¿En qué consiste el procesamiento automatizado de siniestros?

La llegada de la inteligencia artificial, el machine learning o la robotización han permitido que se mejore, no solo los productos y servicios, sino también los procesos de las compañías. En este contexto, han sido muchas las soluciones digitales que se han diseñado para poder realizar trámites en los que antes era necesaria una actuación humana directa y el sector de los seguros no ha sido una excepción.

El procesamiento automatizado de siniestros es un buen ejemplo de ello. Gracias a la tecnología de la Inteligencia Artificial, la gestión de siniestros en pólizas de auto, no solo se puede llevar a cabo de una manera eficaz y ágil, sino que supera en muchos aspectos la precisión en el desempeño de estas tareas por medios convencionales.

Al realizarse la tramitación de un accidente de circulación de manera automatizada, se genera una huella digital que permite la creación de datos históricos. Con esta información acumulada y gracias a la Inteligencia Artificial se comparan multitud de datos que la analítica predictiva utiliza para identificar la probabilidad de que se produzcan sucesos futuros similares. Esto da como resultado, a través del Machine Learning, una valiosa herramienta de toma de decisiones automatizadas para cada caso concreto.

Además, un sistema automatizado de gestión de siniestros requiere una participación mínima tanto de la compañía como del asegurado sin dejar de atender a los intereses de cada parte involucrada. Es este sentido, lo primero que se debe tener claro es que esos intereses son diferentes.

Por un lado, el reclamante del daño no quiere que se le trate como demandante, sino como cliente. Espera de la compañía que se le informe de manera proactiva sobre el estado de su siniestro, poder facilitar detalles del accidente de manera rápida y sencilla y, sobre todo, no le interesa de qué manera se gestiona su siniestro, sino la solución.

Por su parte, las preocupaciones de la compañía en la gestión de un siniestro son que la carga de trabajo para sus empleados sea reducida, que el proceso sea ágil y el coste razonable, poder verificar y validar la información para tomar una decisión en consecuencia, identificar clientes poco rentables, rechazar el pago de siniestros injustos y prevenir el fraude que, según AltexSoft, supone un 18% de las solicitudes de cobertura.

El procesamiento automatizado de siniestros da respuesta a todas estas exigencias. No en vano, antes de la pandemia solo un 15% de los siniestros se gestionaba mediante métodos digitales. Ese porcentaje pasó a ser 100 durante el confinamiento y, actualmente, con la vuelta a una relativa normalidad se ha quedado en un 60%, lo que demuestra una clara tendencia de futuro que se explica por la eficacia del sistema.

A esta tendencia se suma un hito tecnológico que va a complementar lo que ya podemos considerar una revolución en cuanto a eficiencia de procesos. Se trata de la instalación, obligatoria en Europa para la homologación de coches a partir del 6 de julio de 2022, de registradores EDR, o lo que vendría a ser una “caja negra” que graba la velocidad, frenadas y giros de volante desde unos segundos antes de un accidente hasta unos segundos después. El sistema, muy extendido ya en EE.UU y presente en algunos vehículos que circulan por nuestras vías, aporta a la compañía datos muy valiosos que, de otro modo, serían casi imposibles de verificar.

El EDR es solo uno de los sistemas de seguridad que llegan este año a nuestra normativa comunitaria, dentro de ese ambicioso plan de reducir a cero los fallecidos por accidente de tráfico en Europa.

En resumen, el procesamiento automatizado de siniestros basado en la Inteligencia Artificial y apoyado por todos aquellos avances tecnológicos que se vayan incorporando, proporciona claros beneficios tanto a la industria aseguradora como a los usuarios de las compañías: mejor accesibilidad, mayor rapidez en todas las fases del proceso, más seguridad, mayor precisión en la detección del fraude y un servicio de calidad que se refleja en una mejor experiencia de cliente.

En España uno de los claros ejemplos de la aplicación de la IA, RPA y Big Data en procesos de gestión de siniestros es Mutua. En la compañía se han realizado grandes avances al implementar mejoras sustanciales en los procesos de resolución y de reclamaciones, en los que hemos conseguido reducir tiempos de cierre de forma sustancial, mejorando la satisfacción de nuestros clientes.