How can credolab's solutions ease modern insurers' problems

Como as soluções da credolab podem aliviar os problemas das seguradoras modernas

Cómo credolab alivia los puntos débiles de las aseguradoras

19/5/2022

Learn about the pain points of modern insurers and how credolab can help improve decision-making, increase approval rates and reduce costs through the use of alternative data.

Conheça os pontos problemáticos das seguradoras modernas e como a credolab pode ajudar a melhorar a tomada de decisões, aumentar as taxas de aprovação e reduzir custos por meio do uso de dados alternativos.

Conozca los puntos vulnerables de las aseguradoras y cómo credolab puede ayudar a mejorar la toma de decisiones, aumentar las tasas de aprobación y reducir los costos.

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Thanks to recent technological advances, the insurance industry has been innovating itself, becoming more modern and efficient, offering simple, accessible and reliable products to customers.  At the same time, customers have also evolved; their easy access to technology and social networks has made them savvy and internalised consumers, with greater options and freedom when selecting their insurance. 

It is important to note that these new generations make up a big part of the new clientele. According to the World Economic Forum, Millennials now make up 23% of the worldwide population.  These contemporary customers have a certain sensitivity to insurance companies' prices and types of service. They look for simplicity, immediacy, and an emotional connection that determines their decision. For this reason, modern insurers are seeking to innovate, customising their services to provide the user with a valuable, differential and reliable product tailored to their person, thus creating a positive association. 

 

Faced with the need to personalise and connect emotionally, technology and alternative data began to be used.  Alternative data is a source of information from social networks, sensors, transactions, emails, and others, whose objective is to collect more optimised and precise data. Thus, it is possible to internalise consumer information, obtaining behaviour data, habits and interests, which are integral for insurance companies to show greater transparency with the client, provide a more personalised experience, and improve the number of policy subscriptions. Thanks to a more accurate risk assessment.

At the same time, needless to say, insurance companies have to keep an eye on metrics that determine profitability levels and growth.  Cost of customer acquisition, persistency rate, fraud occurrence and policy lapsation have traditionally been some of the main pain points for insurers.  The difference being that nowadays, technology allows for these metrics to be resolved in a more efficient way with insightful access to customer data.  Below are some examples of what alternative data has to offer:

Reduction of the cost of customer acquisition

With the entry of more insurance players, the insurance company ecosystem has become saturated, with more competitors driving higher acquisition costs, especially the cost of advertising and lead generation. The industry was behind in using digital technologies that meet the expectations of today's insurance buyers, and companies have understood that a more personalised approach is needed. Adopting a data-driven strategy for new customer acquisition is indispensable.

The good news is that the power of data enables new digital marketing strategies with tools and programs that attract new policyholders without breaking the bank. Insurers must successfully integrate these strategies to avoid competing in a highly saturated market.  A study by LexisNexis Risk Solutions revealed that 43% of respondents think their current data sources fall short in helping them identify prospects and programs that represent the greatest profit opportunities.  Insurance companies must have marketing powered by granular consumer insights. 

Credolab helps lower the average acquisition cost by increasing the acceptance rate of applicants. Insurers today tend to turn away applicants (especially in emerging markets) because they lack the data to make an informed decisions. By using alternative data, credolab improves the allocation of leads by calculating their probability of accepting an insurance offer. If that isn't enough, credolab also provides a score for 100% of incoming requests, helping to reduce data asymmetry in making a decision and increasing approval rates.

By segmenting correctly, personalising the message, and directing leads to the insurance offered that has the highest chances of being accepted by the customer - the conversion rate increases. The power of data allows insurers to know their customers in-depth and thus optimise the customer acquisition budget.  

Improvement of the persistency rate

The persistency ratio is the number of total policies that an insurer has to the policies that are renewed or in force. The persistency ratio shows the number of policyholders paying premiums for active plans.  About 20% of all new customers do not pay the first time they are due, especially if those are not linked to a credit card payment. In such a case, incurred underwriting costs paid, brokerage fees, and other acquisition costs make the policy unprofitable unless it is paid for.

At credolab, we can predict the probability that a new applicant will not make the first premium payment.  By leveraging alternative data sources, insurers can better understand their clients and make better decisions concerning pricing, coverage terms, conditions, and, most importantly, their risk levels. 

The persistency ratio is an indicator of the insurer’s overall customer satisfaction. Thanks to artificial intelligence, machine learning, and predictive analytics offered by credolab, it is possible to understand customers better and offer an improved overall experience: services respond effectively, claims are processed instantly, and policy writing is done faster.  

Reduction of fraud occurrence 

Healthier fraud controls are a key factor in ensuring insurance companies’ profitability and ROI.  Fraud can occur from the seller or the buyer: the seller can sell policies from non-existent companies to generate a higher commission, and the buyer can make false claims, such as falsifying accidents or theft to collect insurance. For this reason, insurers generally pass this cost on to their clients with higher premiums.

Insurance companies are among the industries with the highest cases of digital fraud. According to a TransUnion report, across all industries, insurance saw the fifth-highest numbers for digital fraud attempts from 2020 to 2021, only being surpassed by the gaming, travel and leisure, telecommunications and financial services industries.

At credolab, we help mitigate this problem by detecting fraud at the origination stage using behavioural insights from alternative data.  These insights help prevent malicious subscriptions thanks to their ability to know the type of device (its brand, operating system and model) and detect anomalous behaviour (such as the use of autofill forms or the presence of bots, VPNs, TOR).  It is also possible to dig up how often applicants change their key information like address or income, discover if the phone is locked or open to a global network and predict the lifespan of the mobile device and check how active its owner is, based on the volume of media created and/or contacts saved over time.  All of the aforementioned help safeguard a healthy onboarding process, securing effective user verification while detecting possible fraudulent behaviours.

Improvement of the policy lapsation ratio

A lapse ratio measures the percentage of an insurance company’s policies that customers have not renewed.  This ratio reveals how efficient a company can retain its customers and earnings, making it a closely monitored indicator for insurers. For example, between months 6 and 8, about 15% of all customers miss a payment and become delinquent. As a result, while insurers may stop the premium coverage, they typically lose money on a policy that hasn't reached break-even.

Credolab helps reduce the number of delinquent customers approved at the origination/application stage.  By detecting which are most likely to stop paying before months 10 and 11, the critical months to prevent losses, credolab helps insurance companies keep a healthy policy lapsation ratio.  As stated before, the method is very similar to lending companies currently using to distinguish fraudsters from good consumers based on device recognition, context, and reputation.  This is possible by using smartphone device ID and metadata to arrive at a fraud score for each applicant in a non-intrusive and secure manner and in real time.  

Credolab uses alternative data from smartphones and the web to analyse user behaviour, assess risk, help insurance companies in the underwriting process, and offer opportunities to potential customers who were not on the radar.  Thanks to artificial intelligence, machine learning, and predictive analytics, insurers can reach previously excluded markets due to a lack of credit history. As a result, they can offer a better experience to their clients. In addition, through alternative data, it will be possible to impact the right person, with the right message, without requiring much investment and a higher conversion rate. 

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Graças aos recentes avanços tecnológicos, o setor de seguros tem se inovado, tornando-se mais moderno e eficiente, oferecendo produtos simples, acessíveis e confiáveis aos clientes.  Ao mesmo tempo, os clientes também evoluíram; o fácil acesso à tecnologia e às redes sociais os tornou consumidores experientes e internalizados, com maiores opções e liberdade ao selecionar seu seguro.

 

É importante notar que essas novas gerações compõem grande parte da nova clientela. De acordo com o Fórum Econômico Mundial, os millennials agora representam 23% da população mundial. Esses clientes contemporâneos têm certa sensibilidade aos preços e tipos de serviços das seguradoras. Eles procuram simplicidade, imediatismo e uma conexão emocional que determina sua decisão. Por isso, as seguradoras modernas buscam inovar, customizando seus serviços para oferecer ao usuário um produto valioso, diferenciado e confiável sob medida para a pessoa, criando assim uma associação positiva.

 

Diante da necessidade de personalizar e conectar emocionalmente com o cliente, começaram a ser utilizados a tecnologia e os dados alternativos. Os dados alternativos são uma fonte de informações de redes sociais, sensores, transações, emails e outros, cujo objetivo é coletar dados mais otimizados e precisos. Assim, é possível internalizar as informações do consumidor, obtendo dados de comportamento, hábitos e interesses, que são fundamentais para que as seguradoras demonstrem maior transparência com o cliente, proporcionem uma experiência mais personalizada e melhorem o número de assinaturas de apólices. Graças a uma avaliação de risco mais precisa.

 

Ao mesmo tempo, as seguradoras precisam ficar de olho nas métricas que determinam os níveis de lucratividade e crescimento. O custo de aquisição de clientes, taxa de persistência, ocorrência de fraudes e caducidade de apólices têm sido tradicionalmente alguns dos principais pontos problemáticos para as seguradoras. A diferença é que hoje em dia, a tecnologia permite que essas métricas sejam resolvidas de forma mais eficiente com acesso perspicaz aos dados dos clientes. Abaixo estão alguns exemplos do que os dados alternativos têm a oferecer:

 

Redução do custo de aquisição de clientes

 

Com a entrada de mais operadores de seguros, o ecossistema das seguradoras ficou saturado, gerando custos de aquisição mais altos, especialmente o custo de publicidade e geração de leads. A indústria estava atrasada no uso de tecnologias digitais que atendem às expectativas dos compradores de seguros de hoje, e as empresas entenderam que é necessária uma abordagem mais personalizada. Adotar uma estratégia orientada por dados para aquisição de novos clientes é indispensável.

 

A boa notícia é que o poder dos dados possibilita novas estratégias de marketing digital com ferramentas e programas que atraem novos clientes sem gastar muito. As seguradoras devem integrar com sucesso essas estratégias para evitar competir em um mercado altamente saturado. Um estudo da LexisNexis Risk Solutions revelou que 43% dos entrevistados acham que suas fontes de dados atuais são insuficientes para ajudá-los a identificar clientes potenciais e programas que representam as maiores oportunidades de lucro. As companhias de seguros devem ter marketing impulsionado por insights granulares do consumidor.

 

A Credolab ajuda a reduzir o custo médio de aquisição aumentando a taxa de aceitação dos candidatos. As seguradoras de hoje tendem a recusar candidatos (especialmente em mercados emergentes) porque carecem de dados para tomar decisões informadas. Ao usar dados alternativos, a credolab melhora a alocação de leads calculando sua probabilidade de aceitar uma oferta de seguro. Se isso não bastasse, a credolab também fornece uma pontuação para 100% das solicitações recebidas, ajudando a reduzir a assimetria de dados na tomada de decisão e aumentando as taxas de aprovação.

 

Ao segmentar corretamente, personalizar a mensagem e direcionar os leads para o seguro oferecido que tem maiores chances de ser aceito pelo cliente - a taxa de conversão aumenta. O poder dos dados permite que as seguradoras conheçam seus clientes em profundidade e, assim, otimizem o orçamento de aquisição de clientes.

 

Melhoria da taxa de recorrência

 

O índice de recorrência é o número total de apólices que uma seguradora possui em relação às apólices que estão renovadas ou em vigor. O índice de recorrênciamostra o número de segurados pagando prêmios de planos ativos. Cerca de 20% de todos os novos clientes não pagam na primeira vez em que vencem, especialmente se não estiverem vinculados a um pagamento com cartão de crédito. Nesse caso, os custos de subscrição incorridos, taxas de corretagem e outros custos de aquisição tornam a apólice não lucrativa, a menos que seja paga.

 

Na credolab, podemos prever a probabilidade de um novo solicitante não efetuar o primeiro pagamento do prêmio. Utilizando as fontes de dados alternativas, as seguradoras podem entender melhor seus clientes e tomar melhores decisões sobre preços, termos de cobertura, condições e, mais importante, seus níveis de risco.

 

O índice de recorrênciaé um indicador da satisfação geral do cliente. Graças à inteligência artificial, aprendizagem automática e análise preditiva oferecidos pela credolab, é possível entender melhor os clientes e oferecer uma experiência geral melhorada: os serviços respondem de forma eficaz, as solicitações são processadas instantaneamente e a elaboração de políticas é feita mais rapidamente.

 

Redução da ocorrência de fraudes

 

Controles de fraude mais saudáveis são um fator-chave para garantir a lucratividade e o ROI das seguradoras. A fraude pode ocorrer a partir do vendedor ou do comprador: o vendedor pode vender apólices de empresas inexistentes para gerar uma comissão maior, e o comprador pode fazer falsas alegações, como falsificar acidentes ou roubo para cobrar o seguro. Por esse motivo, as seguradoras geralmente repassam esse custo para seus clientes cobrando prêmios mais altos.

 

As companhias de seguros estão entre as indústrias com os maiores casos de fraude digital. De acordo com um relatório da TransUnion, de todos os setores, os seguros registraram o quinto maior número de tentativas de fraude digital de 2020 a 2021, sendo superado apenas pelos setores de jogos, viagens e lazer, telecomunicações e serviços financeiros.

 

Na credolab, ajudamos a mitigar esse problema detectando fraudes na fase de origem usando insights comportamentais de dados alternativos. Esses insights ajudam a evitar assinaturas maliciosas graças à capacidade de conhecer o tipo de dispositivo (sua marca, sistema operacional e modelo) e detectar comportamentos anômalos (como o uso de formulários de preenchimento automático ou a presença de bots, VPNs, TOR). Também é possível descobrir com que freqüência os candidatos alteram suas principais informações, como endereço ou renda, descobrir se o telefone está bloqueado ou aberto a uma rede global, prever a vida útil do dispositivo móvel e verificar quão ativo é o proprietário, com base no volume de mídia criada e/ou contatos salvos ao longo do tempo. Todos os itens mencionados acima ajudam a proteger um processo de integração saudável, garantindo uma verificação eficaz do usuário enquanto detecta possíveis comportamentos fraudulentos.

 

Melhoria do índice de caducidade da apólice

 

Um índice de caducidade mede a porcentagem das apólices de uma companhia de seguros que os clientes não renovaram. Esse índice revela quão eficiente uma empresa pode reter seus clientes e lucros, tornando-se um indicador monitorado de perto pelas seguradoras. Por exemplo, entre os meses 6 e 8, ao redor de 15% de todos os clientes perdem um pagamento e se tornam inadimplentes. Como resultado, embora as seguradoras possam interromper a cobertura do prêmio, elas normalmente perdem dinheiro em uma apólice que não atingiu o ponto de equilíbrio.

 

A Credolab ajuda a reduzir o número de clientes inadimplentes aprovados na primeira fase da criação da apólice. Com essa ajuda, as seguradoras conseguem manter um índice de caducidade de apólices saudável ao detectar os clientes mais propensos a deixar de pagar antes dos meses 10 e 11, os meses críticos para evitar perdas. Como dito anteriormente, o método é muito semelhante ao que as empresas de empréstimo usam atualmente para distinguir fraudadores de bons consumidores com base no reconhecimento, contexto e reputação do dispositivo. Isso é possível usando o ID e os metadados do dispositivo de smartphone para chegar a uma pontuação de fraude para cada candidato de maneira não intrusiva, segura e em tempo real.

 

A Credolab usa dados alternativos de smartphones e da web para analisar o comportamento do usuário, avaliar riscos, ajudar as seguradoras no processo de subscrição e oferecer oportunidades a clientes potenciais que não estavam no radar. Graças à inteligência artificial, aprendizagem automática e análise preditiva, as seguradoras podem alcançar mercados anteriormente excluídos devido à falta de histórico de crédito. Como resultado, as seguradoras conseguem oferecer uma melhor experiência aos seus clientes. Além disso, por meio de dados alternativos, será possível impactar a pessoa certa, com a mensagem certa, sem exigir muito investimento e uma maior taxa de conversão.

 

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Gracias a los últimos avances de la tecnología, las aseguradoras han ido innovando, volviéndose más modernas y eficientes, ofreciendo productos simples, accesibles y confiables a los clientes. A su vez, los clientes también han evolucionado; su fácil acceso a la tecnología y las redes sociales los ha convertido en consumidores conocedores e interiorizados, con mayores opciones y libertades a la hora de seleccionar su seguro. 

Estas nuevas generaciones constituyen gran parte de la nueva clientela. Según el Foro Económico Mundial, los Millennials ahora representan el 23% de la población mundial. Este tipo de cliente contemporáneo tiene cierta sensibilidad a los precios y al tipo de servicio que ofrecen las compañías de seguros. Ellos buscan la sencillez, la inmediatez y una conexión emocional que determine su decisión. Por esta razón las aseguradoras modernas buscan innovar, personalizando sus servicios para brindarle al usuario un producto de valor, diferencial, confiable y a la medida de su persona, creando así una asociación positiva. 

 

Ante esta necesidad de personalizar y conectar emocionalmente, se comenzó a utilizar la tecnología y los datos alternativos. Los datos alternativos son una fuente de información proveniente de redes sociales, sensores, transacciones, correos electrónicos, etc. cuyo objetivo es recopilar datos más optimizados y precisos. Así, es posible internalizar la información del consumidor, obteniendo datos de comportamiento, hábitos e intereses, que son fundamentales para que las compañías de seguros muestren una mayor cercanía con el cliente, brinden una experiencia más personalizada y mejoren el número de suscripciones de pólizas gracias a una evaluación de riesgo más precisa.

No hace falta aclarar que a su vez, las compañías de seguros deben estar atentas a las métricas que determinan los niveles de rentabilidad y el crecimiento. El costo de adquisición de clientes, la tasa de persistencia, la ocurrencia de fraude y la caducidad de la póliza han sido tradicionalmente algunos de los principales puntos débiles para las aseguradoras. La diferencia es que hoy en día, la tecnología permite que estas métricas se resuelvan de una manera más eficiente, gracias a un acceso detallado a los datos de los clientes. A continuación se presentan algunos ejemplos de lo que los datos alternativos tienen para ofrecer:

Reducción del costo de adquisición de clientes

Con el aumento del número de aseguradoras, el ecosistema se vio saturado, con más competidores y mayores costos de adquisición, especialmente en el costo de la publicidad y la generación de leads. Asimismo, la industria se vio atrasada en el uso de tecnologías digitales - las cuales cumplen con las expectativas de los actuales compradores de seguros -, y las empresas han entendido que se necesita un enfoque más personalizado. Hoy en día es indispensable adoptar una estrategia basada en datos para la adquisición de nuevos clientes.

La buena noticia es que el poder de los datos permite nuevas estrategias de marketing digital con herramientas y programas que atraen a nuevos clientes. Las aseguradoras deben integrar con éxito estas estrategias para evitar competir en un mercado altamente saturado. Un estudio realizado por LexisNexis Risk Solutions reveló que el 43% de los encuestados piensa que sus fuentes de datos actuales no los ayudan a identificar prospectos y programas que representan las mayores oportunidades de ganancias. Las compañías de seguros deben tener un marketing basado en el conocimiento del consumidor. 

Credolab ayuda a reducir el costo promedio de adquisición al aumentar la tasa de aceptación de los solicitantes. Las aseguradoras de hoy tienden a rechazar a los solicitantes (especialmente en los mercados emergentes) porque carecen de datos para tomar decisiones informadas. Mediante el uso de datos alternativos, credolab mejora la asignación de clientes potenciales al calcular su probabilidad de aceptar una oferta de seguro. Si eso no fuera suficiente, credolab también proporciona una puntuación para el 100% de las solicitudes entrantes, lo que ayuda a reducir la asimetría de datos al tomar una decisión y aumentar las tasas de aprobación.

Al segmentar correctamente, personalizando el mensaje y dirigiendo los leads a la aseguradora que tiene más posibilidades de ser aceptada por el cliente, la tasa de conversión crece.  El poder de los datos permite a las aseguradoras conocer en profundidad a sus clientes y así optimizar el presupuesto de captación de clientes.   

Mejora de la tasa de persistencia

La tasa de persistencia es el número de pólizas totales que tiene una aseguradora sobre las pólizas que se renuevan o están vigentes. Alrededor del 20% de todos los clientes nuevos no pagan la primera vez que vence la póliza, especialmente si no están vinculados a un pago con tarjeta de crédito. De esta forma, los costos de suscripción, los honorarios de gestión y otros costos de adquisición, hacen que la póliza de seguros no sea rentable a menos que se pague.

En credolab podemos predecir la probabilidad de que un nuevo solicitante no realice el primer pago de la prima. Al aprovechar fuentes de datos alternativas, las aseguradoras pueden comprender mejor a sus clientes y tomar mejores decisiones sobre precios, términos de cobertura, condiciones y, lo que es más importante, sus niveles de riesgo. 

El índice de persistencia es un indicador de la satisfacción general del cliente. Gracias a la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis predictivo que ofrece credolab, es posible comprender mejor a los clientes y ofrecer una experiencia general mejorada: los servicios responden de manera efectiva, los reclamos se procesan instantáneamente y la redacción de pólizas se realiza más rápido.  

Reducción de la ocurrencia de fraude

Un control del fraude saludable es un factor clave a la hora de asegurar la rentabilidad y el ROI de las compañías de seguros. El fraude puede ocurrir por parte del vendedor o del comprador: el vendedor puede vender pólizas de compañías inexistentes para generar una comisión más alta, y el comprador puede hacer reclamos falsos, como falsificar accidentes o robos para cobrar el seguro. Por esta razón, las aseguradoras generalmente trasladan este costo a sus clientes con primas más altas.

Las compañías de seguros se ubican entre las industrias con los casos más altos de fraude digital. Según un informe de TransUnion, entre todas las industrias, la de los seguros se encuentra dentro de las cinco más altas de intento de fraude digital entre 2020 y 2021, solo superadas por las industrias de juegos, viajes y ocio, telecomunicaciones y servicios financieros.

En credolab ayudamos a mitigar este problema mediante la detección de fraude en la etapa de originación, utilizando información de comportamiento proveniente de los datos alternativos. Estos insights ayudan a prevenir suscripciones maliciosas gracias a su capacidad para conocer el tipo de dispositivo utilizado (su marca, sistema operativo y modelo) y detectar comportamientos extraños (como el uso de formularios de autocompletar o la presencia de bots, VPN, TOR). También es posible averiguar con qué frecuencia los solicitantes cambian su información clave (como la dirección o los ingresos), descubrir si el teléfono está bloqueado o abierto a una red global, predecir la vida útil del dispositivo móvil, y verificar qué tan activo es su propietario según el volumen de medios creados y/o contactos guardados a lo largo del tiempo. Todo lo mencionado anteriormente ayuda a salvaguardar un proceso de onboarding saludable, asegurando una verificación efectiva del usuario y detectando posibles comportamientos fraudulentos.

Mejora del índice de caducidad de pólizas 

El índice de caducidad mide el porcentaje de pólizas de seguros que los clientes no han renovado. Esta métrica es monitoreada de cerca por las aseguradoras ya que revela qué tanto una empresa puede retener a sus clientes y sus ganancias. Por ejemplo, entre los meses 6 y 8, alrededor del 15% de todos los clientes no hacen un pago y se vuelven morosos. Como resultado, si bien las aseguradoras pueden detener la cobertura del cliente, generalmente pierden dinero ya que la póliza no ha alcanzado el punto de equilibrio.

Credolab ayuda a reducir la cantidad de clientes morosos aprobados en la etapa de originación/solicitud. Al detectar cuáles tienen más probabilidades de dejar de pagar antes de los meses 10 y 11 - los meses críticos para evitar pérdidas -, credolab ayuda a las compañías de seguros a mantener un índice saludable de caducidad de pólizas. El método es muy similar al que utilizan actualmente las empresas de préstamos para distinguir a los estafadores de los buenos consumidores en función del reconocimiento, el contexto y la reputación del dispositivo. Esto es posible mediante la identificación del dispositivo del smartphone y los metadatos, con el fin de llegar a una puntuación de fraude para cada solicitante de una manera segura y no intrusiva, y en tiempo real.  

Credolab utiliza datos alternativos de teléfonos inteligentes y la web para analizar el comportamiento de los usuarios, evaluar el riesgo, ayudar a las compañías de seguros en el proceso de suscripción y ofrecer oportunidades a clientes potenciales que no se encuentran en el radar. Gracias a la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis predictivo, las aseguradoras pueden llegar a mercados previamente excluidos debido a la falta de historial crediticio. Como resultado, pueden ofrecer una mejor experiencia a sus clientes. Además, a través de datos alternativos, se podrá alcanzar a la persona adecuada, con el mensaje adecuado, sin requerir mucha inversión y con una mayor tasa de conversión. 

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