Gestión de siniestros, nueva resistencia con IA y análisis de datos

En un entorno de mercado en rápida evolución como el actual, el sector de los seguros se enfrenta a retos cada vez más complejos, derivados tanto de la evolución de los riesgos -en primer lugar, el cambio climático- como de las crecientes expectativas de los clientes en términos de rapidez, transparencia y simplicidad de los procesos. Las cifras lo confirman: según la ANIA, las primas totales en los seguros de no vida crecieron en torno a un 7,5% en 2024 (acercándose a los 41.000 millones de euros), mientras que el ratio combinado se situó en torno al 94%, una mejora respecto al nivel anterior y por debajo de la media europea (fuente: IVASS). Este aumento se atribuye en gran medida a la intensificación de las catástrofes naturales, que presionan sobre la rentabilidad de las compañías y plantean con urgencia la cuestión de la eficacia de la gestión de los siniestros.

En este contexto, la adopción de tecnologías avanzadas, en particular en el ámbito de la analítica de datos y lainteligencia artificial (IA), ha dejado de ser una mera palanca de eficiencia operativa para convertirse en un factor estratégico de resiliencia y competitividad de las compañías de seguros. De hecho, la atención se centra cada vez más en la transformación digital de la claims management, un área clave para la optimización de costes, la mejora del servicio al cliente y la lucha contra el fraude.

De los datos a la decisión: el valor de Data Analytics en el ciclo de reclamaciones

La primera piedra de este camino evolutivo es la explotación de los datos. Hoy en día, las empresas tienen acceso a una cantidad cada vez mayor de información, tanto estructurada como no estructurada, procedente de fuentes heterogéneas: cajas negras, dispositivos IoT, imágenes y vídeos geolocalizados, Open Data y conjuntos de datos climáticos, hasta los datos sociales y los recogidos a través de apps propietarias. El uso de técnicas avanzadas de ingesta de datos, normalización y análisis predictivo permite transformar estos datos brutos en insights de alto valor, útiles para tomar decisiones rápidas y fundamentadas, desde las fases iniciales de apertura de un siniestro.

El enfoque basado en datos permite, por ejemplo, evaluar en tiempo real la complejidad y verosimilitud de la reclamación, lo que desencadena vías de gestión diferenciadas. Las reclamaciones de baja complejidad podrían dirigirse a flujos automatizados -incluso de extremo a extremo-, mientras que las más delicadas o con alto riesgo de fraude se asignarían a equipos experimentados, optimizando la carga de trabajo y maximizando la eficiencia operativa.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático: automatización inteligente y lucha avanzada contra el fraude

El segundo pilar de la transformación se refiere a la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático en todo el ciclo de gestión de siniestros. La automatización inteligente reduciría drásticamente los tiempos de tramitación, minimizaría los errores humanos y garantizaría la coherencia de las evaluaciones.

En concreto, los algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN ) podrían utilizarse para la extracción automática de la información contenida en los siniestros, incluyendo texto o voz, facilitando la fase previa a la investigación. Los modelos de reconocimiento de imágenes, por su parte, permitirían analizar fotos y vídeos subidos por los asegurados -por ejemplo, a través de apps móviles- para estimar el alcance de los daños, clasificar el tipo de siniestro y activar la liquidación automática en los casos en los que no surjan cuestiones críticas.

Un ámbito de aplicación cada vez más estratégico es la lucha contra el fraude. Mediante el análisis cruzado de patrones de comportamiento, historiales pasados, geolocalización y anomalías en los datos declarados, los sistemas de IA son ahora capaces de generar "puntuaciones de sospecha " que apoyan las actividades de toma de decisiones de los especialistas antifraude. Este enfoque, aunque no sustituye al juicio humano, permitiría optimizar los recursos y centrar la atención en los casos de mayor riesgo, con un impacto tangible en términos de contención del coste de las reclamaciones.

Orquestación digital y experiencia del cliente: la tecnología al servicio del cliente

Al mismo tiempo, la introducción de orquestadores inteligentes -sistemas capaces de analizar en tiempo real los datos del historial de reclamaciones y clientes- allanó el camino para la personalización dinámica de la vía de gestión. De este modo, los clientes con altas puntuaciones, siniestros recurrentes o complejos pudieron gestionarse a través de canales específicos, en modo híbrido o totalmente digital, con niveles de servicio diferenciados.

Esta evolución tiene repercusiones directas en la experiencia del cliente, hoy un parámetro competitivo esencial en el sector de los seguros. La posibilidad de que el asegurado abra y supervise el siniestro a través de App o Web App, reciba notificaciones push sobre el estado del expediente, interactúe con chatbots evolucionados o cargue directamente los documentos necesarios, contribuiría a reducir la fricción y aumentar la confianza en la marca. En un mercado en el que el cliente es cada vez más exigente y mobile-first, la capacidad de ofrecer una experiencia de usuario fluida, transparente y coherente se traduciría en retención y fidelidad a la marca.

Human-in-the-loop: el equilibrio entre automatización y experiencia humana

A pesar del creciente uso de la automatización, el papel de las personas sigue siendo fundamental. El modelo"human-in-the-loop" garantiza que la intervención humana siga estando presente en los pasos clave, especialmente en los casos más complejos o cuando hay ambigüedades. Los operadores, liberados de tareas repetitivas y de poco valor, pueden así concentrarse en actividades muy especializadas, como la gestión de relaciones, la mediación en reclamaciones o la supervisión de casos anómalos.

Esto también implica un cambio organizativo y cultural: se necesitan nuevas competencias, nuevas figuras profesionales y una colaboración estructurada entre la función de siniestros, TI, los científicos de datos y el cumplimiento normativo, de modo que la evolución digital esté impulsada por una gobernanza sólida y una visión estratégica compartida.

Perspectivas de futuro: hacia una resiliencia proactiva

De cara al futuro, el potencial de la analítica de datos y la IA en el sector de los seguros está aún en gran medida por explotar. La evolución de los modelos generativos, la integración con gemelos espaciales digitales y el uso combinado de tecnologías avanzadas para el seguimiento de procesos abren escenarios de innovación radical. El objetivo es pasar de un modelo reactivo a otro proactivo, en el que la empresa sea capaz no solo de gestionar, sino también de prevenir el riesgo, anticiparse a las necesidades del cliente y reducir el impacto económico y reputacional de los eventos adversos.

En este contexto, las funciones de TI, siniestros, gobernanza de datos y lucha contra el fraude están asumiendo un papel cada vez más estratégico, no sólo como apoyo, sino como motor de la transformación empresarial. La sinergia entre tecnología y capital humano será la clave para construir un ecosistema asegurador verdaderamente resiliente, capaz de hacer frente a las complejidades del presente y aprovechar las oportunidades del futuro.

Camilla Spinella, Analista de Research , Cetif