Cómo automatizar la suscripción de seguros

Los procesos de suscripción tradicionales (manuales) a menudo tienen dificultades para seguir el ritmo de la creciente complejidad de la evaluación de riesgos, la recopilación de datos y la gestión de políticas modernas.

Ampliar las operaciones de suscripción tradicionales se vuelve cada vez más desafiante a medida que los suscriptores dedican una cantidad significativa de tiempo a recopilar y verificar datos de múltiples fuentes.

Estos incluyen aplicaciones de clientes, registros financieros, informes médicos y evaluaciones de riesgos externos, como datos geográficos o relacionados con el clima. Estos diversos conjuntos de datos requieren una cuidadosa agregación y verificación, lo que hace que el proceso sea lento y propenso a errores.

La automatización de la suscripción puede ayudar a aliviar estos problemas en gran medida. Aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para recopilar, evaluar y procesar datos de suscripción de manera rápida y precisa. Esto no sólo acelera la toma de decisiones sino que también garantiza evaluaciones de riesgos más precisas y consistentes. Esto también da como resultado flujos de trabajo optimizados, decisiones más rápidas y reducciones significativas de costos.hasta en un 50% en gastos operativos, según algunos informes de la industria!

Este artículo se centra en qué aspectos específicos del proceso de suscripción se pueden automatizar, las tecnologías que impulsan este cambio y por qué este cambio es tan crucial para las compañías de seguros modernas.

Procesos de suscripción clave que se pueden automatizar

La automatización de pasos clave en el proceso de suscripción de seguros permite a las aseguradoras optimizar las operaciones, mejorar la precisión y reducir el tiempo dedicado a tareas manuales. La automatización puede transformar la forma en que trabajan los suscriptores, permitiendo una toma de decisiones más rápida y consistente y minimizando el error humano.

A continuación se presentan procesos de suscripción específicos que pueden beneficiarse de la automatización:

1. Recopilación y agregación de datos

Los aseguradores recopilan e ingresan manualmente datos de diversas fuentes (por ejemplo, aplicaciones de clientes, registros financieros y evaluaciones de riesgos).

Este proceso no sólo requiere mucho tiempo sino que también es propenso a errores humanos. Además, muchos documentos llegan en diferentes formatos, como archivos PDF escaneados, correos electrónicos o formularios escritos a mano, lo que dificulta su procesamiento rápido y preciso.

La automatización mediante OCR basado en IA o el procesamiento inteligente de documentos (IDP) cambia esto por completo. La tecnología OCR puede digitalizar datos de una variedad de documentos, ya sea en formato de imagen, PDF o texto, mientras que los sistemas de extracción impulsados ​​por IA extraen detalles relevantes contextualmente, sin depender de plantillas preestablecidas. Esto no sólo reduce los errores de entrada manual de datos sino que también acelera el proceso de toma de decisiones.

Las aseguradoras que utilizan software IDP han informado hasta un 90% de reducción en el tiempo de procesamientolo que permite a los suscriptores centrarse más en analizar el riesgo que en tareas administrativas.

2. Gestión de tareas y automatización del flujo de trabajo.

La suscripción implica gestionar múltiples tareas, como evaluar solicitudes, recopilar documentos adicionales, realizar verificaciones de cumplimiento y actualizar los términos de la póliza. Sin automatización, los suscriptores deben priorizar y gestionar manualmente su carga de trabajo, lo que a menudo genera cuellos de botella.

La automatización puede ayudar a optimizar asignaciones de tareas y flujos de trabajo mediante el uso de IA para clasificar tareas y asignarlas en función de la prioridad, la complejidad y la distribución de la carga de trabajo. Por ejemplo:

• La IA puede enrutar aplicaciones más simples, como renovaciones sencillas de seguros de automóviles o pólizas de seguros de hogar de bajo riesgo, a suscriptores junior o hacer que el propio sistema las procese directamente.
• Los casos más complejos, como los seguros de vida para personas con condiciones preexistentes o propiedades de alto valor en áreas propensas a inundaciones, se envían a aseguradores senior.
  • Los sistemas automatizados también pueden enviar recordatorios de tareas pendientes o revisiones de cumplimiento.

Al automatizar la clasificación de tareas, las aseguradoras reducen los tiempos de respuesta y mejoran la precisión de las tareas. Esto libera a los suscriptores para centrarse en decisiones de alto valor, como evaluar riesgos no estándar o personalizar los términos de la póliza para las necesidades únicas del cliente.

3. Evaluación de riesgos y fijación de precios

La evaluación de riesgos tradicionalmente se ha basado en datos históricos, como siniestros pasados, tendencias demográficas e indicadores económicos, para evaluar la probabilidad de siniestros futuros. Los aseguradores analizan estos datos para establecer las primas adecuadas.

Sin embargo, este proceso manual es subjetivo, inconsistente y lento, y a menudo conduce a decisiones de precios subóptimas.

Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático permiten una evaluación de riesgos más precisa al analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y predecir riesgos potenciales con mayor precisión. Estos sistemas pueden ajustar automáticamente las primas en función de factores de riesgo dinámicos, como la ubicación geográfica, los patrones climáticos o el perfil de salud de un individuo.

Por ejemplo, Modelos de valoración de riesgos respaldados por IA puede ajustar instantáneamente las primas de seguro de un propietario de vivienda si se mueve de una zona de inundación de bajo riesgo a una de alto riesgo sin esperar una revisión manual.

Esto conduce a una mejor selección de riesgos y a menores índices de siniestralidad. De hecho, las aseguradoras que utilizan IA para la evaluación de riesgos informan un ai-underwriting#:~:text=Insurance%20Underwriting%20AI%3A%20The%20Essence&text=In%20addition%2C%20AI%20helps%20introduce,to%2015%25%20growth%20in%20revenue.”>10-15% de aumento en ingresos debido a la mejora del perfil de riesgo.

4. Cumplimiento

La suscripción también implica cumplir con los requisitos reglamentarios, que pueden variar según el tipo de seguro y la región. ¡Garantizar el cumplimiento de estándares como AML/KYC, GDPR u OFAC es fundamental!

• Las soluciones de inteligencia artificial, como el software IDP o RPA, pueden automatizar las comprobaciones de cumplimiento cruzando los datos de las aplicaciones con las regulaciones pertinentes. Por ejemplo, un bot de RPA puede verificar automáticamente los detalles KYC de un cliente con las listas de sanciones globales (OFAC) antes de la aprobación de la política.
• De manera similar, los sistemas de inteligencia artificial pueden monitorear el cumplimiento continuo al señalar cualquier discrepancia entre los términos de las políticas y los requisitos regulatorios actualizados.

Este enfoque automatizado garantiza que cada política cumpla con los estándares legales necesarios sin intervención manual, lo que reduce el riesgo de incumplimiento y las multas asociadas.

Tecnologías centrales que impulsan la automatización de la suscripción

A medida que la industria de seguros avanza hacia la automatización, varias tecnologías clave desempeñan un papel fundamental en la transformación del proceso de suscripción. Estas tecnologías no sólo agilizan los flujos de trabajo sino que también mejoran la precisión y la velocidad de la toma de decisiones, lo que permite a las aseguradoras gestionar más pólizas con menos recursos.

<h3 id="1-ai-machine-learning-ml-and-intelligent-document-processing-idp”>1. IA, aprendizaje automático (ML) y procesamiento inteligente de documentos (IDP)

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son la columna vertebral de la automatización de la suscripción. Cuando se combina con Procesamiento inteligente de documentos (IDP)proporcionan una solución integral para automatizar flujos de trabajo con uso intensivo de documentos, como los que se encuentran en la suscripción.

En suscripción, la IA y el ML se utilizan para:

• Predecir riesgos: Los modelos de IA pueden evaluar factores como el puntaje crediticio de un cliente, el riesgo geográfico (por ejemplo, zonas de inundación) o patrones de estilo de vida (por ejemplo, fumar u ocupaciones de alto riesgo) para determinar la probabilidad de un reclamo.
• Automatizar la puntuación de riesgos: Los sistemas impulsados ​​por IA pueden asignar automáticamente puntuaciones de riesgo según criterios predefinidos, eliminando la necesidad de una evaluación manual.
• Mejorar la valoración del riesgo: Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden continuamente de nuevos datos, mejorando su capacidad para recomendar primas competitivas. Esto permite a las aseguradoras ajustar los precios de forma dinámica en función de factores en tiempo real, como tendencias del mercado o cambios en los perfiles de riesgo de los clientes.
• Extraiga datos de documentos complejos no estructurados: IDP con tecnología de IA y ML puede extraer datos estructurados de documentos complejos como formularios de reclamos, solicitudes de pólizas, registros médicos y estados financieros.
  • Por ejemplo, el sistema IDP de Nanonets puede extraer campos relevantes como detalles del titular de la póliza, montos de reclamos o descripciones de accidentes, reduciendo la entrada manual de datos hasta en un 90% y manejando el procesamiento de documentos a velocidades mucho mayores que los operadores humanos.

la combinación de OCR basado en IA y ml ayuda a las aseguradoras a lograr un importante Reducción de los costos de manejo de documentos al tiempo que se garantiza la precisión y coherencia de los datos.

2. Proceso robótico Automatización (RPA)

La automatización robótica de procesos (RPA) es otra tecnología clave que automatiza tareas repetitivas basadas en reglas en la suscripción, como el ingreso de datos, la validación y la emisión de pólizas. RPA es especialmente útil para automatizar el proceso de admisión de presentaciones, donde las compañías de seguros a menudo reciben grandes volúmenes de presentaciones que deben clasificarse y revisarse.

Los sistemas RPA pueden:

• Automatizar las transferencias de datos: Los robots de RPA pueden transferir datos sin problemas entre sistemas, como desde sistemas heredados como AS/400 o IBM iSeries a plataformas de suscripción modernas basadas en la nube, lo que garantiza que toda la información necesaria esté disponible para los suscriptores. Esto es especialmente valioso cuando se integra con sistemas más antiguos que no están optimizados para los flujos de trabajo modernos.
• Inconsistencias de banderas: Los robots de RPA pueden marcar automáticamente aplicaciones con información faltante o inconsistente, enviándolas para su revisión manual, mientras que los casos sencillos se procesan sin intervención humana.
• Manejar controles de cumplimiento: Los sistemas RPA pueden automatizar las comprobaciones de cumplimiento, garantizando que las políticas cumplan con los estándares regulatorios locales como Solvencia II en Europa o la Ley Modelo NAIC en los EE. UU.

Beneficios de automatizar la suscripción de seguros

La automatización ofrece beneficios tangibles a las aseguradoras, que van desde eficiencias operativas hasta una mayor satisfacción del cliente. Exploremos estos beneficios con datos del mundo real y ejemplos específicos:

1. Aumentos de eficiencia

La automatización permite a las aseguradoras procesar las solicitudes más rápido. Por ejemplo, las aseguradoras que implementan la suscripción basada en inteligencia artificial han informado que los tiempos de procesamiento se redujeron hasta en un 70%, y algunas pólizas se emiten en minutos en lugar de días.

Según un ai-on-the-future-of-insurance”>informe de McKinseyla suscripción impulsada por IA puede reducir el tiempo de procesamiento de solicitudes complejas de días a menos de 24 horas.

2. Precisión mejorada

La automatización garantiza un procesamiento de datos consistente y casi libre de errores, lo que reduce los errores hasta en un 75 % en áreas como la entrada de datos y los cálculos de riesgos.

Al utilizar reglas predefinidas y modelos de inteligencia artificial, las aseguradoras pueden evaluar cada aplicación de manera consistente, reduciendo la probabilidad de decisiones sesgadas o inconsistentes.

3. Ahorro de costes

Con la suscripción automatizada, las aseguradoras pueden reducir significativamente su dependencia de la mano de obra y la infraestructura física para el procesamiento de datos, lo que lleva a menores gastos operativos.

Empresas que implementan IA y RPA en procesos de suscripción reportan operativos ahorro de costes del 30-50%especialmente en períodos de gran volumen donde, de otro modo, ampliar las operaciones manuales requeriría personal adicional.

4. Experiencia del cliente mejorada

Con la automatización, los clientes se benefician de tiempos de procesamiento más rápidos, cotizaciones más precisas y una experiencia más personalizada.

Los sistemas de inteligencia artificial pueden adaptar las primas en función de los perfiles de riesgo individuales, garantizando que los clientes obtengan la mejor cobertura posible a precios competitivos.

• Los sistemas de suscripción automatizados pueden reducir el tiempo para emitir una póliza hasta en 60%.
• Los modelos de IA pueden evaluar los factores de riesgo únicos de cada cliente para proporcionar cotizaciones personalizadas, haciendo que los clientes sientan que sus necesidades se satisfacen con mayor precisión.