Ligados al proceso de compra
Los llamados “seguros embebidos” son una de las grandes tendencias dentro de este proceso de transformación. De hecho, un informe de InsTech London, realizado en el año 2021, pronosticaba que el mercado de seguros embebidos en el mundo va a crecer hasta los 722.000 millones de dólares en primas brutas suscritas (GWP) para 2030, más de seis veces su tamaño actual.
¿En qué consisten? Son seguros que normalmente van ligados a un producto o servicio y que se ofrecen al consumidor como un añadido opcional durante el proceso de compra. Por ejemplo, al adquirir un teléfono móvil, al cliente se le presenta la opción de añadir un seguro antirrobo, al comprar entradas para un concierto se ofrece la posibilidad de incluir un seguro de cancelación, o al comprar un vehículo el concesionario incluye el seguro del coche en la propia venta del mismo.
Ventajas
Los seguros embebidos cuentan con varias ventajas para clientes y aseguradoras. En primer lugar, comodidad para el usuario: si una persona adquiere un paquete vacacional para realizar deportes extremos en algún país extranjero, esta persona tendría que contactar con diferentes aseguradoras para encontrar un seguro que lo protegiera en caso de sufrir algún percance. Además del gasto de tiempo en hacer la comparativa entre los precios y coberturas de cada una de ellas, con toda probabilidad el gasto del viaje se incrementaría considerablemente. La propuesta de los seguros embebidos es que la agencia de viajes pueda incluir el seguro que se adapte mejor a las necesidades particulares del cliente.
Inteligencia Artificial
Además de aportar facilidad y conveniencia al consumidor, para las aseguradoras supone la posibilidad de llegar a un público más amplio y aumentar así el volumen de negocio de forma ágil.
Los seguros embebidos ofrecen seguros más asequibles, relevantes y personalizados para los usuarios, exactamente en el momento y en el lugar donde más lo necesitan: esa eficacia es posible gracias a las nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas, el Machine Learning o el Big Data.
