Análisis cognitivo: desafíos en el sector asegurador

analitica-cognitiva-seguros_iecisablogJavier Reina, director de Seguros en Informática El Corte Inglés.

Imaginemos el caso de un cliente que tiene una relación online con su aseguradora. Se va a mudar a Alemania y quieres saber cómo impactará esta situación en sus productos contratados de hogar y coche. Tras teclear “Me voy a mudar. ¿Qué tengo que hacer?”, el sistema, de analítica cognitiva, le irá respondiendo y preguntando a la vez, cotejará datos y posibilidades, y le recomendará productos similares. Incluso le informará de la necesidad de contar con una cobertura adicional de seguro médico que ahora en España no contempla.

Como esa gestión es más compleja, el propio sistema le propone llamarle por teléfono para tramitarlo con más detalle. La llamada se realiza dentro del portal y tras examinar las regulaciones locales y detectar la mejor propuesta, se decide el envío postal de la documentación pertinente para que la firme y se cierre la operación.

Por su parte, los gestores de negocio pueden apoyarse en el análisis cognitivo para comparar y construir modelos de negocio, evaluando riesgos mediante la aplicación de distintos parámetros y la confluencia de datos estructurados y desestructurados en tiempo real. Así es posible tomar decisiones basadas en información y razonamientos.

Cómo ayuda la analítica cognitiva a descubrir nuevo negocio en el sector Seguros

Los sistemas de analítica inteligente son, sin duda, una ventaja competitiva para las organizaciones. Con ellos es posible traducir el ingente volumen de datos al que se enfrentan los negocios en información y conocimiento para poder tomar decisiones acertadas. Sin embargo, no todas las soluciones facilitan esta tarea. Por lo general, es necesario aprender a utilizarlas y cumplir ciertas reglas que no siempre proporcionan la flexibilidad deseada.

En la analítica tradicional, los usuarios tienen que adaptarse a la tecnología. Cada solución determina qué tipo de datos se pueden introducir y cómo, qué teclas hay que pulsar para conseguir ciertas operaciones, de qué forma se van a presentar los resultados, etc. Frente a este escenario, hoy en día existen ya sistemas de computación cognitiva o analítica cognitiva que permiten ‘humanizar’ al máximo la interacción con ellos.

Son soluciones con las que es posible establecer un diálogo natural, similar al que se podría mantener con otro colega de trabajo. Esto es así porque entienden perfectamente el lenguaje humano, de manera que responden sin problemas a cualquier consulta introducida en el sistema, tal como hacemos al utilizar Google. Pero su ‘humanización’ va más allá. Son capaces de pensar y razonar como los humanos, buscando correlaciones, creando hipótesis y eligiendo la respuesta que le resulte más acertada.

Esta inteligencia va haciéndose cada vez mayor a medida que aumentan las interacciones y se enriquece al sistema con más datos, ya que van aprendiendo de los distintos resultados obtenidos. Cuanto más se entrene al sistema, es decir, más se interactúe con él aportándole la información oportuna, más inteligente será.

Impacto en la estrategia omnicanal y la gestión del negocio

No hay dos soluciones de analítica cognitiva iguales porque cada una trabajará con los datos específicos que le introduzca cada organización y aprenderá según el tipo de consultas que le hagan.

Las compañías aseguradoras se enfrentan a una alta competitividad y a un cliente que responde ya a los hábitos del consumidor digital, ávido de tener la mejor información en tiempo real sea cual sea el canal con el que interactúe.

De hecho, según Forrester, el 75% de los consumidores utilizan tres o más canales. Por lo que resulta crítico consolidar la misma información sobre el cliente en todos ellos para obtener una visión global y única de su ciclo de vida, y así poder responder sus consultas y, además, predecir sus necesidades ofreciéndoles propuestas personalizadas.

La analítica cognitiva no solo favorece la unificación y optimización de la gestión de clientes dentro de una estrategia omnicanal, sino que simplifica y mejora la gestión del negocio en sí para reducir los costes operativos, detectar riesgos y fraudes, así como cumplir las normativas sectoriales, tal es el caso de Solvencia II.

La gestión de todos estos factores implica la recolección y el análisis de una gran cantidad de datos para poder tomar decisiones correctas. La computación cognitiva agiliza al máximo estos procesos y permite descubrir matices antes ocultos que visualizan nuevas oportunidades de negocio.

Estas soluciones inteligentes correlacionan miles de datos procedentes tanto de sistemas corporativos, como de los historiales de los clientes y de múltiples fuentes externas (RRSS, websites, Open Data, informes, artículos, transcripciones de conversaciones…) para identificar patrones que permiten adelantarse a los comportamientos de los clientes, definir propuestas y precios en tiempo real mientras se interactúa con ellos o detectar acciones fraudulentas, por ejemplo.

Integración con los sistemas existentes

El sistema de computación cognitiva se integra con el framework de trabajo de las compañías en sus distintos interfaces según el rol de usuarios. Así, los operadores del call center pueden acceder a él desde su pantalla para consultarle cualquier petición que realice un cliente. La facilidad para realizar las consultas agiliza al máximo su trabajo y permite ofrecer rápidas y ajustadas respuestas a los clientes, sin tener que consultar distintas aplicaciones o fuentes.

También, puede comportarse de forma autónoma como un asistente virtual dialogando en la web corporativa con el cliente.

Un aspecto fundamental para sacar el máximo rendimiento a este nuevo tipo de analítica es contar con un socio de negocio experto que sepa integrar distintas fuentes en el sistema y entrenarlo adecuadamente según las necesidades del sector seguros y la compañía en sí. La era de la analítica cognitiva no ha hecho más que comenzar, así como la de los nuevos negocios asociados a ella.

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