¿Cómo se aplica el machine learning a los seguros? - Blog | Estamos Seguros

¿Cómo se aplica el machine learning al mundo de los seguros?

Todavía puede haber gente en este mundo que crea que Machín Lernin es un cantante de boleros con un extraño apellido extranjero; pero serán pocos. Esto que llamamos machine learning, y que no viene a ser otra cosa que la capacidad por parte de los sistemas automatizados de aprender de la experiencia, está cada día más en boca de todos.

Ahora, ciertamente, puede que pienses: «vale, pero ¿por qué hablan del machine learning estos de los seguros, que todavía andan con manguitos? La respuesta es simple: porque, en realidad, en el seguro ya sólo utilizan los manguitos los muy frioleros. Lejos de lo que tú tal vez piensas, el asegurador es, probablemente, uno de los sectores económicos que más está pensando en el machine learning, ya que aquí la apuesta por las  nuevas tecnologías es imprescindible para dar respuesta a las necesidades cambiantes de la sociedad.

¿Sabes cuántos contratos de seguros hay firmados en España? Nosotros sí: 123 millones. Son 123 millones de relaciones contractuales, repletas de promesas, basadas en dos conceptos: uno, la protección; el otro, la satisfacción. El seguro existe porque hay gente que se sabe sometida a riesgos de los que se quiere proteger; y dispone de dos centenares de aseguradoras que le ofrecen diferentes formas de realizar esa protección. El machine learning va a cambiar (de hecho, ya lo está haciendo) la forma en la que las compañías atienden estos percances. Un cambio especialmente significativo en dos sentidos: mayor rapidez y atención más personalizada.

En España hay firmados 123 millones de contratos de seguros. El machine learning hará que su gestión sea más rápida, eficaz y personalizada.

En la relación aseguradora hay un punto crítico: ese punto que llamamos percance y que antes se llamaba siniestro. El percance es un momento en el que tú estás enfadado, cuando no angustiado por algo que te ha ocurrido; y tu asegurador, si es bueno, ha de saber mitigar ese cabreo tuyo resolviéndote problemas. Resolverlos bien y, si, además, es posible, resolverlos inmediatamente.

El cliente de seguros, por lo general, exige rapidez en la gestión de sus percances. No le gusta tener que desplazarse a una oficina que está lejos de su casa, o pasar cuarenta minutos al teléfono dando datos. Quiere rapidez pero, al tiempo, también quiere eficiencia: no por ir rápido está dispuesto a asumir que lo suyo se gestione, como diría Rosalía, malamente. El machine learning presenta grandes posibilidades en este tema; desde cosas tan simples como que una centralita telefónica «te reconozca» y te pase directamente con la persona que está llevando tu tema, hasta otras mucho más complicadas como que sea capaz de guiarte sin tropezones por el proceso de comunicación de un percance.

El sector asegurador español atiende, aproximadamente, 120 millones de percances. Imagina un sistema experto que, en cada uno de ellos, aprendiese algo. Imagina una máquina que fuese capaz de aprender la mejor forma de reaccionar a tal o cual situación, a tal o cual información facilitada por el cliente.

La aplicación de la inteligencia artificial a la contratación permite seguros a medida en función de las necesidades del cliente y sus características peronales

Con todo, la capacidad de aprendizaje de las máquinas no se agota en la gestión de los percances. Las máquinas también pueden aprender de la experiencia de contratación; aprender sobre el tipo de cosas que necesitan o valoran los clientes de determinadas características. De esta manera, una máquina que haya estudiado será capaz de ofrecernos, a cada cliente, una oferta diferente, una experiencia particular en la contratación del seguro, por el simple hecho de que tendrá a su disposición la información sobre lo que han demandado otras personas parecidas antes que nosotros.

Eso sí, si quieres seguir en tus trece, podemos adornar la máquina con un par de manguitos.