Los chatbots y asistentes inteligentes están de moda y todo el mundo habla de ellos, pero hay que contextualizarlos para cada uso, sector, objetivos de negocio, etc. y así entender mejor su estado actual y posible evolución.
En este post, vamos a explicar los chatbots en un sector idóneo para ellos, como es el sector asegurador.
Primero, las personas enviamos más y más mensajes de texto cada día. Hay miles de millones de mensajes enviados cada hora. Los humanos hemos sustituido la comunicación verbal (de humano a humano) por comunicación escrita (humano – máquina – humano). Así pues, los chatbots juegan en el terreno en que hoy los humanos nos sentimos más cómodos (humano a máquina a chatbot).
En segundo lugar, estamos ya sobrecargados de Apps. Tenemos entre 50 y 100 Apps en nuestro móvil, pero solo usamos unas 6 de forma regular, y la mitad de estas son aplicaciones de redes sociales. Los chatbots utilizan múltiples canales habituales (como Facebook Messenger, Skype, Telegram, Web, etc.) para interactuar con los clientes y eso les da una ventaja frente a las Apps. De hecho, que una plataforma tan masiva como Facebook Messenger esté abierta a chatbots desde hace 2 años ha puesto fácil a muchos jugadores el acceso automático a miles de millones de usuarios.
En tercer lugar, sabemos que el correo electrónico se ha quedado en enviar información, pero es horrible para transmitir comprensión. Por eso, las alternativas al correo electrónico, como Office 365 – Teams o Slack, permiten a los seres humanos comunicarse de una manera más receptiva que el correo electrónico. Las personas estamos más cómodas con una experiencia de chat digital que con un intercambio de correo electrónico tradicional.
Por otro lado, aquellos negocios (como las aseguradoras) que tienen muchos clientes y tienen que dar un servicio 24×7 en el FrontOffice y una gran carga de gestión en el BackOffice, cualquier sistema que permita optimizar o extender la capacidad de esa fuerza laboral necesaria será probablemente muy rentable.
Finalmente, hay que sumar el abaratamiento, potencia y democratización de la tecnología actual subyacente a los chatbots y asistentes inteligentes, que permite que los desarrolladores puedan plantear aplicaciones integradas y sofisticadas de forma asequible.
Soporte ante dudas e incidencias de primer nivel (directorio telefónico, servicio técnico, fecha de renovación/vencimiento, acceso a peritos, acceso a mediadores, talleres autorizados, …). Resuelve dudas o problemas. Genera el ticket si pasa a un segundo nivel de resolución (y ya se atiende desde CRM) o lanza una llamada de un agente al asegurado.
Primer nivel de información sobre productos, coberturas, cálculo de las primas, etc. de la compañía aseguradora para clientes potenciales. Conexión con landingpages y contratación on-line. Generación de oportunidades en CRM si así se deriva de la conversación.
Alta y gestión de un siniestro, solicitud del extorno de una prima, cambio del tomador del seguro, cambio en la cuenta de cargo de la prima, dar de alta un expediente de reclamación o una reserva. El sistema remite a un agente en caso de máxima complejidad (por ejemplo a través de Skype) o deja constancia en CRM.
A asegurados que tienen vergüenza a hablar en persona de ciertos temas (por ejemplo, ante un tema de salud o pregunta comprometida).
Actualmente es raro el proyecto de chatbot que no implique reconocimiento de texto, reconocimiento de conversaciones e incluso reconocimiento gestos, además de un cierto entrenamiento y aprendizaje. Y esa es ya una primera etapa de Inteligencia Artificial, que muy probablemente se requiera extender con algoritmos ad-hoc para resolver cuestiones adicionales a la conversación y más relacionadas con cálculos (por ejemplo de primas o indemnizaciones), detección de fraude o clasificación/personalización de respuestas al interlocutor, por ejemplo. En esa etapa en la que el chatbot se comunica con los usuarios a través de diferentes canales y formatos de comunicación, pero la respuesta se aprovecha algoritmos de Machine Learning o incluso Deep Learning, estaríamos hablando de que los chatbots implican Inteligencia Artificial «full-equip».
Inicialmente los chatbots trataban de mapear la pregunta del usuario con un juego rico y más o menos estructurado de preguntas preconfiguradas, como en el caso de Citibank India (2013):
Chatbot de Citibank – Julio 2013 – India
o el mismo sistema visto en otro formato (más chat):
O bien sistemas un poco más sofisticados, pero que casi inmediatamente redirigen al usuario a un número de teléfono o un email:
Sin embargo, mucho más próximo al desempeño presente de los chatbots encontramos agentes que responden sobre cuestiones asociadas a productos de la aseguradora, cálculo de precios o cuestiones sobre la póliza del asegurado, por ejemplo:
El chartbot de AXA Alemania (septiembre 2017) responde sobre seguros dentales, coberturas y cálculo de precios, e incluso deja preparado el cierre de la contratación conectando con la landingpage del producto.
El asistente de Virtuele medewerker (Ditzo) desde Noviembre 2016 – Netherlands
A finales de 2017, Zurich Insurance Group de Suiza introdujo el uso de algoritmos avanzados de inteligencia artificial para analizar el texto y comprender el significado, la estructura y la lógica de las pólizas y los expedientes de siniestro. El resultado demostró que el sistema de AI tomó 5 segundos en revisar páginas que normalmente los agentes del backoffice tardaban alrededor de 58 minutos en revisar. Esto significa es que podían ahorrar hasta 39,000 horas/año de coste de gestión de reclamaciones usando AI. En términos financieros, podrán ahorrar 5 millones de dólares/año, acelerar la respuesta al cliente e incluso reducir el número de errores provocados por el trabajo manual de los agentes de backoffice.
La compañía de seguros japonesa Fukoku Mutual Life Insurance introdujo en 2017 un sistema de AI para calcular el pago de las primas de sus pólizas de vida, reemplazando hasta a 34 agentes de backoffice. El sistema, que ha costado $1,73 millones con un mantenimiento anual de 129.000 de dólares, ahorrará $1,29 millones de dólares cada año al automatizar completamente o en parte los 132.000 cálculos de indemnizaciones.
Al igual que esta compañía, la también japonesa Dai-Ichi Life Insurance ya ha introducido un sistema basado en A.I. para calcular indemnizaciones y los pagos, aunque no ha reducido el número de empleados.
Los potenciales beneficios de los chatbots para el sector seguros (y financiero en general) son múltiples:
La transformación digital es la respuesta más inteligente y sostenible al tsunami de cambios y disrupciones imparables que nos están arrollando, y el mundo de los chatbots, asistentes digitales y la Inteligencia Artificial es uno de los torrentes que tenemos que aprovechar cuanto antes.
Este sitio web utiliza cookies para que tengas la mejor experiencia de usuario. Si continuas navegando, estás dando tu consentimiento para aceptar las cookies y también nuestra política de cookies (esperemos que no te empaches con tanta cookie 😊)