Experiencias conversacionales inteligentes: tecnología clave en la digitalización del sector asegurador

Cuando hablamos de experiencia conversacional nos referimos a cualquier interfaz de chat o voz donde se usa entendimiento del lenguaje natural (NLU) para interactuar con los clientes. Es decir, a la conversación que podemos tener con un ChatBot, Callbot, App Conversacional o Asistente conversacional utilizando la Inteligencia Artificial y la interpretación del lenguaje natural. El uso de estas soluciones puede aportar grandes ventajas para las aseguradoras, como la reducción de costes operativos. Sin embargo, la tecnología debe de aplicarse correctamente para crear soluciones eficaces, optimizadas y que se traduzcan en una buena experiencia para el cliente, mejorando su relación con la aseguradora. La interpretación del lenguaje natural y el cuidado de la experiencia de la conversación serán básicos en este sentido. A continuación analizaremos las principales ventajas de estas soluciones, los retos en la experiencia conversacional y las diferentes aplicaciones y experiencias que pueden ofrecer a las aseguradoras.

Cada caso de la aseguradora requerirá de experiencias diferentes

Lo que se busca con las tecnologías NLU es humanizar las intervenciones con los clientes. Es decir, que las interacciones con la aseguradora en las que se utilice la Inteligencia Artificial sean lo más humanas posible. Pero además de humana, la experiencia tiene que ser eficaz. Y para ello hay que tener en cuenta que no todos los contactos o casos son iguales. Por ejemplo, no necesitará la misma respuesta una persona que pregunta por un producto asegurador que otra que quiere dar un parte o hacer una reclamación. Las reacciones, expectativas e incluso el tono del cliente será diferente, y la Inteligencia Artificial tendrá que adaptarse a ello.

Beneficios de utilizar los agentes cognitivos y el lenguaje natural

Una experiencia conversacional nos va a permitir usando NLU interaccionar con usuarios y clientes. El uso de esta tecnología da lugar a múltiples ventajas para las compañías de seguros:

• Mejora de la eficiencia en los procesos y reducción de los costes gracias a la automatización de tareas.
• Empoderamiento de los agentes físicos, con la consecuente mejora del servicio. Por ejemplo, la IA puede analizar la conversación entre el asegurado y el agente y ofrecer sugerencias de respuestas de manera rápida y eficaz.
• Mayor trazabilidad de los contactos de los clientes.
• Mejora de la experiencia del asegurado en sus contactos con la compañía.
• Mayor facilidad para llevar a cabo campañas y proyectos a partir de la información disponible.

A pesar de que los beneficios son numerosos para las compañías aseguradoras, lo cierto es que también existen algunos retos en la consecución de una buena experiencia conversacional.

Retos en el uso del entendimiento del lenguaje natural en la aseguradora

Entre los principales retos para lograr una buena experiencia de conversación a través de asistentes virtuales en el sector asegurador encontramos:

• Complejidad de la NLU o la interpretación del lenguaje natural. Son muchas las empresas que han tratado de utilizar herramientas de IA y entendimiento del lenguaje natural, pero estas soluciones necesitan de un equipo especializado y de herramientas personalizadas.
• Necesidad de integrar la IA con los servicios de backend. Para que este tipo de soluciones funcionen, deben de estar conectadas, para lo que son necesarias infraestructuras abiertas y flexibles. Por ejemplo, cuando un usuario se pone en contacto con una aseguradora por teléfono o WhatsApp, espera que se le identifique de manera sencilla. Ya sea por el número de teléfono, o solicitando un dato como el DNI o el nombre, pero sin necesidad de solicitar más información. Al identificar al usuario resultará más sencillo para la IA intuir su necesidad, si tiene alguna reclamación pendiente, si se encuentra en el proceso de alta de un siniestro, etc.
• Búsqueda de un producto fiable y eficaz. Es importante, antes de crear una solución para la aseguradora, analizar en qué procesos resultará realmente eficaz la IA y el NLU. No tendría sentido diseñar soluciones que no aporten valor o que no puedan desarrollarse con la tecnología disponible.
• Necesidad de un escalado humano. Siempre que exista un proceso cognitivo automatizado con NLU, el asegurado debe de tener la posibilidad en algún momento de hablar con un agente humano. De lo contrario, se generará frustración, empeorará la experiencia de usuario y quedarán problemas sin resolver.
• Esfuerzos para maximizar el alcance. Construir el soporte en diferentes lenguajes, plataformas, dispositivos y apps es complejo y conlleva una gran carga de trabajo.

Entonces, ¿cuáles son las claves de una buena experiencia conversacional para el asegurado?

Hay 4 puntos básicos que debemos de tener en cuenta para lograr la mejora experiencia conversacional con Inteligencia Artificial:

• En primer lugar es importante conocer la finalidad de la experiencia conversacional. Puede destinarse a acciones de Marketing, atención al cliente, venta, ecommerce, etc. y la experiencia deberá de ser diferente en cada caso.
• No solo habrá que tener en cuenta el diseño de flujo conversacional, sino también el entrenamiento lingüista de la solución.
• Habrá que incorporar mensajes por defecto, dando facilidades al cliente para no entrar en un bucle si la IA no es capaz de comprenderle. Si por ejemplo el ChatBot dice “no puedo ayudarte” o “no te he entendido” deberá de sugerir a continuación alguna opción para continuar (contactar con un agente, repetir mi petición, etc.).
• Podrán configurarse saludos de bienvenida o mensajes de agradecimiento para mejorar la experiencia.

Pasando a la práctica: cómo desarrollamos un proyecto de experiencia conversacional inteligente

El primer paso al comenzar un proyecto de NLU para una compañía aseguradora, y en realidad para cualquier otro sector, es la definición de objetivos. A partir de aquí se desarrollará el prototipo, se entrenará la IA y pasaremos a producción.

En VASS contamos con equipos especializados, formados por especialistas en diferentes áreas. Experiencia conversacional, fonética y fonología, diseño UX, lingüística computacional, programación, etc. Además, nos basamos también en distintas tecnologías para desarrollar la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y la interpretación del lenguaje natural (NLU).

Además, contamos con una metodología definida que sigue unos pasos claros. En primer lugar definimos la estrategia, junto con la aseguradora, a través de talleres de ideación para establecer necesidades y objetivos. A continuación definimos la experiencia, diseñando la personalidad del asistente, el modelo conversacional y el Customer Journey. Continuamos con el diseño y desarrollo del agente conversacional, desarrollando la Inteligencia Cognitiva más adecuada en función del estado de la industria y la tecnología y el ciclo de vida del cliente. Por último, nos aseguramos del correcto funcionamiento del asistente y pasamos a producción junto con un plan de mejora continua.

Nuestra experiencia en este tipo de proyectos, en diferentes sectores, nos permite trabajar con múltiples herramientas y encontrar las mejores aplicaciones en el ámbito de los seguros. Nuestro objetivo es que cada cliente cuente con un asistente conversacional adaptado a sus necesidades, con un avanzado entendimiento del lenguaje natural. Gracias a la mejora de la experiencia conversacional, las compañías aseguradoras podrán reducir costes, mejorar la experiencia de los asegurados y ganar en eficiencia.