Es difícil recordar un momento en el que un proceso de seguros se haya visto más impactado por los avances en tecnología digital que lo que ocurre hoy en día con la primera notificación de pérdida. La convergencia de la IA, el NLP, el análisis de voz y texto, la telemática y más está modernizando la primera notificación de pérdida más allá de lo que podríamos haber imaginado hace solo un año. No solo los asegurados pueden tomar fotos y reportar una reclamación desde su teléfono, sino que la IA ahora puede calcular las reparaciones a partir de las imágenes en segundos, por lo que es imaginable que la liquidación de la reclamación se reciba antes de que el asegurado incluso llegue a casa.
La primera notificación de pérdida es más que la fase inicial del ciclo de vida de las reclamaciones. Activa el “momento de la verdad” de la aseguradora y sienta las bases para optimizar los procesos de reclamaciones que siguen, tanto para el asegurado como para la aseguradora.
Es importante que las aseguradoras evalúen los impactos de los nuevos dispositivos y capacidades digitales y cómo pueden trabajar juntos para modernizar la primera notificación de pérdida de las reclamaciones. Para optimizar la primera notificación de pérdida de las reclamaciones, las aseguradoras deben considerar las siguientes acciones:
1. Agilizar la recepción de reclamaciones
El propósito de la primera notificación de pérdida es recopilar la información suficiente para preparar una reclamación y asignarla al profesional de reclamaciones adecuado. En la industria, se debate desde hace tiempo sobre cuánta información del asegurado recopilar en el momento de la notificación, de manera que se minimice el tiempo que deben invertir al reportar una reclamación. La tendencia actual en la industria es adoptar cada vez más preguntas progresivas y tecnologías de IA por voz para recopilar los datos necesarios, a la vez que se reduce el tiempo de procesamiento.
Las preguntas progresivas responden a una lógica que adapta la recopilación de datos de la primera notificación de pérdida para cumplir con las características específicas de la reclamación y las coberturas. Los entornos low-code simplifican el desarrollo de la lógica de preguntas progresivas en todas las líneas de negocio (LOB, por sus siglas en inglés) y todos los niveles de complejidad. En resumen, la respuesta a una pregunta genera la pregunta de seguimiento adecuada. Por ejemplo:
“¿Ha sufrido daños por agua en su propiedad?”.
“Sí”.
“¿Puedo ayudarlo con servicios de limpieza?”.
La lógica de preguntas progresivas no se limita a entornos de centros de llamadas, sino que se extiende a través de todos los canales.
El reporte de reclamaciones por medio del centro de llamadas se agiliza aún más con la IA por voz, impulsada por los avances en tecnologías de reconocimiento de voz a texto, NLP e IA. Los agentes guían al asegurado a través de preguntas personalizadas en función de la singularidad de su reclamación y coberturas, mientras la IA por voz interpreta las respuestas del asegurado y las transcribe directamente en los campos correspondientes. La IA por voz también puede ser entrenada para interpretar la necesidad de un tratamiento especial y alertar al agente con un guion dinámico, por ejemplo, aconsejar al asegurado que preserve la escena y las pruebas si la pérdida podría atribuirse a un tercero.
2. Proporcionar una experiencia omnicanal personalizada y fluida
Empresas importantes, como Google y Amazon, han establecido la pauta de cómo las organizaciones deben interactuar con los clientes. Tal vez la única interacción más frustrante que hablar con un representante que sabe poco sobre su relación es comenzar una transacción en un canal digital y cambiar a mitad de camino al centro de llamadas, solo para que le digan que debe comenzar de nuevo.
Los asegurados prefieren tener una interacción personalizada que podría ser algo así:
“Hola, Sra. Williams, gracias por ser una valiosa cliente. Veo que ha empezado a dar parte una reclamación en relación con su Mustang 2018. Lamento lo de su accidente. Antes de continuar desde donde lo dejó, ¿puedo preguntar si hay algo que podamos hacer para ayudar? ¿Necesita una grúa o un automóvil de alquiler?”.
Las aseguradoras han avanzado mucho en cuanto a brindar la capacidad de reportar una pérdida por medio del canal de elección (por ejemplo, web, móvil, chat); sin embargo, muchas cometen el error de no conectar los canales ni aprovechar la información previa para crear la experiencia personalizada y fluida que los asegurados esperan.
Incluso el canal de correo electrónico se puede optimizar mediante bots que pueden interpretar y gestionar correos electrónicos. Los bots de correo electrónico han sido entrenados para clasificar las reclamaciones reportadas por correo electrónico, dirigirlas al equipo correspondiente o extraer datos de una ACORD para preparar la reclamación.
3. Interactuar de manera proactiva con los asegurados
La gestión de reclamaciones está pasando de un modelo de comunicación receptiva, que espera que el asegurado llame después de que ocurra un siniestro, a un enfoque de acción proactiva. En la actualidad, las aseguradoras tienen una mayor capacidad para asociar pólizas vigentes con pronósticos de eventos climáticos y trayectorias de tormentas catastróficas. Esto abre una gran cantidad de oportunidades para las comunicaciones personalizadas, como mensajes de seguridad previos a un evento o mensajes de prevención de pérdidas, por medio del canal preferido del asegurado.
Muchas aseguradoras han ido todavía más allá con la primera notificación de pérdida proactiva. Actualmente, las aseguradoras utilizan datos meteorológicos posteriores al evento e imágenes aéreas para identificar propiedades afectadas, preparar una reclamación y asignar un perito antes de que el asegurado tenga la oportunidad de levantar el teléfono.
4. Preparar la reclamación según el curso óptimo
La tecnología digital ha alcanzado las expectativas de las aseguradoras en cuanto a la segmentación de reclamaciones en niveles de detalle más granulares, la predicción de la complejidad final y la preparación de reclamaciones según el curso correcto, incluido el procesamiento directo. Los motores de reglas posibilitan las permutaciones en todas las líneas de negocio, coberturas y jurisdicciones, y permiten a los usuarios de negocio modificar las reglas de manera sencilla a medida que cambian las necesidades comerciales. La analítica predictiva, la IA y el aprendizaje automático monitorean las asignaciones de reclamaciones y los resultados para descubrir nuevas formas de mejorar la asignación y el manejo de reclamaciones de principio a fin.
A medida que aumenta la adopción de nuevas tecnologías digitales, las aseguradoras deben buscar comprender cómo pueden trabajar juntas para optimizar la experiencia del cliente en la primera notificación de pérdida.
Como mencioné anteriormente, las expectativas de los clientes son altas. Según nuestro reciente estudio sobre información de servicio al cliente, el 75 % de los clientes considera que una resolución rápida y final de una consulta es el aspecto más importante del servicio al cliente, y el 77 % abandonará una empresa si recibe un mal servicio. La IA, el NLP, el análisis de voz y texto, y la telemática son algunos de los nuevos componentes digitales que pueden ayudarlo a modernizar y transformar su proceso de primera notificación de pérdida de las reclamaciones. La clave está en coordinar y agilizar las acciones dentro del proceso de reclamaciones para ofrecer una experiencia del cliente sencilla, fluida y personalizada.
Más información:
- Descargue este libro electrónico y aprenda cómo replantear su arquitectura de negocio para potenciar nuevos componentes digitales.
- Vea este seminario web para aprender cómo la IA y la robótica pueden ayudarlo a brindar un servicio más rápido y preciso de principio a fin.
- Lea cómo CNO Financial Group usa la IA para apoyar recomendaciones en tiempo real para los usuarios finales.
Pega Customer Service™ para seguros
Supere las expectativas. En todas partes. Siempre.
Mejor acción siguiente
Tome la decisión correcta en tiempo real y en todo momento.