápidamente su validez e incluso señalar las reclamaciones potencialmente fraudulentas para su posterior investigación. El resultado es una tramitación más rápida y precisa de las reclamaciones, lo que acorta su ciclo de vida. Automatizar todo lo posible también significa que los peritos tienen más tiempo para relacionarse, empatizar y simpatizar con los reclamantes, lo que en última instancia mejora la experiencia general de esa persona. En el extremo posterior, la automatización de siniestros mejorada con IA tiene el poder de identificar patrones en el rendimiento de los peritos y en la eficiencia general de la tramitación de siniestros, así como áreas que necesitan mejoras. Analizando las opiniones de los clientes, por ejemplo, las herramientas de IA pueden ayudar a las empresas a identificar y abordar rápidamente los puntos débiles de cada cliente. Es probable que la IA para la automatización de los siniestros conduzca a mayores índices de satisfacción de los clientes, mayores tasas de retención de clientes y menores costes.
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