El sector asegurador, como tanto otros sectores, tiene el reto de ser eficiente, ágil y enfocarse en el servicio al cliente. Las soluciones de automatización están permitiendo que las aseguradoras ser más rápidas en las gestiones, integrar sistemas basados en mainframes con soluciones más modernas, así como mejorar la eficiencia, tanto de sus procesos internos como aquellos en los que están implicados, proveedores, socios, agentes y clientes. Esta revolución silenciosa, porque muchas veces no es percibida por los usuarios, está transformando los procesos de gestión en sector asegurador.
El contexto
Los procesos de gestión de las aseguradoras han requerido siempre una gran actividad manual. Basta con ver un centro de servicios de cualquiera de ellas para comprobar la gran cantidad de personas que emplean y que están usando varias pantallas para “integrar” manualmente los sistemas.
Si bien durante los últimos años se ha implementado soluciones de sistemas abiertos, y aplicaciones web, los procesos que ejecutan están basados en sistemas host/mainframe. Estos sistemas son robustos, pero presentan dificultades de integración, y a veces resulta imposible implementar nuevas funcionalidades por su complejidad o por la carencia de procesionales especializados en ellos.
También debemos tener en cuenta el gran número de actores que participan en los procesos de gestión. Además de los equipos de la propia aseguradora, están los agentes, corredores, otras empresas de seguros con las que tienen diversos tipos de acuerdos, proveedores, empresas concertadas como son centros sanitarios, empresas de reparaciones diversas, talleres, funerarias, etc.
Es aquí donde las tecnologías de automatización como RPA (Robotics Process Automation) combinada con la IA están permitiendo la integración de sistemas para mejorar la eficiencia y reducir el trabajo manual.
Dentro del mundo asegurador hay multitud de ramos como son salud, decesos, vida, auto, hogar, etc y procesos asociados a cada ramo. Como he comentado anteriormente, hay multitud de actores implicados y por tanto la necesidad de integración de todos ellos en los procesos. Las actividades principales de negocio de la aseguradora se suelen ejecutar en un sistema transaccional, generalmente un host/mainframe. Ahora se requiere que se integre con otras webs, sistemas de correo, SMS, etc. Es aquí donde RPA junto con servicios de IA aplicados al tratamiento del lenguaje o procesamiento de documentos tienen una gran aplicación
Mejora del Servicio al asegurado
Una de las primeras acciones de mejora es integrar las peticiones del usuario con los propios sistemas transaccionales o los de otros servicios o empresas asociadas. Es aquí donde podemos implementar chatbots, servicios incluidos en las propias aplicaciones móviles que las aseguradoras ponen a nuestra disposición o a través de su página web para gestionar diferentes tipos de necesidades como son reportar un siniestro o solicitar una grúa para nuestro vehículo entre otras. Sin que el usuario sea consciente, en estas interacciones están implicados soluciones de IA en la gestión de la conversación (frontoffice) y RPA integrando sistemas en backoffice, incluso manteniendo informado al asegurado mediante Whatsapp, email o SMS.
En general se está dotando a los sistemas transacciones de la capacidad de integración con otras aplicaciones mediante la interacción con la web y la generación de interfases API gestionadas por los robots.
Un caso concreto seria cuando un usuario solicita una grúa por Whatsapp y el chatbot encargado de la atención los asigna a un robot que verifica los datos del asegurado en el sistema transaccional y solicita la grúa para que recoja el vehículo y proporcionándole toda la información necesaria mediante una integración API con el servicio de grúas o mediante una interacción web. Finalmente informa al usuario por diferentes medios.
Implementaciones reales
Sin embargo, la mayor mejora en agilidad, reducción de errores y mejora de la eficiencia se produce en el backoffice, en la gestión diaria de pólizas y siniestros.
Algunos casos reales de aplicación:
- Evaluación de solicitudes y primas. Implementando RPA e IA se puede analizar rápidamente las solicitudes de seguros de vida o de salud, evaluando el riesgo basado en datos históricos y tendencias actuales. Esto incluye el análisis de factores de riesgo como la edad, historial médico, y hábitos de vida. Con estos datos se puede evaluar la idoneidad del asegurado y el cálculo de la prima a pagar.
- Procesamiento de reclamaciones por daños. Mediante el empleo combinado de RPA y de IA es posible evaluar los daños analizando las imágenes del siniestro, incluso hasta la adjudicación de un reparador y su pago.
- Autorizaciones de actos médicos. Empleando RPA e IA se puede analizar el historial del asegurado y el procesamiento de los documentos remitidos por él para así autorizar o denegar un acto médico, informado de ello al usuario por diferentes canales como son el correo o SMS.
- Procesamiento de facturas. Existen diferentes ramos en los que es necesario procesar facturas de proveedores o socios. Este es el caso de salud donde se procesan facturas de actos médicos ya sean nacionales o internacionales, prótesis diversas, o en ramo de decesos donde se procesan facturas de floristerías, funerarias, etc. En estos casos las facturas pueden llegar por correo, FTP o por una aplicación. Empleado procesamiento de lenguaje natural (NLP) en el análisis del correo y el procesamiento inteligente de documentos (IDP) se puede extraer la información estructurada de las facturas, actualizar la información en el sistema transaccional de cara a validarla y proceder a su pago.
- Integración de CRM y sistemas transaccionales. Muchas veces las aseguradoras emplean sistemas de CRM que no pueden integrarse de manera nativa con su sistema transaccional. Es aquí donde mediante RPA se puede actualizar la información de tomadores y asegurados, miembros de colectivos, puntos de servicios, establecimientos adheridos o colaboradores, etc.
- Análisis del fraude. Existen numerosas áreas de posibles fraudes en el sector. Empleando RPA e IA se puede, por ejemplo, identificar casos de hiperfrecuentación de actos médicos para evaluar si son reales o son un elemento de fraude.
- Gestión de Riesgos y Cumplimiento normativo. La aplicación de RPA e IA en la gestión de riesgos permite analizar patrones históricos de datos y tendencias para predecir riesgos futuros con mayor precisión. Esto no solo mejora la precisión en la tarificación de las pólizas, sino que también asegura un cumplimiento más efectivo de las regulaciones, reduciendo la exposición a sanciones y mejorando la confianza del mercado.
Empleando RPA e IA se pueden procesar entre el 85-95% de las interacciones, agilizando lo procesos, proporcionando un mejor servicio al asegurado empelando a las personas para los casos excepcionales que los robots no son capaces de evaluar.
El futuro
La capacidad para integrar eficazmente sistemas mainframe con soluciones modernas, procesar grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones y ofrecer canales de comunicación directos con los asegurados, evidencia un cambio hacia una mayor agilidad operativa y un enfoque centrado en el asegurado.
La adopción de RPA e IA en el sector asegurador representa un avance significativo hacia la digitalización y la automatización de procesos. Esta tendencia no solo facilita una gestión más eficiente y una mejor experiencia del cliente, sino que también prepara el terreno para futuras innovaciones que continuarán transformando el sector. La clave para las aseguradoras será mantener el ritmo de adaptación a estas tecnologías emergentes, asegurando al mismo tiempo la seguridad, la transparencia y el cumplimiento normativo.
Autor: Marcos Navarro Alcaraz (Info)
Experto en Automatización de procesos
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