La inversión por parte de las aseguradoras en mejorar el proceso de suscripción tiene un impacto directo en el ahorro de costes y en la mejora de captación y retención de clientes.
Por lo general la fase de contratación de pólizas es larga y compleja, algo que no pueden permitirse las entidades en la sociedad de inmediatez en la que vivimos. Los clientes quieren respuestas rápidas a sus solicitudes y dudas, y si una compañía tarda demasiado en contestar, acabarán acudiendo a la competencia. Esta falta de agilidad de debe a que actualmente los procesos de suscripción se apoyan en soluciones que no están orientas al Time-To-Market ni a la inteligencia analítica, en los que las decisiones siguen estando ocultas en sistemas Legacy. Lo que se traduce en procesos de contratación manuales, largos y poco eficientes que inciden negativamente en la satisfacción del cliente potencial.
Este hecho unido al aumento de la competencia ha generado un incremento de la fuga de clientes en los últimos años. Un 1,9% más en seguros de autos y un 1,2% en hogar, según Gain Dynamics. Las entidades sin duda deben poner el foco en realizar los análisis de riesgo y propuestas de forma más rápida.
Reducir el tiempo en la valoración del riesgo apoyando la decisión de aceptación o rechazo en modelos de Machine Learning es una gran ventaja competitiva con la que ya cuentan algunos líderes del sector. De esta manera:
- Automatizan un proceso que a día de hoy sigue siendo principalmente manual.
- Homogeneizan los criterios de evaluación para que se apliquen los mismos en cada nueva contratación (hasta el momento depende mucho del suscriptor y de criterios de estacionalidad).
- Ajustan fácilmente las condiciones y reglas de negocio que se aplican adaptándolas a los resultados globales.
- Reducen el tiempo de valoración de cada nueva contratación, optimizando el proceso y minimizando sus riesgos.
- Dan soporte a la decisión. Los modelos de Machine Learning identifican y aportan valiosos insights para la toma de decisiones.
Conclusión
Las entidades aseguradoras no pueden permitirse perder potenciales clientes debido a la falta de agilidad de los procesos de suscripción. En la era de la inmediatez los clientes quieren respuestas rápidas. La falta de agilidad de algunos procesos de suscripción se debe a que se apoyan en soluciones que no están orientas al Time-To-Market ni a la inteligencia analítica, en los que las decisiones siguen estando ocultas en sistemas Legacy. Reducir el tiempo en la valoración del riesgo apoyando la decisión de aceptación o rechazo en modelos de Machine Learning es una gran ventaja competitiva con la que ya cuentan algunos líderes del sector.
Hace unos meses en decide4AI realizamos un webinar cuya grabación puedes descargar “Aplicación de Machine Learning al proceso de suscripción en compañías de seguros” en el que explicamos 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 pronta 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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