Según un reciente índice de madurez de la digitalización de la industria de McKinsey, la industria farmacéutica y la atención médica se mantuvieron al final de una lista de industrias clasificadas en adopción tecnológica.

COVID-19 ha hecho sentir su presencia en todo el sector de la salud y, en particular, en los seguros de salud, con un aumento de los siniestros y los proveedores de seguros que luchan por administrar las relaciones con los clientes con una fuerza laboral reducida. Sin embargo, de este caos ha surgido un renovado interés en la automatización.

Lemonade Inc. , Salida a bolsa en julio de 2020, tiene hoy una valoración de $ 9 mil millones. Desde sus inicios , ha estado utilizando chatbots impulsados ​​por inteligencia artificial para manejar reclamos y suscribir asegurados, una medida que muchas compañías de seguros veteranas como Geico y Allstate también se han apresurado a emplear. Como Youse en América Latina y Ergo’s Nexible en Europa, otros han utilizado un enfoque similar para digitalizar todo el contrato de seguros. Yendo un paso más allá, una empresa que conocí recientemente como parte de mi evaluación del ecosistema global de IA incluye Artificial .La misión de Artificial es hacer que los seguros sean fluidos dentro del espacio de los seguros comerciales, desde la cotización, la vinculación y la emisión. La compañía ayuda a los proveedores a generar contratos digitales para sus clientes de seguros comerciales utilizando un algoritmo de aprendizaje automático para calcular el riesgo, optimizar las ganancias, acelerar la vinculación del contrato, la transparencia y reducir los costos operativos para administrar cada contrato.

Eso no es todo. Desde la prevención del fraude hasta el servicio al cliente, la IA ha estado transformando silenciosamente tanto los seguros como la atención médica. Si bien muchas de estas aplicaciones se han centrado en operaciones internas, han cambiado por completo la forma en que las compañías de seguros médicos interactúan con sus clientes para brindar una experiencia óptima. La atención se centra en interacciones rápidas y personalizadas que se sientan naturales y orgánicas, a pesar de sus bases digitales.

La competencia es dura. La forma más segura de que sobrevivan las compañías es ser muy conscientes de los nuevos ecosistemas disponibles y adaptarse para competir con los participantes digitalizados. Los tipos de viajes innovadores del cliente que impulsan el crecimiento real se pueden lograr aprovechando la inteligencia artificial y otras tecnologías digitales, asegurando la integración digital en todos los sistemas y adoptando modelos operativos apropiados.

1: comienza con los datos del cliente

La explosión de datos recopilados por dispositivos portátiles y sensores permite a las organizaciones de todos los sectores desarrollar algoritmos basados ​​en inteligencia artificial para comprender mejor a sus clientes, perfilarlos y segmentarlos con mayor precisión para ofrecer ofertas más personalizadas.

Los datos son vastos, pero significan poco si no se pueden interpretar correcta y rápidamente. La interpretación de esos datos es donde entra en juego la inteligencia artificial. Los algoritmos pueden ayudar a los proveedores de atención médica y las compañías de seguros a comprender la enorme cantidad de información generada por sus clientes, informando decisiones sobre primas de pólizas y preferencias de servicio para la liquidación de siniestros. 

Los mismos datos se pueden utilizar para generar interacciones y soluciones altamente personalizadas y sin fricciones. Al adaptar las ofertas de productos a segmentos de clientes particulares, las compañías de seguros pueden mejorar sus puntuaciones de NPS, impulsar la satisfacción del cliente y, en última instancia, generar más ingresos. La necesidad de almacenar, procesar, utilizar y renderizar de forma segura todos estos nuevos datos de clientes se puede cumplir a través de varios componentes tecnológicos: desde entornos de computación en la nube, la plataforma móvil simple primero, automatización robótica hasta tecnologías de blockchain o gemelos digitales.

2: Sigue con la combinación de casos de uso con aplicaciones de IA impulsadas por el impacto

Con los poderes combinados del big data y la inteligencia artificial en el trabajo, los proveedores de salud y las aseguradoras pueden garantizar una experiencia del cliente más rápida, fluida y satisfactoria en todo momento. 

A continuación, se muestran algunas aplicaciones de la inteligencia artificial en los seguros de salud en diferentes sectores:

Modelado de riesgos: evaluar los factores del estilo de vida dentro de un segmento de clientes específico, agregar el historial médico mientras se toman las medidas adecuadas para mitigarlo puede salvar tanto dinero como vidas. En consecuencia, el despliegue de un marco de gestión de riesgos adecuado debería convertirse en una prioridad para cualquier proveedor de seguros de salud. La IA puede automatizar la gestión de riesgos utilizando su capacidad para buscar patrones de datos de los clientes, mejorando así la experiencia del cliente en el futuro. En el pasado, muchas aseguradoras de salud confiaban en modelos ajustados al riesgo basados ​​en siniestros para calcular las puntuaciones de riesgo y la información de reclamos médicos y farmacéuticos para predecir los costos de atención médica, que se construyeron para pronosticar el riesgo de las poblaciones, pero no a nivel individual. Estos modelos dan una estimación bastante decente del riesgo de la población, pero no son satisfactorios para el riesgo individual. 

Fijación de precios: fijar precios precisos para las pólizas de seguro de los nuevos clientes es un desafío, especialmente cuando el mundo pide más opciones y flexibilidad. La situación se vuelve más complicada cuando un asegurado o un paciente padece condiciones de salud preexistentes o tiene un historial médico complicado. Las empresas mantienen un control total sobre sus modelos de precios al tiempo que automatizan la implementación de estos modelos a través de IA. De esa manera, las compañías de seguros pueden seguir siendo competitivas y rentables al mismo tiempo que cumplen con los requisitos regulatorios locales.

Suscripción: En la industria de los seguros, mucho depende de la decisión de cada suscriptor. Desafortunadamente, el prejuicio humano se infiltra en esas decisiones sin importar cuánto lo intentemos. La IA puede aplicar filtros y modelos para organizar los datos que los suscriptores humanos revisan en última instancia, lo que hace que el proceso sea menos engorroso. En el futuro, la IA puede reemplazar aspectos del elemento humano mientras aumenta a los humanos para garantizar que se centren en lo que importa, asegurando que las decisiones se basen en un acceso rápido a los datos mientras aprenden de la experiencia anterior. 

Distribución y ventas: al mapear todo el recorrido del cliente de principio a fin y al utilizar análisis de comportamiento para identificar patrones, los proveedores de seguros pueden crear ofertas de productos más lucrativas a través de los datos. Se pueden utilizar sofisticados “personajes” de compradores para guiar la toma de decisiones y optimizar las estrategias de marketing. La misma lógica aplicada internamente permite a las empresas evaluar mejor a los agentes e identificar líderes. En el sector de los seguros, esas capacidades a menudo se han proporcionado desde mercados y sitios de comparación multifacéticos más avanzados. 

Servicio al cliente: algunas empresas utilizan chatbots para el servicio al cliente. Sin embargo, ahora podemos llevar el servicio al cliente al siguiente nivel por encima de los chatbots con humanos digitales. El uso de los llamados “humanos digitales” podría mejorar sustancialmente el servicio al cliente al reducir los tiempos de espera y reducir los costos adicionales. 

Procesamiento de siniestros: en los últimos años, las empresas han encontrado varias formas de integrar la visión por computadora, el análisis predictivo y la minería de texto para automatizar el procesamiento de siniestros. 

Prevención del fraude: la inteligencia artificial identifica patrones de engaño en una variedad de procesos, incluido el fraude. La IA también aprende de experiencias anteriores para mejorar cada vez más en la detección de posibles fraudes mediante la combinación de varios patrones transaccionales. Si bien la información de los manejadores de siniestros es crucial, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático automatizan partes significativas del compromiso general, lo que hace que el componente de detección de fraude en tiempo real sea casi perfecto. 

3: Termina dando forma a un nuevo ecosistema liderado por IA: elementos vitales

Para garantizar una transición fluida hacia la entrega de un ecosistema de capacidades de inteligencia artificial, los proveedores de seguros de salud deben considerar una serie de elementos de diseño más relevantes.

• Los puntos de datos individuales como sensores, dispositivos portátiles y dispositivos inteligentes deben conectarse entre sí a través de Internet de las cosas y con nosotros a través de Internet de las personas. Una red robusta con buena conectividad es esencial para mantener un ecosistema inteligente.
• Los datos recopilados de los sensores individuales ayudan a pintar una imagen virtual del mundo real para las tecnologías de aprendizaje automático. Toda esta información se analiza mediante algoritmos para desarrollar información empresarial útil .
• Los algoritmos y dispositivos utilizan datos para tomar decisiones independientes y ayudar a los colaboradores humanos a mejorar su productividad. Este proceso ayuda a descentralizar el proceso de toma de decisiones y a delegar el trabajo menos crítico a las máquinas.
• Las decisiones que toman los algoritmos de aprendizaje automático ocurren en tiempo real , lo que reduce los períodos de espera y mejora la experiencia del cliente . 
• Los servicios ahora se ofrecen a través de Internet , lo que reduce el contacto en persona. Las empresas pueden operar sin la necesidad de oficinas físicas, lo que reduce los costos de infraestructura.
• Las máquinas ofrecen una elasticidad infinita , lo que permite que las fábricas inteligentes actualicen o reemplacen los sistemas existentes cambiando módulos individuales en lugar de someterse a una reestructuración masiva.

El camino a seguir 

Con la aparición cada vez mayor de actores digitalizados en los mercados de la salud y los seguros, ahora es más vital que nunca que los operadores tradicionales adapten sus estrategias, operaciones y modelos comerciales al cambiante entorno digital. Al integrar inteligencia artificial de alta calidad en sus flujos de trabajo, las compañías de seguros de salud pueden reducir los tiempos de espera, mejorar la rentabilidad, garantizar mejores experiencias de los clientes y hacer un mejor uso de sus recursos. 

Es un momento desafiante y el proceso innovador también es exigente. Se requiere una atención cuidadosa y conocimiento de la industria para garantizar una transición sin problemas a un sistema automatizado. Sin embargo, los proveedores de seguros que inviertan en automatización e inteligencia artificial cosecharán las recompensas de las propuestas de valor deseables, un mejor servicio al cliente y lucrativos márgenes de ganancias en los próximos años.

¿Quiere saber más? Contáctese con Nosotros