El martes 28 de abril, Todo Riesgo llevó adelante la jornada “Descubriendo pólizas y oportunidades” en el Buenos Aires Marriott, ubicado en pleno centro porteño. En el encuentro, Rachid Chair, Enterprise Account Manager – Financial Services de Amazon Web Services (AWS) Argentina, expuso acerca de “El futuro es hoy: la inteligencia artificial en la industria del seguro”.

 

Gracias a todos. Gracias por el espacio. Gracias, Ignacio y Horacio. Gracias a ustedes por escucharme. Sé que tengo la última exposición, así que vamos a intentar ponerle un poco de energía.

Un gusto estar en este escenario por segundo año consecutivo; muchas caras conocidas y otras que no. Por ahí leyeron mi nombre y esperaban que viniera alguien de afuera en representación de Amazon. No, soy de Tucumán y vivo en la Ciudad de Buenos Aires desde hace como 20 años. Trabajo dentro de Amazon, específicamente en la industria financiera, y desde hace rato acompaño el negocio del seguro. Ustedes se dirán: “¿Qué tiene que ver Amazon con nosotros? ¿Qué tiene que ver Amazon con la industria del seguro?”.

Filosofía

Si bien por ahí no me conocen a mí, quizás a Jeff Bezos lo vieron en algún lado. Ese muchacho empezó vendiendo libros a través de un servicio web en 1996 y hace poco tiempo cerró Venecia para casarse. Mal no le fue.

Su filosofía de vida la llevó a su trabajo y tiene que ver con poner al cliente en el centro, algo que sí tiene que ver con nosotros. Mientras estuvo como CEO de Amazon, todos los años, Bezos mandaba cartas a sus accionistas y en 2016 envió una nota diciendo: “Tenemos que entender que los clientes están siempre insatisfechos, aunque no lo sepan y no lo manifiesten”.

Entonces, nosotros como organización, como productores asesores, como brokers, tenemos que entender que podemos hacer algo mejor por nuestro cliente, quien nos interpela, nos desafía y nos ayuda a pensar que podemos intentar o proponer mejoras de productos y servicios para poder crecer en nuestro ecosistema.

¿Quiénes somos nosotros dentro de la industria del seguro? Para los que no nos conocen, trabajamos con aseguradoras internacionales y locales. Pero no solo trabajamos con ellas, sino también con las empresas del ecosistema tecnológico que por ahí trabajan con ustedes, las aseguradoras y los brokers para agregar valor al ciclo del seguro. Hablo de Lemonade, At-Bay y otras que seguramente conozcan.

Tendencias

Ahora vuelvo a la premisa inicial. ¿Por qué estamos acá? ¿Por qué esta charla? ¿Qué pasa en el mundo? Creo que todos estamos de acuerdo con que la audiencia se renueva. Nuestro cliente se renueva: es un cliente digital que tiene una paciencia diferente, una necesidad de inmediatez distinta, unos canales diferentes por los cuales se informa. Por otro lado, en el ecosistema hay cuestiones globales –guerras, catástrofes climáticas y demás temas– que le ponen presión al valor de las primas.

La carencia de expertos es muy importante para mí y para ustedes. Cada vez existe menos gente que entienda el negocio, que entienda el seguro en sí, que entienda qué es importante para el cliente. Por una cuestión de costos se va derivando a asistentes o a gente mucho más junior, apoyados por alguna cuestión tecnológica. Pero el rol de ustedes es crítico en esta industria. Por eso, poder servirse de la tecnología y potenciarla hace un diferencial muy significativo.

Herramientas

Ahora continúo con el por qué. ¿Por qué todo esto de la inteligencia artificial (IA) y la tecnología son importantes para ustedes? Obviamente, tenemos objetivos de negocio. Cuando ustedes escuchan hablar de IA, lo único que las organizaciones quieren es buscar hacer más por menos. Punto. Después nos podemos meter en el detalle de cómo, cuándo, etc., pero lo que quieren es hacer más por menos. Ustedes podrían hacer más por menos: escribir un texto más rápido, organizar un documento más rápido, analizar un siniestro, cargar información de los clientes, llegar a más gente. Todo es más por menos al final del día.

Esto permitiría optimizar el proceso de venta, hacerlo más atractivo para los clientes, mejorar las notificaciones y reclamos, etc. Tiene una mirada tecnológica que posiblemente hoy no es del interés de la audiencia, pero está la transformación de los sistemas y mejorar los canales, entre otros objetivos. No vamos a perder tiempo ahí.

En términos de análisis, ¿por qué es importante para el productor, el agente y el broker? Porque es importante entender al cliente: quién es él, cuáles son sus intereses, cuándo cumple años, cuántos hijos tiene, a qué colegio van, cómo es su día a día, si tiene perro o gata. Todo esto es importante y permite accionar a favor del cliente.

Hoy en día, por supuesto, hay herramientas y sistemas que muchos de ustedes pueden llegar a tener. Aunque hay mucha gente que todavía lo hace a través de procesos manuales, hay cosas que la tecnología viene apoyando desde hace rato, como entender al cliente, generar una cotización en forma proactiva, evaluar el riesgo en mucho menor tiempo y realizar cotizaciones mucho más asertivas. No es nueva la automatización de la gestión de reclamos, como tampoco preguntar ¿qué observabilidad tengo sobre mi negocio?, ¿cómo monitoreo mis actividades?, ¿cómo monitoreo el ciclo de vida de los clientes? Esto ya está, no hay nada nuevo. Si están usando esas herramientas, están cercanos a dichos cambios.

No voy a hablar hoy de qué es la IA, ya lo hablamos durante la jornada anterior: de nuevo, es simplemente hacer más por menos. ¿Y por qué la IA es importante hoy en día? Voy a tirar un dato que lo dije en la otra charla: a la radio le llevó 38 años alcanzar los 50 millones de usuarios; a las redes sociales, por ejemplo Facebook, le llevó cuatro años; a ChatGPT le llevó un mes. Tiro ese dato para que entiendan la capacidad infecciosa de esto: es “pandémico”, es un camino de ida.

Ciclo de vida

Entonces, lo importante es entender: ¿cómo me subo a este barco?, ¿por qué me interpela? Les voy a proponer tres miradas de cómo la IA se está aplicando.

Una de las miradas tiene que ver con el ciclo de vida del negocio desde el discovery, es decir, el descubrimiento de potenciales clientes. Se viene hablando mucho en la industria financiera –seguro, banca y demás– de la hiperpersonalización, de hacer segmentos más acotados para ser más asertivos con las campañas. Actualmente, la IA permite hacer segmentos de a uno: cada cliente es un segmento de mercado. Al tener su información, me da herramientas para generar campañas o diseñar propuestas que sean importantes para él, no para las 700 personas a los que les mando un correo electrónico masivo. Este es uno de los cambios más importantes.

También está el tema de la aceleración, que quizá acá tocó más de cerca. Hablé la otra vez con un director de una aseguradora y me dijo que el proceso con mayor frustración es la carga de documentos. Cuando completan un formulario, hay un tipo que lo hace de una manera, otro de otra. Entonces, en el ida y vuelta hay mucha fricción: desde dar de alta a un potencial asegurado hasta la gestión del siniestro. Piden distintos documentos, el formulario no camina y termina siendo frustrante para el cliente.

Hay múltiples herramientas de IA que interpretan: “¿Qué me estás pasando? ¿Qué tipo de documento? ¿Qué campo estás completando?”. Lo vuelve homogéneo con el resto para evitar esa fricción. O a veces hay documentación que está incompleta y la IA tiene la capacidad de enriquecer ese documento. Enriquecer significa completar lo que falta para que eso sea aceptable. Al final del día buscamos reducir la fricción con el usuario final, acotar tiempos, ofrecer un mejor servicio.

La gestión de reclamos/siniestros tiene que ver con cómo retengo a un usuario. Entendiendo al usuario, entendiendo por qué me está contactando, qué es lo que le genera dolor, puedo identificar riesgos de forma más proactiva y también generar algún tipo de campaña que me permita retener a mi usuario. Para el productor y el broker, como ciclo de vida, creo que eso lo estamos viendo mucho más seguido y realmente es valioso.

Vertical

Hago un paréntesis antes de hablar de otra mirada sobre la aplicación de la IA. Muchas veces, cuando hablamos de IA, me preguntan: “¿Cómo veo el retorno de la inversión? Porque suena muy cool que un agente haga todo, pero yo quiero ver cuánto me devuelve”. Una respuesta es que donde vimos que los retornos de inversión son más claros no es en los casos horizontales, sino en los verticales.

Ahora me explico: horizontal significa la fácil. Si hacemos un chatbot que haga esto, que responda preguntas, ¿es útil? Sí. ¿Es bueno? Sí. ¿Mejora la experiencia del cliente? Sí. ¿Tengo un retorno de inversión claro? Es muy difícil.

Asimismo, si yo tengo una mirada por vertical del negocio –por ejemplo, desarrollo de productos, marketing, underwriting, gestión de reclamos, póliza o lo que sea–, cuando voy a atacar un problema puntual en una vertical, el retorno de inversión es mucho más fácil, como, por ejemplo, al generar ideas y productos nuevos para mi cliente. Entendiendo a mi cliente, teniendo información de él, a la IA le digo: “¿Me generás un producto para esta persona que tiene todas estas características?”. Y me ayuda en idear nuevos productos.

La idea es intentar hacer customer pull y no technology push. ¿A qué me refiero? Technology push o product push es: “Tengo este producto, vamos a ver a quién se lo enchufamos”. Otra cosa es sentir que desde el cliente se genera un producto. Es mucho más asertiva la manera en la cual ese cliente está predispuesto a escuchar lo que le van a ofrecer.

Recomendaciones de ventas: el segmento de a uno, el tema de qué otros productos que tengo los puedo salir a ofrecer y mejorar el proceso de underwriting, gestión de pólizas, reclamos y demás. Entonces, una mirada por vertical de negocio es mucho más asertiva y hay un montón de cosas que ya se están haciendo ahí.

Experiencia

La otra mirada tiene que ver con la experiencia del usuario. Quiero enviar un mensaje de voz diciendo: “¿Tenés idea de cuánto podría valer una póliza para tal cosa?”. Esa interacción en forma automatizada puede saber quién es el cliente y validar si es una persona física pidiendo una documentación (vieron que piden una foto de costado o del documento para ver si realmente estás vivo o por algún tema de seguridad a tener en cuenta). Sobre la base de eso, poder ayudarlo. Esto no necesariamente es automatizado. Muchas veces hay una persona en el medio.

Pero puedo hacer una recomendación de productos personalizados basándome en lo que ya sé del cliente –que puede ser una base propia como agente o productor–, hacer una cotización inicial, hacer una evaluación del riesgo y, finalmente, entregarle una propuesta de valor. Si todo esto yo lo pudiera hacer –no necesariamente automatizado punto a punto, pero sí generar valor y con automatizaciones en el medio que la IA hoy me permite hacer–, la experiencia del usuario será significativamente mejor, más ágil, más personalizada, más de su interés.

Canada Life

Ahora les voy a contar algunos casos de éxito que tuvimos alrededor del mundo. ¿Cómo estamos transformando, por ejemplo, el contact center? En Canada Life pasaba que cada vez que querías llamar, ya sea para un producto o para un siniestro, estabas cinco minutos mínimo en una fila de espera. Luego, el ruteo entre las opciones –“pase a la opción 1, 2, 3”– tenía una caída de llamadas impresionante y la experiencia del usuario era bastante mala.

Acá lo que se hizo fue agregar asistentes que de alguna manera hacían más con menos. Con la misma cantidad de gente que estaba al teléfono del otro lado, se empezaron a hacer algunas preguntas generales y respuestas automatizadas en un formato de lenguaje más semántico. Esto daba algunas primeras respuestas que contestaban las cuestiones por las que los clientes llamaban. Así se achicó la cola de llamadas.

Por otro lado, el asistente redirigía o entendía cuál era el problema y hacía un primer filtro. Decía: “Te voy a pasar con Ventas, te voy a pasar con Siniestros, te voy a pasar con lo que sea” y agilizaba un poco el tiempo. No me acuerdo el número exacto, pero lo importante fue que redujeron un 94% los tiempos de espera y un 92% el tiempo promedio de respuesta con una mejora en la gestión. Y más allá del ahorro de 7,5 millones de dólares en los primeros seis meses (esto es distinto en cada mercado), la percepción del cliente en la atención mejoró significativamente a través de la implementación de IA en el sistema de contact center y en la gestión de atención de uno de los canales.

HSBC

Otro caso es HSBC. Ellos hacían todo el proceso de underwriting, evaluación, modelación de riesgo, pricing y demás de forma manual. A ellos les llevaba 30 minutos. Imagínense el tiempo que les puede llevar a muchas empresas, aseguradoras y brokers locales. La IA permite entender toda esa documentación prácticamente de manera inmediata: qué documento es, qué tipo, qué le falta, ponderar riesgos, armar algún tipo de scoring y dar una evaluación de qué tan propenso seríamos a aceptar a un nuevo suscriptor.

Entonces, bajaron 20 veces el costo de revisión por suscripción en un proceso que es auditable. Esto también es importante porque muchos usamos soluciones que son cajas negras: “Te mando el documento, me das un resultado”. No tengo ni idea qué pasó en el medio y nosotros somos una industria altamente regulada. Nuestros procesos, por más que haya IA y toda la magia de fondo, tienen que ser auditables. Hay un tema que lo charlamos la jornada pasada que tiene que ver con la responsabilidad de la IA, algo que está implícito.

En este caso, pudieron acelerar su tiempo de evaluación de nueva suscripción en un proceso altamente auditable. Redujeron 20 veces el costo de la revisión. Cuando están por dar de alta, ustedes deberían preguntarse cuánto tiempo les lleva evaluar.

Chile y la Argentina

Hablando un poco de la hiperpersonalización y campañas digitales, el Grupo Consorcio de Chile –por ahí alguno lo conoce o trabajó con ellos– está implementando este tipo de tecnología ahora y está yendo a un modelo en el que buscan que el ratio de conversión para cada una de sus acciones digitales sea cercano al 100%.

Es algo optimista. Estoy parafraseando lo que ellos dijeron. Pero sin duda que entender al cliente y armar campañas digitales que tengan sentido mejora, para ellos, el conversion rate.

Les agrego un caso con una aseguradora del interior argentino. Ellos se dieron cuenta de que, por ejemplo, un cliente llenaba un formulario web y decía que estaba interesado en un seguro. Ese formulario iba a una planilla de Excel y, después, alguien lo contactaba (alguien que iba contactando cliente por cliente, potencial cliente por potencial cliente). Desde que llenaba el formulario hasta que lo contactaban, mientras más tiempo pasaba, menos probable era que aceptara asegurarse.

Entonces, una de las cosas que hicimos con IA fue generar un pequeño asistente que lo único que hizo fue hacer un primer contacto hacia afuera y decir: “Che, Marcelo, vi que estás interesado en un seguro de vida para tal y tal cosa. Tenemos esta propuesta, ¿te interesa?”. Cuando decían que sí, lo redirigía a un contacto con un asesor humano o un productor.

No es sacar a la persona del medio, pero sí es agilizar y adoptar IA para, de alguna forma, hacer más por menos y ser más asertivos en lo que hacemos.

Verisk

Como último ejemplo está Verisk, que es una empresa de soluciones tecnológicas del seguro. Lo que más se está usando hoy es hacer una sumarización, un resumen de toda la información del siniestro que me cargaron, de la medida judicial, de lo que sea, y ayudar a entender cuáles son los elementos a tener en cuenta para poder agilizar mi decisión.
En este caso, ellos demostraron poder analizar documentos complejos, denuncias, siniestros, lo que sea, un 90% más rápido y ser un 95% más precisos. Ahí hago otro paréntesis: la IA no es perfecta y está llena de agujeros, pero sí tiene un nivel de precisión alto. La idea es ayudarnos a hacer más con menos.

Transformación

Ahí va un pequeño warning para todos ustedes. Es importante porque la otra vez miraba una estadística que decía que el 60% de los trabajos de 1950 ahora no existían. Esto tiene dos lecturas: una es que nuestros roles se están transformando y otra es que nosotros tenemos que comenzar a ver cuáles son nuestras nuevas funciones en esta época digital.

Su rol sigue siendo significativo y está más vigente que nunca. La IA no está apta para desplazar al ser humano –al menos hoy– al 100%, pero sí es una gran herramienta que permitirá ayudarles a ser más precisos en un mercado cada vez más competitivo. Hay que acercarse a los proveedores, a las aseguradoras o pedirles a los brokers, dependiendo de los distintos casos, que tengan más y mejores herramientas para hacer más eficiente su trabajo porque su trabajo hace la diferencia.

Al final del día, acá no hay que enamorarse de la solución. Hay que enamorarse del problema. El problema sigue siendo el mismo. Enfoquémonos en el problema del cliente, en lo que el cliente necesita, no en la herramienta de fondo.

Implementación

Ahora, cuando vayan a implementarlo, hay un montón de iniciativas de trabajo en las que la IA podría tener sentido. Hablamos de vertical, de horizontal, etc. Busquemos las que sean prioritarias hoy para el negocio, las que tengan impacto, las famosas frutas de bajo alcance. Y, finalmente, planifiquemos para crecer, para llevarlo a producción y no solamente para probar y evaluar porque después esos proyectos terminan fracasando.

 

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