La compañía decide4AI, especializada en el desarrollo e implementación de soluciones basadas en Inteligencia Artificial para el sector asegurador ha organizado un seminario web para el próximo 26 de noviembre. En él explican cómo utilizando técnicas de Machine Learning se puede acelerar el proceso de valoración del riesgo y aceptación o rechazo de un posible tomador. Contarán un caso de uso y los resultados de la aplicación de ML en el cliente: optimización del proceso de suscripción, reducción de riesgos y costes, mejora de los controles técnicos e identificación de nuevos insights valiosos de negocio.

Desde Decide, consideran que la crisis sanitaria del Covid-19 y su consecuente incertidumbre han supuesto un gran desafío para el sector asegurador que ha tenido que replantearse la viabilidad de sus sistemas y modelos de negocio.  Esta situación crítica ha demostrado la importancia de tener sistemas eficientes y capaces de ajustarse rápidamente a los cambios. Por lo que agilizar y eficientar ciertas áreas y procesos del sector asegurador se ha vuelto una tarea vital para las entidades.

Uno de los procesos más críticos es el proceso de suscripción, cuya optimización tiene un impacto directo en el ahorro de costes y en la mejora de captación/retención de clientes. Desde que una solicitud entra hasta que se decide si aceptar o no al cliente y cuál es la tarifa ajustada a su riesgo, pasa por diferentes roles (actuario, suscriptor) y distintos controles técnicos. Esto hace que la fase de contratación sea larga y compleja, consiguiendo en muchos casos que la entidad pierda la oportunidad de captar al cliente.

Normalmente los procesos de suscripción de pólizas se apoyan en soluciones de Business Intelligence cuyo soporte analítico cuenta con un escaso soporte predictivo y prescriptivo para la toma de decisiones. Contar con soluciones basadas en la integración de tecnologías como el Machine Learning y los sistemas expertos de gestión de reglas, ayuda a tomar mejores decisiones durante el proceso de contratación y a acelerar la respuesta al cliente.