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Las aseguradoras y el Big Data

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El 19 de julio de 2016, fue publicado el estudio de Bain & Company, How Insurers Can Invest in Big Data Analytics to Improve Decision Making, basado en una encuesta realizada entre 90 aseguradoras a escala mundial. El sondeo fue elaborado con el propósito de revelar cómo estas compañías están – o no están-  utilizando el Big Data para obtener conocimientos que las lleven a tomar mejores decisiones.

Según los datos obtenidos, una de cada tres compañías de seguros de vida y una de cada cinco aseguradoras de propiedad y accidentes (P&C), no utiliza herramientas de Big Data de análisis avanzado (advanced analytics) en ningún área de la empresa, por ejemplo: ventas, marketing, suscripción, reclamaciones, etc. Por lo tanto, estos “rezagados” no son capaces de generar opiniones de los consumidores que puedan construir una ventaja competitiva.

Como indican los datos, las compañías de seguros tienen la intención de invertir más en analítica avanzada entre los próximos tres y cinco años, un 24 por ciento en el área de vida y un 27 por ciento en P&C. Sin embargo, la mayoría de las aseguradoras actualmente sólo aplican el Big Data en dos áreas: ventas y marketing, (que es donde más se emplea) seguido por el área de control de fraude, y muchas empresas aún no tienen un plan sólido para aprovechar el valor de los datos que están recopilando.

Henrik Naujoks, coautor del informe y responsable del área de Servicios Financieros de Bain en Europa, Oriente Medio y África, declara: “En nuestro trabajo con aseguradoras de todo el mundo, las discusiones tienden a centrarse en cuestiones de gestión de datos y en las decisiones sobre la inversión en tecnología”, y añade: “Muy pocos se centran en la cuestión más importante, la de cómo obtener información real y valiosa de los datos con el fin de informar mejor y tomar decisiones estratégicas, sobre su negocio, sus procesos y, lo más importante, sus clientes“.

Según pone de manifiesto el estudio, el Big Data puede mejorar las decisiones en tres áreas:

El primer punto es “Una mejor experiencia de cliente. Las aseguradoras pueden relacionarse con sus clientes de forma más fácil, rápida y más barata a través de la analítica avanzada. Una compañía de seguros de vida identificó los datos de salud externos adecuados para combinar con los posibles clientes potenciales y así construir un algoritmo que predeciría qué aspectos darían derecho a la cobertura sin un costoso análisis de sangre. El modelo permitió a la empresa eliminar la prueba al 30% de los solicitantes.

La segunda área es la “Innovación. Algunas compañías de seguros están usando la analítica para crear nuevos e innovadores productos o para ampliar mercados con menor penetración de seguros. Los fabricantes de coches, por ejemplo, tienen una exposición a garantías para piezas de más de 60.000 millones de dólares al año, pero carecen de la capacidad para agregar y analizar los datos de las reclamaciones. Utilizando un motor de análisis para predecir la falta de piezas, la industria puede mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, reducir el fraude, y ser capaz de prever los problemas antes de que ocurran.

En un tercer lugar están las “Suscripciones y reclamaciones. En una compañía de seguros de P&C, el trabajo de análisis previo a una suscripción llegaba a durar hasta nueve meses. Al utilizar su propia base de datos de clientes, y combinarlo con datos públicos disponibles en Estados Unidos sobre el incumplimiento de normas de seguridad, como una forma previa de evaluar a sus clientes potenciales, la compañía de transportes logró reducir las inspecciones in situ de sus ingenieros, que conllevaban mucho tiempo y eran caras. Lo que es más importante, logró evitar la firma de contratos con clientes con altas probabilidades de tener un accidente en la carretera valorados en 100 millones de dólares. En cuanto a las reclamaciones, una aseguradora de Sudáfrica trabajó con IBM para reducir la tasa de fraude de sus reclamaciones médicas mediante la combinación de datos de las reclamaciones, resultados de patologías clínicas y cuestionarios de los clientes. La iniciativa ayudó a la aseguradora a prever y prevenir nuevos riesgos para la salud, además de ahorrar a la empresa 2,4 millones de dólares en los primeros cuatro meses.

Lori Sherer, encargada de la Práctica de Advanced Analytics de Bain y coautora del informe, comentó: “No es suficiente con invertir solo en talento analítico”, y añadió: “Las aseguradoras de mayor éxito involucran a todas las áreas de negocio de la organización para informar sobre el proceso de desarrollo analítico. El resultado es una serie de ideas que tienen más probabilidad de ser aprobadas por la primera línea de negocio (“front line”), lo que les ofrece una ventaja competitiva en la industria”.

Para familiarizarse más con el análisis de Big Data, los expertos aconsejan a las aseguradoras empezar con pequeños pasos. Estas deberían escoger un caso, formular la hipótesis sobre qué datos se correlacionan con el comportamiento en cuestión, obtener un conjunto de datos de fácil acceso y empezar a usar modelos para ver qué se desarrolla. A continuación, pueden construir sus capacidades para usar las herramientas de análisis en su máximo potencial.

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