

Las aseguradoras se enfrentan a nuevos grandes desafíos desde los actores del mercado hasta la IA y el IoT. ¿Cómo podemos satisfacer las demandas de los clientes, reducir costos y acelerar el crecimiento en esta realidad vertiginosa? Consideremos primero cómo una empresa digital define el éxito y cómo lo consigue. En esta entrada del blog, explicamos cómo superar los obstáculos de la transformación digital y fomentar la innovación.
En 2017, McKinsey aconsejó a las aseguradoras que no se dejaran seducir por los conceptos digitales emergentes (telemática, aprendizaje automático, automatización, blockchain, etc.) y que, en su lugar, mantuvieran en mente la visión de conjunto: ¿Qué significa el éxito para una compañía de seguros digitalizada, y cómo puede lograrse y medirse ese éxito? La automatización de procesos y la creación de nuevos canales de venta directa por sí solas no resolverían el problema. Las aseguradoras tuvieron que plantear cambios fundamentales en sus modelos de negocio y en los límites tradicionales del sector.
Los beneficios potenciales eran los mismos que en la actualidad, entre otros:
La “triple victoria” que McKinsey proclamaba era la combinación de satisfacer las necesidades de los clientes, reducir costos y acelerar el crecimiento. Desde el punto de vista táctico, las empresas podrían obtener mayores beneficios mediante tasas más altas de retención de clientes (por ejemplo, duplicar el crecimiento de los beneficios en cinco años con los esfuerzos de digitalización) y, paralelamente, reducir los costos operativos mediante la automatización de los procesos (por ejemplo, una reducción del 30 % en el costo de una gestión de reclamaciones). Sin embargo, desde un punto de vista más estratégico, McKinsey planteó la teoría de que la compañía de seguros del futuro se centrará más en evitar riesgos y menos en mitigarlos.
En cuanto a las tecnologías de la información, McKinsey aconsejó encarecidamente a los CIO de las compañías de seguros que gestionaran las TI como un centro de beneficios (no como un centro de costos o servicios), modernizaran las plataformas centrales y mejoraran la colaboración funcional dentro de la empresa. Los anticuados sistemas mainframe y las aplicaciones personalizadas no se consideraban viables para las necesidades futuras de la empresa ni para los clientes.
En la actualidad, las compañías de seguros siguen luchando por hacer realidad la transformación digital. Hay tres diferencias clave entre 2023 y 2017 que hacen que el cambio sea aún más imperativo para las compañías de seguros.
La primera diferencia es el rápido auge de las insurtechs: Nuevos actores que entran en el mercado con procesos ajustados y utilizan datos y análisis para ofrecer productos de seguros hiperpersonalizados a las empresas. Están libres de las limitaciones operativas, tecnológicas y culturales a las que se enfrentan las aseguradoras tradicionales.
Otra diferencia importante es la explosión mundial del interés por la IA y la inversión (a veces imprudente) en ella. La IA puede beneficiar a todas las funciones principales del negocio de los seguros, así como a los componentes de la cadena de valor de los seguros digitales: , productos, ventas y distribución, suscripción de nuevos negocios, reclamos, pagos y atención al cliente. Procesando datos históricos, macroeconómicos y de consumo mediante potentes algoritmos, las aseguradoras pueden alcanzar la triple victoria de la que habló McKinsey en 2017.
La tercera diferencia es el crecimiento exponencial de los datos y los dispositivos. Por ejemplo, se calcula que en la actualidad hay 15 400 millones de dispositivos IoT en uso, como termostatos y electrodomésticos conectados, sistemas de seguridad, cerraduras de puertas inteligentes, dispositivos para el coche y controladores de voz domésticos. “Al poder combinar los datos de comportamiento generados por el IoT con factores externos, como datos de comportamientos de conducción y estadísticas de seguridad de los vecindarios, las aseguradoras seguirán avanzando en la adopción de análisis predictivos para evaluar el riesgo y fijar las tarifas de las primas basándose en datos de comportamiento”. Estamos hablando de grandes cantidades de datos generados y tratados a diario que no harán más que crecer. No es extraño que se prevea que el mercado de análisis de seguros crezca a una TCAC de más del 14 % hasta 2030.
Con todas estas ventajas potenciales y los avances tecnológicos, ¿por qué el sector no se ha transformado más rápidamente? Muchas de las razones no tienen nada que ver con la industria aseguradora: miedo al cambio, proyectos piloto dispersos sin un resultado esperado claro y falta de implicación interfuncional. Por lo que respecta a esta industria en particular, los mainframes y, por tanto, lenguajes como el COBOL y el Assembler, siguen siendo muy utilizados. Se trata de tecnologías y lenguas en vías de extinción, pero las empresas temen pasarse a ERP u otras alternativas modernas por la percepción de falta de retorno de la inversión y aumento del riesgo.
Muchas compañías de seguros han abandonado (al menos parcialmente) los sistemas mainframe y se han pasado a aplicaciones ERP como SAP. Entre los usuarios destacados de SAP se encuentran Zurich, AIG, Blue Cross, Allianz, Farmers, Viridium, Generali Deutschland y Swiss Re.
Con demasiada frecuencia, las empresas que utilizan SAP no actualizan ni optimizan sus aplicaciones a lo largo del tiempo. Estos sistemas SAP no están preparados para la transformación digital y tienen requisitos de mantenimiento que consumen un capital valioso que podría, y debería, destinarse a la innovación. Los problemas de calidad de los datos y las aplicaciones dispares en silos impiden un análisis preciso de los datos y los beneficios de la IA.
¿Por dónde empezar? La funcionalidad que ofrece SAP para las aseguradoras es amplia: gestión de incentivos y comisiones, cobros y desembolsos, gestión de reclamaciones, gestión de pólizas, reaseguros, gestión de productos, cotizaciones y suscripción, cumplimiento y gestión de riesgos. Mientras las empresas de seguros evalúan lo que les ofrecerán las versiones actuales y futuras de S/4HANA, algunas pueden estar luchando con cuestiones más fundamentales, como cuándo (o si) pasar a S/4HANA, y cuándo (o si) pasar a la nube. Junto con un duro examen de los datos, los límites presupuestarios y la escasez de talento, estas cuestiones pueden conducir rápidamente a la parálisis.
Lo sabemos, lo hemos visto, pero SNP puede ayudar a las compañías de seguros a superar los obstáculos de la transformación. Imagina que pudieras:
Ahora imagina lo siguiente: haces todo esto utilizando el poder de la automatización del software, incorporando pruebas integradas, verificación de datos y obteniendo los menores tiempos de inactividad técnica actualmente en el mercado.
Demasiadas empresas de todos los sectores han cometido el error de lanzarse a programas piloto funcionales y técnicos avanzados sin abordar las cuestiones fundamentales que determinan el éxito del proyecto. Si estableces primero tu núcleo SAP digital limpio, el alcance y el ritmo de tus esfuerzos de transformación solo estarán limitados por el ritmo de cambio que tu cultura corporativa pueda sostener.
Tenemos múltiples historias de éxito de la industria de seguros en todo el mundo para compartir.