Con los avances tecnológicos durante la última década, las aseguradoras han avanzado mucho en la implementación de tecnología para pagar las reclamaciones de los buenos más rápido mientras disuaden el fraude oportunista. Aunque la tecnología de fraude utilizada en el primer aviso de pérdida (FNOL) ha hecho que cada vez sea más difícil para las personas cometer fraude de seguros, la industria tiene un largo camino por recorrer.

Existen varios desafíos con la tecnología utilizada, incluido el procesamiento directo (STP), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el uso de información de identificación personal (PII) para que las aseguradoras los superen.

En este artículo, cubriremos cómo los avances en las herramientas de evaluación de riesgos que utilizan análisis de voz han ayudado a las aseguradoras a superar estos desafíos.

¿Qué es el análisis de voz? 

El análisis de voz en seguros es una tecnología que emerge rápidamente y que está transformando la forma en que las compañías de seguros operan e interactúan con sus clientes. Esta innovadora herramienta aprovecha algoritmos avanzados de reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural para analizar las interacciones de los clientes, en particular las que ocurren por teléfono.

Al examinar estas conversaciones, el análisis de voz puede ayudar a las compañías de seguros a obtener información valiosa sobre el sentimiento, las necesidades y las preferencias de los clientes. Permite a las aseguradoras evaluar la eficacia de sus representantes de servicio al cliente, identificar áreas de mejora e incluso detectar posibles fraudes o violaciones de cumplimiento a través del análisis de patrones de voz.

Descubra cómo el análisis de voz ayuda a las herramientas de seguros. 

#1 – Habilitar el procesamiento directo

Uno de los avances que las aseguradoras han adoptado para mejorar el proceso de siniestros es el procesamiento directo. STP permite que la póliza, las reclamaciones y los sistemas de pago de la aseguradora procesen las reclamaciones automáticamente sin necesidad de intervención manual o intervención humana.

Para que STP funcione de manera eficiente, la clasificación de reclamos debe comenzar en FNOL, identificando con precisión los reclamos legítimos frente a aquellos que son cuestionables y requieren investigación adicional. Y para cumplir con las expectativas del cliente, sus reclamos deben resolverse de la manera más eficiente posible en el momento más importante: cuando su cliente necesita su apoyo.

Pero según Insurance Thought Leadership [ 1 ], solo el 40% de las aseguradoras han avanzado en la implementación de STP para pagar reclamos legítimos más rápido y disuadir el fraude oportunista. Y, en promedio, menos del 10% de los reclamos se procesan directamente en cualquier línea. Es más común en líneas personales y (para pagos) en anualidades.

Una de las razones de la lenta adopción de STP por parte de las aseguradoras es que los riesgos deben comprenderse bien para que STP funcione en un entorno de siniestros. Muchas aseguradoras han recurrido al procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender estos riesgos y reducir las reclamaciones fraudulentas. El desafío es que los sistemas NLP requieren una gran cantidad de datos para estar accesibles y disponibles. Cuantos más datos se analicen, mayor será la precisión de la identificación de patrones de fraude.

Por el contrario, con una tasa de precisión superior al 97%, la adición de análisis de voz a través de cuestionarios simples y automatizados permite a las aseguradoras comprender bien los riesgos.

Este nuevo enfoque para el análisis de voz no requiere la gran cantidad de datos que los sistemas NLP necesitan para identificar reclamos legítimos y fraudulentos en FNOL.

N.º 2: identificación de reclamaciones legítimas en FNOL

Mediante la introducción de cuestionarios basados ​​en voz en FNOL, las aseguradoras pueden evaluar y procesar reclamos legítimos con una precisión muy alta. Estos cuestionarios consisten en algunas preguntas simples de sí/no, tales como:

"¿Sabes dónde está el objeto perdido ahora?"

“¿Estaba en un teléfono móvil cuando ocurrió el incidente?”

“¿Había pasajeros en su vehículo en el momento del accidente?”

En función de las respuestas, se evalúa el riesgo y se proporciona una puntuación de riesgo general. Los sistemas STP utilizan esta puntuación para identificar reclamaciones legítimas en FNOL y hacerlas avanzar.

N.º 3: desviar las reclamaciones fraudulentas oportunistas; Antes de que se presenten

Lógicamente, la mejor manera de reducir las reclamaciones fraudulentas oportunistas es disuadir a las personas de presentarlas en primer lugar. 

Al mismo tiempo, las personas ni siquiera considerarían presentar reclamos oportunistas si sus posibilidades de ser atrapados estuvieran casi garantizadas. Cuando se pidió a los clientes que respondieran a un cuestionario basado en la voz en un piloto reciente con una aseguradora de automóviles de líneas personales, hubo un aumento sustancial en los retiros de reclamaciones.

El cuestionario puede ser tan simple como preguntarle a la persona que presenta el reclamo: "¿Proporcionó intencionalmente información falsa o engañosa relacionada con este reclamo?"

N.º 4: Marcar reclamaciones de alto riesgo

Para las personas a las que un cuestionario basado en la voz no puede disuadir, hay otro obstáculo que superar: la SIU se involucra antes de lo esperado.

Al agregar tres preguntas simples en un cuestionario de voz en FNOL, las reclamaciones de alto riesgo se identifican más temprano en el proceso. experiencia en reclamos proceso. Esto hace que la SIU se involucre en el proceso antes de lo esperado.

En otro piloto reciente, una aseguradora de automóviles experimentó una mayor tasa de retiro de reclamos cuando el SIU se involucró rápidamente, lo que resultó en ahorros significativos. 

¿Cómo afecta esto a la experiencia del cliente?

Los clientes están muy preocupados por el fraude de seguros.

Según la Coalition Against Insurance Fraud, “el fraude de seguros es uno de los delitos más grandes de Estados Unidos: se roban al menos $308.6 mil millones cada año”.

La mayoría de los consumidores entienden que los $308.6 millones robados anualmente aumentan sus primas y reducen la capacidad de su proveedor para pagar reclamos legítimos. Pero las aseguradoras continúan bajo la presión de los consumidores y los reguladores para que paguen las reclamaciones legítimas más rápido y al mismo tiempo eliminen las reclamaciones fraudulentas.

Las aseguradoras pueden identificar reclamaciones fraudulentas utilizando los datos personales del cliente o la información de identificación personal (PII). Sin embargo, no todos los clientes se sienten cómodos con que las aseguradoras utilicen sus datos personales para identificar reclamaciones fraudulentas.

#5 – Evitar los desafíos de usar información de identificación personal

Según el informe de la Coalición contra el Fraude de Seguros, Estudio sobre el uso ético de los datos para combatir el fraude de seguros, “Cuando se les preguntó sobre su nivel de preocupación con respecto al fraude de seguros y cómo se utilizan sus datos para combatir el fraude, un asombroso 84 % de los encuestados dijo que estaban “muy preocupados” o “preocupados” por estos problemas”.

Los cuestionarios basados ​​en voz no requieren el uso de datos PII, lo que evita este problema por completo.

Una aseguradora de automóviles puso a prueba recientemente un cuestionario basado en voz que recibió una calificación de satisfacción del cliente de 5 estrellas de todos los asegurados que pasaron por el proceso, mientras que el piloto de otra aseguradora redujo los tiempos de pago de reclamos en 4.5 veces.

Aprenda más sobre tendencias de seguros with Clearspeed!

Paguemos a los buenos

Cada categoría en el ecosistema de análisis de voz ofrece valor a las empresas. Su oportunidad es diseñar la cartera de tecnologías de voz de su organización para aumentar la seguridad, optimizar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente.

No te conviertas en un blanco fácil

El fraude de seguros oportunista es tentador, ya que puede parecer dinero fácil. Pero la mayoría de los individuos seguirán el menor camino de resistencia.

Los avances en la tecnología de voz han demostrado ser un disuasivo eficaz para el fraude oportunista, lo que obliga a las personas a pasar a objetivos más fáciles para cometer fraude de seguros.

Démosle la vuelta al fraude oportunista forzando them para determinar quiénes son los transportistas de alto riesgo por presentar reclamos fraudulentos.

Para obtener más información sobre cómo Clearspeed el análisis de voz puede integrarse con otras tecnologías de voz y su infraestructura existente, solicite una demostración hoy.

Si desea obtener más información sobre cómo el análisis de voz mejora el proceso de reclamos, solicite una demostración de análisis de voz hoy.