coinscrap oscar barba090 750x400Iniciamos el nuevo año con desafíos y oportunidades significativas en el sector asegurador. Este 2024 podría ser el año en que las aseguradoras nacionales consoliden definitivamente su uso de la tecnología y, más específicamente, el uso de la Inteligencia Artificial (IA).

Según los datos publicados a finales de 2023 por ICEA, el 73% de las compañías del sector asegurador ha adoptado proyectos de inteligencia artificial, marcando un hito en la transformación digital. En este proceso, el análisis predictivo emerge como uno de los aspectos clave más demandados debido a las oportunidades que presenta, conduciendo a las aseguradoras hacia un nuevo paradigma de eficiencia y personalización.

En un ámbito como las finanzas, centrado en cifras y balances, el análisis transaccional permite explicar cómo nos relacionamos con el dinero y cómo vivimos nuestras vidas, algo fundamental para mejorar el servicio ofrecido desde las aseguradoras. Por su parte, la experiencia del cliente se eleva a nuevos niveles con la capacidad de anticiparnos a sus necesidades a través de la predicción. Además, el aprendizaje profundo de la IA perfecciona sus habilidades con el tiempo, lo que permite a las entidades evolucionar y adaptarse automáticamente a situaciones nuevas sin intervención humana, mejorando constantemente los resultados. Por ello, la IA se ha convertido en el aliado perfecto del sector para anticipar las necesidades de los usuarios y los posibles riesgos en el negocio.

En cuanto al cliente, el uso adecuado del análisis predictivo mediante la IA permite a las aseguradoras mejorar su experiencia a través de una segmentación correcta y análisis transaccional. Esto incluye la segmentación predictiva, que utiliza algoritmos para clasificar a los clientes en grupos con características similares. Estos modelos permiten anticipar comportamientos, como compras repetidas o abandono de carritos, facilitando el envío de mensajes personalizados y estrategias específicas para retener a los clientes en riesgo o fomentar compras adicionales.

En este sentido, se pueden realizar recomendaciones inteligentes al analizar el historial de consumo y los comportamientos de navegación para ofrecer sugerencias altamente personalizadas. Esto no solo incrementa las ventas, sino que también mejora la experiencia del usuario, resultando en un aumento de la visibilidad de productos, una mayor retención de clientes y un estímulo a la lealtad mediante recomendaciones relevantes. Asimismo, una vez que se conoce de manera más detallada al usuario, la IA puede personalizar los precios, ajustándolos dinámicamente según patrones de compra, condiciones del mercado y comportamientos individuales. Esto permite optimizar las estrategias de precios en tiempo real, mejorar la competitividad, maximizar los ingresos y adaptar las tarifas a las preferencias de los clientes.

Sin embargo, el análisis predictivo no se limita a estas aplicaciones, sino que también ayuda a las aseguradoras a anticiparse a posibles riesgos en el negocio. Al ser capaz de prever la rotación mediante la identificación de clientes en riesgo de abandonar la entidad y el análisis de las razones detrás de su posible salida, se pueden desarrollar estrategias específicas de retención, reduciendo la pérdida de ingresos asociada y optimizando las inversiones en esta área. Además, el análisis predictivo facilita la previsión de la demanda mediante el uso de datos históricos y variables relevantes, mejorando la planificación y gestión de recursos, optimizando la eficiencia operativa, reduciendo costos y asegurando una respuesta más rápida y efectiva a cambios en la demanda.

Gracias a sus capacidades de predicción, la IA también puede detectar de antemano riesgos financieros mediante la evaluación de la solvencia de clientes y colaboradores a través del análisis predictivo de datos financieros. Esto mejora la toma de decisiones crediticias, reduce la exposición al riesgo y fortalece la salud financiera de las aseguradoras. Por último, pero no menos importante, otro beneficio significativo de la IA en el sector es el mantenimiento predictivo, que prevé posibles fallos en equipos o sistemas, permitiendo programar mantenimientos de manera proactiva, reduciendo costos y aumentando la eficiencia operativa.

Ahora que nos encontramos iniciando el nuevo curso mientras navegamos por este nuevo horizonte de posibilidades, invito a todo el sector a abrazar la adopción de la inteligencia artificial y el análisis predictivo, si no están ya en ello. Gracias a estas novedades, podemos forjar un futuro donde la anticipación sea clave para una protección financiera más sólida y una conexión más profunda con los clientes. Las aseguradoras no pueden esperar a ser las últimas en adoptar estas innovaciones, porque van a ser clave para poder anticiparse a todas las necesidades del sector este 2024.


Sobe el autor del contenido:

Óscar Barba es CTO y cofundador de Coinscrap Finance.