Este artículo es un resumen del webinar “Aplicación de Machine Learning al proceso de suscripción en compañías aseguradoras”. En él desvelamos cómo apoyarse en técnicas de Machine Learning, ayuda a acelerar la toma de decisiones en la valoración del riesgo de un posible tomador y en su aceptación o rechazo. Además contamos un caso de uso en el que la aplicación de ML no sólo optimizó el proceso de suscripción, sino que mejoró los controles técnicos y aportó nuevos insights valiosos de negocio.
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La constante evolución de los modelos de negocio y del comportamiento del consumidor empuja a las aseguradoras hacia una espiral de cambio continuo. Este continuo cambio unido a la incertidumbre actual acontecida por la pandemia, hacen necesario mejorar ciertas áreas del sector asegurador para poder responder de manera rápida. Agilizar y eficientar el proceso de suscripción en seguros tiene un impacto directo en el ahorro de costes y en la mejora de captación/retención de clientes.
Desde que entra una solicitud, pasa por diferentes perfiles como el actuario o el suscriptor, y distintos controles técnicos antes de que se decida aceptar o no al cliente y cuál es la tarifa ajustada a su riesgo. 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.
Actualmente los procesos de suscripción de pólizas se apoyan en soluciones de inteligencia de negocio, cuyo soporte analítico se basa en técnicas descriptivas y de diagnóstico. Estas soluciones cuentan con un escaso soporte predictivo y prescriptivo para la toma de decisiones en el momento de la contratación. Contar con herramientas basadas en la integración de tecnologías como son el Machine Learning y los sistemas expertos de gestión de reglas, ayuda a tomar mejores decisiones durante el proceso y a acelerar la respuesta al cliente.
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