En una publicación anterior , hablamos sobre los costos operativos diarios de las colisiones y otros accidentes, y cómo la detección de colisiones puede ahorrar dinero y salvar vidas. En esta publicación, exploraremos la importancia de la confiabilidad en los algoritmos de detección de colisiones.
La intensa competencia entre aseguradoras, la presión a la baja de los precios y la amplia gama de compañías para elegir han generado una alta motivación y una mínima fricción para los clientes a la hora de cambiar de proveedor. De hecho, cambiar de aseguradora representa casi 6 mil millones de dólares* en negocios anuales solo en EE. UU. Para un cliente que presenta una reclamación, la probabilidad de cambiar de aseguradora casi se duplica. En definitiva, las aseguradoras se esfuerzan por reducir costos y, al mismo tiempo, mejorar el servicio, con la vista puesta en el objetivo crucial de la fidelización de clientes.
El procesamiento de reclamaciones y el primer aviso de pérdida (FNOL) son candidatos lógicos para la automatización, ya que han sido funciones que requieren mucho trabajo y mucho tiempo y representan el mayor gasto para la aseguradora y resultan en demoras más prolongadas para el cliente.
La detección precisa de accidentes, por lo tanto, proporcionaría las herramientas para reducir un importante factor de costo, a la vez que ofrece una experiencia al cliente más rápida y eficaz. La clave aquí es la precisión: si la detección de accidentes es fiable, contribuye a la retención de clientes; de lo contrario, puede tener un efecto negativo en la misma. Para entender por qué, analicemos cómo afectan los accidentes al cliente.
Para una aseguradora o un gestor de flotas que administra un gran parque automovilístico, los accidentes son frecuentes (ocurren a menudo) pero de baja gravedad (un accidente individual puede no ser significativamente perjudicial para el conjunto). Un sistema con una tasa de error medible es importante, pero no una prioridad para quien gestiona el riesgo y los costes de un fondo de seguros o una gran flota.
Desde la perspectiva de un conductor individual, un accidente es un suceso poco frecuente pero de consecuencias muy graves . Los consumidores involucrados en accidentes tienen una tolerancia muy baja a la inexactitud, especialmente a los falsos positivos. Un sistema de gestión de riesgos vehiculares que interprete los badenes y los portazos como colisiones erosionaría la confianza del consumidor y podría causar altos niveles de estrés constante, lo que sin duda no sería una experiencia positiva para el cliente. Por ejemplo, que se desplegara un airbag cuando el coche choca contra el bordillo sería totalmente inaceptable. Un sistema que no detectara un accidente sería un desastre: ¡imagínese un airbag que no se desplegara cuando se necesita! Para un conductor, un accidente es un suceso poco frecuente que debe manejarse con precisión, y la más mínima inexactitud en la detección de accidentes puede tener consecuencias fatales y, en última instancia, marcar la diferencia entre la fidelización del cliente y una alta tasa de abandono.
Para que la detección de colisiones sea una herramienta eficaz para fidelizar clientes y, al mismo tiempo, reducir costos, debe tener una alta capacidad para distinguir entre eventos de colisión (la señal) y eventos no relacionados con colisiones (el ruido). Para nuestros lectores técnicos, esto requiere múltiples acelerómetros autocalibrables con suficiente rango dinámico (capacidad para medir eventos muy pequeños y muy grandes) y un algoritmo confiable para interpretar y clasificar los eventos. Los sensores multieje pueden medir fuerzas de forma independiente en la dirección de desplazamiento, lateral y verticalmente para proporcionar una imagen completa de un evento. Un algoritmo de detección de colisiones debe ser tan preciso como un sistema de despliegue de airbag, disparándose infaliblemente durante una colisión y nunca en ningún otro momento.
Es evidente que, debido a la presión por mejorar el servicio y reducir costos, la detección automatizada de accidentes y el sistema de no repetición (FNOL) han llegado para quedarse, lo cual es positivo. La reducción de costos para las aseguradoras, junto con una tramitación más rápida de reclamos y un mejor servicio para los clientes, supone un beneficio neto para todas las partes implicadas. La capacidad de estimar los daños del vehículo y reconstruir el accidente casi en tiempo real tras un accidente implica que el proceso de recuperación comienza antes para el conductor y ayuda a mantener una alta eficiencia en la gestión de reclamos para la aseguradora. Los sistemas basados en la detección confiable de accidentes también pueden reducir el fraude, dificultando la presentación de reclamos falsos y posibilitando la clasificación remota inmediata del vehículo para determinar si debe ser remolcado a un taller o tratado como pérdida total.
Todo depende de la fiabilidad del algoritmo.
El sistema de gestión de riesgos vehiculares CrashBoxx de CalAmp fue desarrollado por veteranos de la industria automotriz y de sistemas de seguridad, probado por agencias de pruebas externas en condiciones de laboratorio controladas y proporcionado por una empresa pionera en telemática. Para obtener más información sobre la detección de colisiones, consulte « Automatización de la notificación inicial de siniestros y reclamaciones para aseguradoras de bienes y responsabilidad civil ».
* Fuente: Encuesta de reclamaciones de clientes de Accenture, 2014