Cómo el procesamiento directo simplifica la suscripción y las reclamaciones de seguros

Los seguros son una industria que se nutre de la velocidad, la precisión y la eficiencia. Sin embargo, muchas aseguradoras siguen teniendo dificultades con procesos lentos y manuales de suscripción y siniestros, que introducen retrasos y errores innecesarios. Desde la recopilación de información y la evaluación del riesgo hasta la verificación de las reclamaciones y el procesamiento de los pagos, las aseguradoras han confiado tradicionalmente en la intervención humana en todas las etapas. Esto no solo crea ineficiencias, sino que también aumenta los costos operativos y afecta a la satisfacción del cliente.

El procesamiento directo (STP) está cambiando esta situación. Al automatizar los flujos de trabajo de suscripción y siniestros de principio a fin, STP elimina la necesidad de puntos de contacto manuales, lo que permite a las aseguradoras tomar decisiones instantáneas basadas en datos en tiempo real. ¿El resultado? La emisión de pólizas más rápida, la reducción de los tiempos de procesamiento de las reclamaciones y la mejora de la precisión contribuyen a una mejor gestión de los riesgos y a una experiencia del cliente más fluida.

A medida que las aseguradoras buscan modernizar sus operaciones, es crucial comprender cómo funciona el STP y su impacto en la suscripción y las reclamaciones. Analicemos cómo esta tecnología está transformando la industria y por qué los proveedores de seguros deberían priorizarla.

¿Qué es el procesamiento directo en los seguros?

El procesamiento directo (STP) es un enfoque totalmente automatizado para los flujos de trabajo de seguros que elimina la intervención humana en los procesos clave de toma de decisiones. En lugar de requerir la entrada manual de datos, la revisión de documentos y las aprobaciones, STP aprovecha la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y las fuentes de datos integradas para procesar las transacciones en tiempo real.

En los modelos de seguro tradicionales, la suscripción y las reclamaciones requieren varios pasos manuales. Una solicitud de póliza, por ejemplo, debe ser revisada por un asegurador que verifique los detalles del solicitante, evalúe el riesgo y determine los precios. Del mismo modo, la tramitación de las reclamaciones implica varios niveles de evaluación, desde la validación de la primera notificación de pérdida (FNOL) hasta la investigación de los riesgos de fraude y la determinación de los montos de las liquidaciones. Cada uno de estos pasos introduce posibles cuellos de botella, lo que aumenta el tiempo necesario para aprobar las pólizas y resolver las reclamaciones.

STP agiliza estos procesos al extraer datos de varias fuentes, como sistemas de emisión, correo electrónico, teléfono y formularios web, para tomar decisiones de suscripción y reclamaciones al instante. Esta automatización no solo acelera los tiempos de procesamiento, sino que también reduce la probabilidad de errores humanos, lo que mejora la precisión en general.

Cómo STP está transformando la suscripción

La suscripción es uno de los aspectos del seguro que más tiempo consume. Tradicionalmente, las aseguradoras deben evaluar manualmente las solicitudes, analizar los factores de riesgo y cotejar la información de los clientes antes de determinar los términos de la póliza. Este proceso, si bien es exhaustivo, a menudo es ineficiente, ya que depende del juicio humano y está sujeto a inconsistencias.

Con STP, la suscripción se automatiza por completo. Los modelos basados en inteligencia artificial analizan los datos de los solicitantes en tiempo real y obtienen información de múltiples fuentes para evaluar el riesgo y determinar los precios adecuados. En lugar de exigir a las aseguradoras que revisen manualmente cada solicitud, el sistema puede aprobar al instante las pólizas estándar, señalar los casos de mayor riesgo para su posterior revisión y cancelar o suspender las pólizas que no cumplan con los criterios de la aseguradora.

Para las aseguradoras que buscan mejorar sus capacidades de suscripción, Soluciones de aseguramiento de Inaza (ver aquí) proporcionan un enfoque avanzado basado en la inteligencia artificial que automatiza la evaluación de riesgos y la emisión de políticas. Al integrar fuentes de datos externas, identificar los riesgos de fraude y garantizar la precisión de los precios, la tecnología de Inaza permite a las aseguradoras ofrecer pólizas más rápidas y competitivas, a la vez que mantienen la rentabilidad.

Los beneficios del STP de Inaza en materia de suscripción son importantes. Los tiempos de procesamiento más rápidos significan que las aseguradoras pueden emitir pólizas casi al instante, lo que mejora la experiencia del cliente y aumenta las tasas de conversión de las pólizas con un equipo del mismo tamaño. La evaluación de riesgos automatizada garantiza la coherencia de los precios y minimiza las posibilidades de errores de suscripción. Además, al reducir el trabajo manual, las aseguradoras pueden reducir sus costos operativos y reasignar recursos a evaluaciones de riesgos más complejas que requieren experiencia humana.

El STP en las reclamaciones: reducción del tiempo de procesamiento y mejora de la precisión

El proceso de reclamos es donde los proveedores de seguros fortalecen o debilitan la confianza de los clientes. Los largos plazos de liquidación, el exceso de papeleo y las disputas sobre la validez de las reclamaciones pueden frustrar a los asegurados y dañar la reputación de la aseguradora. La tramitación manual de las reclamaciones suele ser lenta porque implica varias etapas de verificación, desde la evaluación del incidente y la validación de la cobertura de la póliza hasta la detección del fraude y la determinación de los montos de los pagos.

El STP en la gestión de siniestros cambia esta situación al permitir a las aseguradoras procesar los siniestros en tiempo real. En lugar de exigir a los tasadores de siniestros que revisen manualmente cada caso, la automatización basada en la inteligencia artificial puede analizar las solicitudes presentadas por la FNOL, evaluar los daños mediante el reconocimiento de imágenes y cotejar los datos para detectar incoherencias que puedan indicar un fraude. Esto reduce significativamente los tiempos de procesamiento y garantiza que las reclamaciones genuinas se resuelvan más rápido.

Soluciones de gestión de siniestros de Inaza (obtenga más información aquí) utilizan la inteligencia artificial y la automatización para agilizar los flujos de trabajo de las reclamaciones. El sistema automatiza el procesamiento de la FNOL, lo que garantiza que las reclamaciones se registren al instante y se evalúen con un mínimo de entrada manual. Los algoritmos avanzados de detección de fraudes analizan los patrones de las reclamaciones y detectan las actividades sospechosas, lo que reduce los pagos fraudulentos. Además, la clasificación de siniestros basada en la inteligencia artificial determina si una reclamación reúne los requisitos para la aprobación automática o si requiere una investigación más profunda y una derivación a la SIU, lo que permite a las aseguradoras optimizar sus recursos de forma eficaz.

Al aprovechar el STP de Inaza en materia de siniestros, las aseguradoras pueden reducir los plazos de liquidación de semanas a solo horas. Esto no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también ayuda a las aseguradoras a administrar los costos de manera más eficiente al reducir los gastos administrativos y prevenir las pérdidas relacionadas con el fraude.

Por qué las aseguradoras deben priorizar el STP para la suscripción y las reclamaciones

La adopción del STP en los seguros no solo tiene que ver con mejorar la eficiencia, sino con mantener la competitividad en una industria que evoluciona rápidamente. Las aseguradoras que siguen confiando en los procesos manuales corren el riesgo de quedarse atrás, ya que los clientes exigen un servicio más rápido y experiencias que prioricen lo digital. Las principales ventajas de implementar el STP incluyen:

• Rapidez y eficiencia: Las decisiones de suscripción y reclamaciones se pueden tomar en cuestión de minutos, lo que reduce drásticamente los tiempos de procesamiento.
• Precisión y consistencia: La evaluación de riesgos basada en la IA elimina las inconsistencias y mejora la precisión de los precios y la equidad de las reclamaciones.
• Reducción de costos: Con menos procesos manuales, las aseguradoras pueden reducir significativamente los gastos operativos.
• Prevención del fraude: La detección de fraudes basada en inteligencia artificial reduce el riesgo de pagar reclamaciones fraudulentas, lo que protege los resultados de las aseguradoras.
• Experiencia de cliente mejorada: Las aprobaciones de pólizas y las liquidaciones de reclamaciones más rápidas conducen a una mayor satisfacción y retención de los clientes.

A medida que los requisitos normativos y las expectativas de los clientes siguen evolucionando, las aseguradoras deben adoptar la automatización para seguir siendo competitivas. El STP no es solo una mejora operativa: es una necesidad para las aseguradoras que buscan preparar sus negocios para el futuro.

Los desafíos de la implementación del STP (y cómo los resuelve Inaza)

Desafío: garantizar una integración de datos de alta calidad

La implementación de STP requiere una integración perfecta de los datos de varias fuentes: sistemas de emisión, fuentes de comunicación omnicanal y bases de datos de terceros. Las aseguradoras suelen enfrentarse a sistemas y silos de datos dispares, lo que convierte la consolidación de datos en tiempo real en un importante obstáculo.

Cómo lo resuelve Inaza:

De Inaza Decodificador La plataforma sirve como un motor de procesamiento de datos integral, experto en ingerir, normalizar y distribuir datos en todos los sistemas de seguros. Al utilizar motores de integración prediseñados, Decoder garantiza la conectividad en tiempo real, eliminando el manejo manual de datos y fomentando un ecosistema de datos unificado. Esta integración perfecta permite a las aseguradoras tomar decisiones informadas y basadas en datos con prontitud.

Desafío: navegar por el cumplimiento de la normativa

La automatización inherente al STP debe alinearse con los estrictos estándares regulatorios relacionados con la privacidad de los datos, las prácticas justas y la transparencia. Garantizar que los procesos impulsados por la IA cumplan con estas normativas es una tarea compleja.

Cómo lo resuelve Inaza:

Inaza incorpora barreras sólidas en cada modelo de IA para mantener la auditabilidad y la explicabilidad. Este diseño garantiza que todas las decisiones automatizadas sean transparentes y rastreables, lo que facilita el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. Al mantener registros de auditoría detallados e implementar una verificación determinista de las reglas, las soluciones de Inaza brindan a las aseguradoras la confianza de que sus procesos automatizados cumplen con los estándares del sector y las consideraciones éticas.

Desafío: refinar los modelos de IA para una toma de decisiones óptima

Un STP eficaz se basa en modelos de IA que no solo son precisos, sino que también se adaptan a los matices específicos del sector de los seguros. Desarrollar y perfeccionar estos modelos para gestionar escenarios complejos de suscripción y siniestros es un desafío importante.

Cómo lo resuelve Inaza:

Los modelos de IA de Inaza están meticulosamente diseñados específicamente para aplicaciones de seguros. Estos modelos están integrados en Decodificador plataforma, que organiza los flujos de trabajo de datos y aplica la información sin problemas. Complementando esto está el de Inaza Almacén de datos, un repositorio basado en inteligencia artificial que centraliza todos los datos de suscripción y siniestros. Este centro centralizado permite el aprendizaje continuo y el perfeccionamiento de los modelos de IA, lo que garantiza que los procesos de toma de decisiones sean precisos y relevantes desde el punto de vista del contexto.

Desafío: integración con sistemas heredados

Muchas aseguradoras operan con sistemas heredados que no son intrínsecamente compatibles con las soluciones STP modernas. La revisión de estos sistemas puede requerir muchos recursos y ser disruptiva.

Cómo lo resuelve Inaza:

De Inaza Conectores facilitar un flujo de datos fluido entre los sistemas existentes y la plataforma de IA de Inaza. Estos conectores extraen y envían datos automáticamente, lo que garantiza la integración en tiempo real sin necesidad de una revisión completa del sistema. Este diseño permite a las aseguradoras adoptar las capacidades de STP y, al mismo tiempo, preservar su infraestructura existente, minimizando las interrupciones y la inversión.

El futuro de STP en el sector de los seguros

A medida que las tecnologías de inteligencia artificial y automatización sigan evolucionando, STP desempeñará un papel aún mayor en la configuración de la industria de los seguros. Las aseguradoras pueden esperar ver modelos de IA más sofisticados capaces de gestionar incluso escenarios complejos de suscripción y siniestros con un mínimo aporte humano.

Para las aseguradoras, ha llegado el momento de adoptar el STP. Quienes adopten la automatización no solo mejorarán su eficiencia operativa, sino que también obtendrán una ventaja competitiva en un mercado que cambia rápidamente.

Para obtener más información sobre cómo STP está transformando los seguros, consulte nuestro blog anterior: ¿Qué es el procesamiento directo (STP) en el seguro de automóvil?.