Por Patrick Gill
Durante años, los debates sobre la eficiencia operativa en el sector de los seguros se han centrado en un único objetivo: reducir los gastos. Automatizar un proceso. Eliminar una tarea manual. Acortar los tiempos de ciclo. Eliminar pasos innecesarios.
Todos esos son objetivos loables. Pero pasan por alto una oportunidad aún mayor.
La próxima era de la eficiencia operativa no consiste simplemente en trabajar más rápido. Se trata de tomar mejores decisiones gracias a que se dispone de mejor información antes incluso de empezar a trabajar.
Esa distinción es importante.
Históricamente, el sector de los seguros ha funcionado en un entorno en el que demasiadas decisiones se tomaban únicamente después de que alguien se desplazara al lugar de los hechos. Los peritos se desplazaban hasta la vivienda para evaluar su estado. Los contratistas subían a los tejados para medirlos. Los responsables de siniestros esperaban a que se realizaran las inspecciones antes de decidir cómo asignar los recursos. Los equipos de gestión de catástrofes solían reaccionar solo después de que las reclamaciones comenzaran a llegar en masa a la organización.
El resultado no fue solo una tramitación más lenta de las reclamaciones. Fue incertidumbre. Múltiples visitas in situ. Trabajo duplicado. Decisiones incoherentes. Se destinaron recursos costosos a donde no eran necesarios, mientras que las reclamaciones de mayor prioridad quedaban en espera.
La inteligencia artificial está cambiando esa ecuación.
No es porque la IA sustituya a los peritos o a los profesionales de la gestión de siniestros. No es así.
La IA genera eficiencia operativa, ya que permite a las aseguradoras disponer de mucha más información antes de que nadie salga de la oficina.
Esa es una forma de enfocar la gestión de siniestros que difiere radicalmente.
En Eagleview, llevamos más de dos décadas ayudando a las aseguradoras a conocer mejor los inmuebles mediante imágenes aéreas e información sobre los mismos.
Al principio, eso supuso resolver un problema muy práctico.
Las mediciones de los tejados solían ser objeto de controversia. Los peritos, los contratistas y los propietarios podían llegar a conclusiones diferentes sobre algo tan sencillo como el tamaño de un tejado. Esas discrepancias generaban tensiones en casi todas las reclamaciones relacionadas con los tejados.
El hecho de disponer de mediciones objetivas e independientes eliminó esa incertidumbre. Así, todo el mundo pudo basarse en los mismos datos.
Eso por sí solo supuso una enorme mejora de la eficiencia operativa.
Pero las mediciones no fueron más que el principio.
Hoy en día, las aseguradoras tienen acceso a un nivel de información sobre los inmuebles totalmente diferente: el estado del tejado, su antigüedad, las características estructurales, imágenes históricas, los cambios que ha sufrido el inmueble a lo largo del tiempo, datos meteorológicos y la detección de cambios mediante inteligencia artificial.
Cada nueva capa de información responde a otra pregunta antes de que alguien tenga que plantearla sobre el terreno.
Nuestro lema interno se ha vuelto muy sencillo:
¿Cuánto mejor podrías trabajar si tuvieras más información antes de ponerte en marcha?
Pues bien, la respuesta es: mucho mejor.
La IA transforma la economía de la gestión de siniestros
Uno de los mayores errores que se cometen al hablar de la inteligencia artificial es pensar que se trata principalmente de automatización.
La verdadera oportunidad es la inteligencia.
Las entidades de gestión de siniestros ya cuentan con profesionales experimentados que saben cómo tomar decisiones difíciles. Su reto no es la capacidad, sino la visibilidad.
La inteligencia artificial permite a las operadoras recopilar enormes volúmenes de información dispar que antes habrían requerido semanas de trabajo de ciencia de datos y ponerla a disposición en cuestión de minutos mediante consultas en lenguaje natural.
En lugar de buscar en sistemas inconexos, los responsables de siniestros pueden plantear preguntas directas: ¿Qué tejados antiguos se encuentran dentro de la trayectoria del granizo de ayer? ¿Qué inmuebles asegurados ya mostraban signos de deterioro antes de la tormenta? ¿A qué siniestros se debe dar prioridad? ¿Dónde se debe enviar primero a los peritos con experiencia?
No se trata de capacidades teóricas.
Se trata de decisiones prácticas que influyen directamente en la gravedad de los siniestros, la satisfacción de los clientes y los gastos de explotación.
La eficiencia operativa no consiste simplemente en tramitar las reclamaciones más rápidamente. Se trata de garantizar que cada reclamación reciba la atención adecuada por parte del recurso adecuado en el momento oportuno.
La IA lo hace posible.
La eficiencia operativa comienza antes de que se presente la primera reclamación
Quizás el mayor cambio que permite la IA es adelantar la planificación operativa a la respuesta ante catástrofes.
Tradicionalmente, las aseguradoras empezaban a organizarse en cuanto recibían las reclamaciones.
Pero, ¿y si ya hubieras conocido tu nivel de exposición antes de que la tormenta tocara tierra?
Imaginemos que se prevé que un huracán afecte a miles de inmuebles asegurados.
Ahora, una aseguradora puede combinar las previsiones meteorológicas con información detallada sobre los inmuebles de toda su cartera para identificar qué asegurados parecen ser los más vulnerables.
Tejados antiguos.
Inmuebles que ya muestran signos de deterioro.
Estructuras con características que las hacen más propensas a sufrir daños.
En lugar de prepararse de forma genérica para una catástrofe, las compañías de transporte pueden prepararse de forma específica.
Se puede ajustar la dotación de personal para la tramitación de reclamaciones.
Los peritos independientes pueden ubicarse estratégicamente.
Las comunicaciones con los clientes pueden comenzar antes.
Los recursos pueden asignarse antes de que la demanda alcance su punto álgido, en lugar de después.
Esto es eficiencia operativa a un nivel completamente diferente.
Ya no funciona de forma eficaz.
Se está preparando de forma inteligente.
Tras la tormenta, la IA ayuda a dar prioridad a lo que más importa
Cuando se produce un fenómeno meteorológico de gran magnitud, las aseguradoras se enfrentan inmediatamente a otro reto.
Miles —o decenas de miles— de posibles reclamaciones.
La cuestión no es simplemente la rapidez con la que se pueden tramitar las reclamaciones.
Lo importante es la inteligencia con la que se puedan priorizar.
No todos los daños materiales revisten el mismo grado de urgencia.
Al combinar los datos meteorológicos posteriores a un suceso con la información histórica específica de cada inmueble, la inteligencia artificial puede ayudar a las aseguradoras a analizar rápidamente sus pólizas vigentes para identificar qué inmuebles son los que tienen más probabilidades de requerir atención inmediata.
Imagina que tienes que evaluar toda una cartera tras un episodio de granizo intenso.
En lugar de tratar todas las reclamaciones por igual, las aseguradoras pueden identificar aquellos inmuebles que reúnan varios indicadores significativos:
Sistemas de cubierta antiguos.
Mal estado histórico del tejado.
Intensidad de la tormenta.
Características de los inmuebles asociadas a una mayor probabilidad de sufrir pérdidas importantes.
Esto permite a las empresas de gestión de siniestros crear flujos de trabajo más eficientes casi de inmediato.
Los peritos con experiencia pueden centrar sus esfuerzos en donde más se les necesita.
Las reclamaciones de menor complejidad pueden tramitarse mediante procesos simplificados.
Las expectativas de los clientes se pueden gestionar de forma más proactiva.
El resultado no es simplemente una tramitación más rápida de las reclamaciones.
Se consigue una mejor utilización de los recursos en toda la operación.
La información sobre el mercado inmobiliario histórico transforma la gestión de carteras
Uno de los aspectos más destacados de las imágenes aéreas es que no se trata simplemente de una instantánea de un momento concreto.
Hace historia.
Cuando se realiza un seguimiento continuado de los inmuebles a lo largo de muchos años, las aseguradoras obtienen algo que el sector rara vez ha tenido a gran escala: una visión clara de cómo evolucionan dichos inmuebles.
Los tejados se deterioran con el paso del tiempo.
Los materiales se deterioran.
A veces hay que hacer reparaciones.
Se añaden nuevas funciones.
Las condiciones mejoran... o empeoran.
Históricamente, habría sido prácticamente imposible comprender esos cambios en cientos de miles o millones de inmuebles asegurados.
La IA cambia eso.
Al analizar el historial del estado de los tejados en toda la cartera de una aseguradora, las aseguradoras pueden comprender mejor sus obligaciones financieras futuras antes de que se produzcan los siniestros.
Empiezan a surgir patrones.
Es posible que haya segmentos enteros de la cartera que incluyan tejados antiguos que se acercan a su ciclo de sustitución.
Es posible que determinadas regiones geográficas sufran un deterioro acelerado debido a la exposición a las inclemencias meteorológicas.
Las características de los inmuebles relacionadas con futuras reclamaciones se hacen cada vez más evidentes.
En lugar de basarse únicamente en los índices de siniestralidad históricos, las aseguradoras pueden empezar a tener en cuenta el estado real de los inmuebles en la gestión de su cartera.
Eso es eficiencia operativa a nivel estratégico.
Mejores previsiones.
Mejor sistema de reservas.
Una mejor planificación.
Una mejor asignación del capital.
Ayudamos a los propietarios a formar parte de la solución
La eficiencia operativa no consiste únicamente en mejorar los flujos de trabajo de las aseguradoras.
A veces, la mayor eficiencia se consigue evitando las reclamaciones desde el principio.
El análisis individual de los riesgos inmobiliarios ofrece a las aseguradoras la oportunidad de establecer una relación con los propietarios mucho antes de que se produzcan los daños.
La inteligencia inmobiliaria basada en la IA puede detectar problemas de mantenimiento que los propietarios quizá nunca notarían desde el suelo.
Deterioro del tejado.
Rama que sobresale.
Cambios en las condiciones de la propiedad.
Problemas de mantenimiento que están surgiendo.
Proporcionar a los propietarios información útil les ayuda a comprender mejor el estado de su vivienda y a tomar decisiones de mantenimiento bien fundamentadas antes de que unos problemas relativamente menores se conviertan en pérdidas importantes.
Todo el mundo sale ganando.
Los propietarios reducen la probabilidad de que se produzcan daños costosos.
Las aseguradoras reducen las reclamaciones evitables.
Las entidades de gestión de siniestros dedican más tiempo a gestionar las pérdidas inevitables que las que se pueden prevenir.
La eficiencia operativa no consiste únicamente en tramitar las reclamaciones de forma más eficaz.
Se trata, ante todo, de reducir el número de reclamaciones que hay que tramitar.
La IA facilita la respuesta a preguntas que antes resultaban imposibles de resolver
Uno de los avances más interesantes no es simplemente la disponibilidad de más datos.
Es la accesibilidad.
Históricamente, para responder a cuestiones operativas complejas se necesitaban analistas especializados, múltiples bases de datos y proyectos de larga duración.
Es posible que a un responsable de reclamaciones se le hubiera ocurrido una idea excelente, pero que no dispusiera de una forma eficaz de validarla.
Hoy en día, la IA con capacidad de acción transforma esa experiencia.
Las preguntas que antes suponían semanas de trabajo analítico pueden responderse cada vez más en cuestión de minutos a través de interfaces conversacionales.
Eso cambia radicalmente el proceso de toma de decisiones.
En lugar de esperar a recibir los informes, los responsables pueden analizar diferentes escenarios de forma interactiva.
Pueden comprobar hipótesis.
Optimizar los flujos de trabajo.
Adaptar los planes de contingencia.
Optimizar la dotación de personal.
Mejorar continuamente las operaciones.
La tecnología no sustituye a la experiencia.
Lo amplifica.
Durante décadas, el sector de los seguros se ha basado en instantáneas estáticas del riesgo.
Las aplicaciones capturaron un momento.
Las inspecciones detectaron otro caso.
Las denuncias documentaban un caso más.
Todo lo que había entre medias permaneció prácticamente invisible.
Pero los inmuebles no se quedan quietos.
Los tejados se deterioran con el paso del tiempo.
La vegetación crece.
Aparecen las piscinas.
Cambios en la copa de los árboles.
Se realizan tareas de mantenimiento.
Las tormentas tienen efectos acumulativos.
La inteligencia artificial, combinada con imágenes que se actualizan constantemente y datos sobre los inmuebles, permite a las aseguradoras comprender esos cambios a gran escala.
Quizás lo más importante sea que, ahora, la IA puede detectar esos cambios de forma automática.
Los seres humanos ya no necesitan comparar imágenes una al lado de la otra para identificar diferencias significativas.
Los algoritmos pueden detectar cambios en millones de propiedades al mismo tiempo y extraer la información relevante.
Esa información puede incorporarse directamente a los procesos de suscripción, planificación ante catástrofes, gestión de siniestros y relación con los clientes.
En lugar de limitarse a reaccionar ante los cambios, las aseguradoras pueden empezar a gestionarlos.
El futuro de la eficiencia operativa
La eficiencia operativa siempre ha sido importante.
Pero la IA cambia tanto la definición como las oportunidades.
La eficiencia ya no se mide únicamente en función de unos costes más bajos o unos tiempos de ciclo más cortos.
Se mide por las mejores decisiones que se toman antes.
Saber qué reclamaciones merecen una atención inmediata.
Comprender la exposición de la cartera antes de que se produzca una catástrofe.
Previsión de las obligaciones financieras a partir de datos históricos sobre inmuebles.
Ayudamos a los propietarios a reducir las pérdidas antes de que se produzcan.
No se trata de mejoras aisladas.
Se trata de capacidades interrelacionadas que transforman de forma radical el modo de funcionar de las entidades aseguradoras.
El denominador común no es la automatización.
Es conocimiento.
Porque cada vez que una aseguradora dispone de más información antes de tomar una decisión, se elimina el trabajo innecesario.
Los recursos se aprovechan de forma más eficaz.
Los clientes reciben un servicio más rápido.
Los profesionales de la gestión de siniestros dedican más tiempo a aplicar sus conocimientos especializados y menos tiempo a recabar información.
Ahí es donde la inteligencia artificial aporta su mayor valor.
No sustituyendo a las personas.
Asegurándonos de que cada persona cuente desde el principio con mejor información que nunca.
Para las aseguradoras, la eficiencia operativa siempre ha consistido en eliminar el despilfarro.
La IA ofrece ahora algo aún más valioso.
La capacidad de eliminar la incertidumbre.
Y cuando la incertidumbre empieza a desaparecer, se obtienen mejores resultados: para las aseguradoras, para los profesionales de la gestión de siniestros y, en última instancia, para los asegurados.