La industria de seguros se encuentra en medio de un cambio impulsado por la tecnología. Dado que las capacidades de datos y análisis se están convirtiendo en apuestas para las aseguradoras generales, acelerar el proceso de reclamos a través de la automatización y tecnologías avanzadas es un área clave para impulsar mejoras y agilizar los flujos de trabajo. Particularmente durante el proceso de evaluación de reclamos en First Notice of Loss (FNOL) / Electronic Notice of Loss (ENOL), el procesamiento directo (STP) ha experimentado un gran crecimiento en los últimos años, mientras que las apuestas en la mesa en suscripción, se está volviendo más comunes en las transacciones de líneas personales. 

Aún así, según Informe de Aite-Novarica 2023, menos de la mitad de las aseguradoras están utilizando STP en transacciones de líneas personales, con una tasa de STP del 7%, relativamente similar a los hallazgos de la firma de nuevo en 2021.

La adopción de STP puede ser un desafío para las organizaciones en las que están integrados los sistemas heredados. También existe una limitación para STP que puede provenir de la falta de datos confiables o disponibles. 

Pero cuando la experiencia del cliente y la velocidad son diferenciadores en un ecosistema de seguros cada vez más conectado y digitalizado, implementar STP para las aseguradoras solo tiene sentido comercial. Los avances tecnológicos están abriendo nuevas oportunidades para que las aseguradoras implementen STP con una interrupción mínima de sus procesos existentes, mientras aceleran la clasificación y el procesamiento en FNOL. Aquí, analizaremos el valor de implementar STP en FNOL y cómo puede aprovechar la tecnología para implementar STP.

¿Qué es el procesamiento directo (STP) en seguros?

El procesamiento directo (STP) en seguros es la capacidad de las aseguradoras de procesar transacciones automáticamente sin intervención manual.

Los sistemas toman datos digitalmente y completan la transacción en un proceso manejado por automatización y algoritmos (esto podría ser modelos predictivos, por ejemplo) en lugar de personas. STP puede aplicarse a la suscripción y el primer aviso de pérdida en reclamos como solo dos ejemplos.

Los beneficios de implementar STP en FNOL: Mejora de la eficiencia operativa

El beneficio general de implementar STP en FNOL es resolver el problema familiar de la eficiencia en el manejo de reclamos. El proceso de tramitación de reclamaciones ha sido tradicionalmente lento y laborioso, requiriendo una cantidad considerable de tiempo y recursos.

Sin embargo, con el procesamiento directo, las aseguradoras pueden procesar las reclamaciones de manera rápida y eficiente, a menudo a los pocos minutos de recibir la notificación inicial de pérdida. Esto ahorra tiempo y dinero a las aseguradoras y garantiza que los asegurados reciban un servicio rápido y eficaz.

Además de mejorar la eficiencia y la precisión, STP ha ayudado a las aseguradoras a reducir los costos asociados con el procesamiento de FNOL. Al automatizar las tareas rutinarias y optimizar los flujos de trabajo, las aseguradoras pueden reducir la necesidad de involucrar a los ajustadores, lo que puede ser costoso y llevar mucho tiempo. Esto, a su vez, puede ayudar a las aseguradoras a reducir sus costos generales de procesamiento de reclamos, mejorando sus resultados y permitiéndoles invertir en otras áreas comerciales.

#1 – Reducir la severidad

El procesamiento directo en FNOL puede reducir significativamente la gravedad para las aseguradoras con su capacidad para reducir errores e inconsistencias durante el proceso de FNOL. Con la automatización, los datos de reclamos se capturan y procesan en un proceso más uniforme y estandarizado, lo que reduce el riesgo de errores u omisiones.

Al automatizar las muchas tareas manuales involucradas en el proceso de reclamos, las aseguradoras pueden reducir la necesidad de participación humana de los agentes del centro de llamadas, ajustadores, abogados y SIU, lo que puede suponer un importante ahorro de costes. Además, STP puede ayudar a las aseguradoras detectar afirmaciones fraudulentas o exageradas de manera más eficiente, reduciendo sus costos generales de siniestros.

#2 – Aumento de la escalabilidad

La implementación de STP en FNOL ha cambiado las reglas del juego para las aseguradoras que buscan escalar sus capacidades de FNOL. Con el poder de la automatización, las aseguradoras pueden manejar fácilmente mayores volúmenes de reclamos mientras reducen las tareas manuales y liberan recursos para enfocarse en reclamos más complejos. Esto ha permitido a las aseguradoras mejorar el servicio al cliente, brindando una resolución de reclamos más rápida y precisa, incluso durante eventos catastróficos.

Por ejemplo, Clearspeed Sobretensión fue desarrollado para ayudar a las aseguradoras a procesar de manera rápida y confiable grandes volúmenes de reclamos durante eventos catastróficos basados ​​en el clima. Durante un evento de "aumento", los volúmenes de llamadas pueden aumentar más de 50 veces, y el riesgo de fraude de reclamos oportunistas crece exponencialmente para las compañías de seguros. Clearspeed Surge ofrece cuestionarios de voz breves, sencillos y automatizados que detectan riesgos con una precisión superior al noventa y siete por ciento.

#3 – Mejorar la experiencia del cliente

Puede que no sea sencillo medir en dólares cómo la mejora de la experiencia del cliente influye en la ecuación, pero centrarse en la retención es un buen punto de partida. La tasa de retención promedio de las aseguradoras de líneas personales es solo del 84 %, mientras que algunas aseguradoras de alto desempeño están en el rango de 93 % a 95 %.

Entonces, ¿cuál es la razón número uno por la que los asegurados cambian de compañía? Todos sabemos la respuesta a esta pregunta: un mal experiencia en reclamos. Los asegurados de hoy esperan que sus aseguradoras les brinden una experiencia fluida y sin complicaciones, desde el FNOL hasta la liquidación final.

Al implementar STP en FNOL, los asegurados pueden experimentar liquidaciones de reclamos más rápidas y precisas. Las aseguradoras pueden procesar las reclamaciones con mayor rapidez, lo que significa que los asegurados pueden obtener el dinero que necesitan para cubrir sus pérdidas con mayor rapidez. Y debido a que STP en FNOL reduce el riesgo de error humano, es más probable que los asegurados reciban la cantidad correcta de compensación.

Esto mejora la satisfacción y lealtad del cliente y ayuda a las aseguradoras a mantenerse competitivas en una industria que se enfoca cada vez más en la experiencia del cliente.

Vea el seminario web a pedido: Innovación en la experiencia de reclamos: ¿qué sigue?

#4 – Reducir la exposición al fraude

Uno de los beneficios clave de STP es su capacidad para reducir errores e inconsistencias durante el proceso FNOL. Además de mejorar la precisión de los datos de reclamos, STP en FNOL también ayuda a las aseguradoras a identificar posibles fraudes u otros problemas en una etapa temprana del proceso.

El Roble Seguros, la aseguradora de automóviles más grande de Guatemala, implementó Clearspeed para ayudar a facilitar STP en FNOL para mejorar su proceso de reclamaciones. Leer más sobre cómo El Roble Seguros logró 31x ROI con Clearspeed en su primer año

#5 – Reduciendo el Error Humano

STP en FNOL reduce el riesgo de error humano al realizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo en el proceso de reclamos. La entrada incorrecta de datos, la falta de comunicación entre las partes y el incumplimiento de los procedimientos adecuados son algunos ejemplos comunes. 

STP en FNOL también aumenta la experiencia humana de los ajustadores de reclamos al liberarlos para que se concentren en reclamos más complejos.

Aprovechando el análisis de voz para STP en FNOL

Por supuesto, como cualquier nueva tecnología, implementar el procesamiento directo en FNOL no está exento de desafíos. Las aseguradoras deberán considerar cuidadosamente cómo integran este nuevo enfoque en sus flujos de trabajo de procesamiento de reclamos existentes, y deberán asegurarse de contar con los sistemas y procesos correctos para respaldar esta nueva forma de hacer negocios.

Si bien la mayoría de las aseguradoras han invertido en análisis predictivos para habilitar STP en FNOL, las plataformas de análisis de voz como Clearspeed son un ejemplo de una manera simple y fácil pero altamente efectiva de apoyar STP en FNOL.

Tradicionalmente, muchas aseguradoras han recurrido al análisis predictivo y al procesamiento del lenguaje natural (NLP) para habilitar STP y FNOL. El desafío al que se enfrentan las aseguradoras es que las aplicaciones de NLP requieren una gran cantidad de datos de sus sistemas centrales y esos datos deben ser accesibles, disponibles y precisos.

Cuantos más datos se analicen, mayor será la precisión de la identificación de patrones de fraude. Las aplicaciones de PNL requieren tiempo, medido en meses, para aprender de sus datos específicos antes de generar predicciones precisas.

Acceder a los datos, especialmente con sistemas heredados, sigue siendo una propuesta costosa y que requiere mucho tiempo. Incluso si sus sistemas principales se encuentran en una plataforma moderna con acceso API abierto, ¿sus datos están disponibles y son precisos?

El análisis de voz convierte el habla en datos imparciales e independientes del idioma. Estos datos se analizan para detectar la presencia o ausencia de características vocales asociadas con el riesgo, con una precisión increíblemente alta (>97 % según un estudio del Departamento de Defensa de EE. UU.). La aseguradora puede usar esos resultados para acelerar las reclamaciones de bajo riesgo. con mayor confianza, y concentrar sus recursos donde hay una alerta.

Los resultados de la analítica de voz son similares a los de la PNL: no son una determinación sino una alerta de riesgo. La alerta de riesgo generada por análisis de voz puede ser un punto de datos único en un ecosistema de riesgo y fraude para ayudar a habilitar STP en FNOL.

Los beneficios de usar análisis de voz frente a NLP incluyen lo siguiente:

  • No se requiere acceso a los datos en sus sistemas internos modernos o heredados
  • No es necesario filtrar los datos de PII (Información de identificación personal)
  • El análisis de voz se modifica fácilmente simplemente introduciendo nuevas preguntas
  • El análisis de voz funciona dentro de cualquier punto de contacto del cliente, como la web, el centro de llamadas y el chat.

Clearspeed el análisis de voz puede ayudar a llevar STP en FNOL al siguiente nivel al proporcionar una visión de riesgo rápida, precisa e imparcial, que anteriormente era difícil y costosa de obtener de cualquier otra fuente.

Acelere la adopción de STP en FNOL con tecnología de análisis de voz

Las organizaciones exitosas aprovechan los análisis para capturar datos y transformarlos en información inteligente. Hasta la fecha, la industria de seguros ha tardado en darse cuenta de los beneficios que puede ofrecer el análisis de voz, a pesar de los avances tecnológicos de los últimos años.

Tecnología innovadora de análisis de voz de Clearspeed puede acelerar la adopción de STP en FNOL, lo que permite a las aseguradoras obtener los beneficios de:

  • Reduciendo la severidad
  • Aumento de la escalabilidad
  • Mejorando la experiencia del cliente
  • Reducir la exposición al fraude
  • Reducir el error humano

 en menos tiempo y con menores costes.  

Aprenda más sobre ClearspeedLa tecnología de análisis de voz habilitada por IA asequible y altamente eficaz ayuda a las aseguradoras a lo largo del ciclo de vida de las reclamaciones.