Según recoge el científico conductual Peter Hovard en su estudio para RGA UK, las estrategias que incluyen momentos predictivos permiten a las aseguradoras (y bancos) concentrarse en alcanzar nuevos clientes potenciales. Se acabó el competir por las migajas, es el momento de reducir el coste de adquisición empleando la inteligencia artificial, el machine learning y el procesamiento de lenguaje natural.
Las nuevas tecnologías están a tu servicio. Te contamos cómo sacarles partido:
Finanzas e innovación. Aseguradoras y bancos en la cresta de la ola
Las herramientas que hemos mencionado (IA, ML y PLN) permiten a las empresas analizar grandes cantidades de datos históricos en tiempo real para identificar patrones, predecir riesgos/oportunidades y mejorar la toma de decisiones. Las nuevas técnicas de investigación de audiencias exploran las creencias de los participantes y son muy valiosas para comprender mejor las actitudes humanas y el comportamiento de compra de productos financieros.
De hecho, el retorno de la inversión ha sorprendido a los escépticos. Con la llegada de la IA generativa, el valor de la tecnología es más tangible que nunca. Los líderes de las compañías la están integrando con éxito en sus operaciones y obteniendo grandes beneficios, lo que nos lleva a una fase de adopción acelerada. Y todo ello en entornos corporativos y altamente regulados, donde proporcionar información financiera precisa y garantizar el cumplimiento de las normativas son fundamentales.
Recientemente, la consultora Gartner predijo que para 2028, el 50% de las organizaciones habrán reemplazado sus enfoques actuales de análisis de datos por otros basados en IA. Sin duda muchos ya saben que las llamadas finanzas autónomas pueden mejorar el rendimiento empresarial al minimizar la carga que supone el análisis de datos.
"Pero, ¿cómo pueden los departamentos de innovación aprovechar este momento y exprimir el potencial de la inteligencia artificial?"
Un momento para disfrutar: ya puedes invertir con garantías en IA
Teniendo en cuenta estas tres cuestiones puedes asegurar el éxito de tu entidad:
Buscar al interlocutor ideal.
Existen proveedores de tecnología especializados en el mundo de las finanzas que te van a ofrecer los desarrollos que mejor se adapten a tus necesidades. Puesto que la flexibilidad es una de sus premisas, te garantizan que las futuras adaptaciones y cambios están cubiertos.
Aprovecha asociaciones y colaboraciones en la industria.
Para mantenerte actualizadx sobre las últimas tendencias y desarrollos en este campo. Obtendrás ideas y perspectivas valiosas sobre su evolución y diferentes casos de uso. También descubrirás riesgos y oportunidades emergentes.
Evaluar la viabilidad de la adopción de IA.
En el contexto de la infraestructura y las operaciones existentes dentro de la organización. Esto implica identificar posibles barreras y frenos. En ocasiones la opción más sencilla puede ser incorporar módulos de marca blanca que se instalan a través de APIs.
Revisar la operativa manual, en la mayoría de los casos repetitiva y costosa, es crucial para comenzar a buscar soluciones. Necesitas evaluar los beneficios de las nuevas tecnologías (mucho más eficientes y precisas), valorar el ahorro en personal e instalaciones y calcular el ROI de las nuevas herramientas. ¡Aún estás a tiempo de surfear con los grandes de la industria!
¿Te gustaría calcular el ROI que obtendrías al aplicar un módulo con inteligencia artificial en tu entidad? ¡Envíanos un mensaje!
Conocer mejor al consumidor para incrementar la cifra de negocio
El análisis de los momentos predictivos ayuda a las FinTech a comprender mejor a los usuarios e hiperpersonalizar sus productos para satisfacer sus necesidades individuales. Mediante el análisis de datos demográficos, historiales de transacciones, comportamiento online y otras fuentes de información, las startups segmentan a los consumidores, anticipan sus preferencias y diseñan estrategias de venta más efectivas.
Esto se traduce en una mayor retención de clientes, reducción de los costes de adquisición y, por último, en un incremento de los ingresos de las compañías a las que ofrecemos nuestros servicios. Todos sabemos de sobra lo competitivo que es el mercado financiero y la urgente necesidad de diferenciarse. La ventaja de las FinTech es que encuentran nuevas formas de diferenciarse continuamente.
El análisis predictivo ayuda a identificar oportunidades únicas y ofrecer propuestas de valor exclusivas. Al utilizar datos internos y externos, podemos obtener información con la que desarrollar productos y servicios que superan a la competencia. Desde Coinscrap Finance predecimos una aceleración de la adopción de estas tecnologías a lo largo de este año.
Los casos de uso se diversifican. Analizamos el estudio de Peter Hovard
En otros sectores, los chatbots de servicio al cliente, la revisión legal de documentación, los sistemas de gestión de energía y sostenibilidad o el diagnóstico y triaje de pacientes con Inteligencia Artificial está suponiendo una completa revolución. Esta nueva ola es realmente emocionante en cuanto a sus infinitas posibilidades.
Veamos ahora al detalle el estudio de Peter Hovard
Se reclutaron 2.895 participantes y se prestó atención a varios eventos relevantes de sus vidas:
- Si el participante tenía descendencia y su edad.
- Si el participante disponía de una propiedad y cuándo la compró.
- Si el participante había experimentado un duelo en los últimos 12 meses o conocía a un amigo o pariente que lo había hecho.
El experimento presenta situaciones hipotéticas que contienen los tipos de información que los consumidores podrían estar consultando a través de internet y que tienen potencial para crear un momento predictivo. Estas situaciones varían respecto al potencial para despertar la conciencia sobre la necesidad de contratar un seguro de vida.
Los participantes estaban divididos en seis grupos. Primero se le pidió a cada grupo que recordara o imaginara actividades online relacionadas con los tres aspectos mencionados. Después, que eligieran entre tres productos ficticios online relacionados con ellos. Se analizó cómo las simulaciones afectan a la receptividad de los participantes al seguro de vida.
Para ello, emplearon técnicas de neurociencia, en colaboración con la agencia de investigación Walnut Unlimited. Demostraron que, cuanto más fuerte es una actitud, más accesible resulta para la memoria y, por lo tanto, más probable es que guíe el comportamiento. Está claro que aún es necesario persuadir a los consumidores para que compren un seguro de vida, pero gracias a la tecnología, sabremos qué personas sienten la firme necesidad de contratarlo.
Un desafío conductual muy conocido es que las personas se dejan influir más por las posibles pérdidas y ganancias a corto plazo que por las pérdidas y ganancias a largo plazo. Es una de las bases de las finanzas conductuales. Si quieres saber más, no te pierdas nuestros próximos post.
