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A diferencia de lo que ocurre en la banca, en el sector de seguros no se realizan grandes cantidades de transacciones. “Los clientes no interactúan mucho con la compañía. Normalmente lo hacen una vez al año, si es que no cuentan con renovación automática. Esto es algo que hemos tratado de mejorar”, comenta Miguel Paredes, vicepresidente de Inteligencia Artificial (IA) y Data Analytics de Rimac Seguros.
Desde hace cuatro años, Rimac cuenta con una división de IA desde la que buscan crear capacidades para usar los datos como un activo que les permita entender mejor a los usuarios.
“Reconocíamos que necesitábamos dar un salto mucho más grande. Si bien contamos con un equipo, sabemos que hay mucho más y que necesitamos acelerar e incorporar un nuevo know how tanto de tecnología como de conocimiento”, indica Paredes.
Rimac Seguros ha hecho una alianza con Google que, comenta el vicepresidente, le permitirá a la compañía acelerar la sofisticación de la plataforma de datos y algoritmos con la que cuenta.
Atención al cliente
La empresa aseguradora cuenta con un chatbot para atención al cliente que procesa 140,000 conversaciones al mes aproximadamente.
“Usamos algoritmos para escanear todas estas conversaciones y encontrar patrones y ‘dolores de cabeza’. De esta manera, podemos captar las preocupaciones de los clientes”, indica Paredes.
Otro espacio de desarrollo son el telemarketing y la central de consultas. “Todos los días el call center atiende miles y miles de llamadas. Con nuestros algoritmos y la IA de Google podemos convertir la voz a texto e identificar problemas en el proceso de venta que no son obvios y resolverlos”, explica.
“Además, a nivel comercial podemos detectar qué han visto los clientes en la app y conocer mejor su perfil para proporcionarles una oferta relevante”, agrega Paredes.
Riesgo y precio
Paredes explica que normalmente se usaban, para determinar el riesgo de un cliente, modelos lineales generalizados (GLM).
“Lo que hacían, en el caso de los seguros vehiculares, es tomar variables como edad, tipo de trabajo, uso del auto, entre otras, para calcular el riesgo. Hoy en día, a través de la sensorización y el Internet de las Cosas, se consigue una mejor estimación del riesgo”, precisa Paredes.
El vicepresidente de Rimac Seguros calcula que si antes un GLM contemplaba entre 12 a 20 variables, ahora la Inteligencia Artificial permite evaluar cientos de indicadores.
“El pricing y la aproximación a la personalización del riesgo nos permite tener una mayor cobertura. Mucha gente no puede acceder a un seguro porque el precio no es el adecuado. Esto se debe a la falta de información para hacer una mejor estimación, por lo que el costo suele ser más alto en general. Estamos buscando mejorar con la IA para darle al cliente en verdad el precio que le corresponde”, concluye.