Al aprovechar los datos en tiempo real recogidos de dispositivos conectados, como teléfonos inteligentes con GPS y sensores en el coche, las aseguradoras obtienen una comprensión completa del comportamiento del conductor y el rendimiento del vehículo, teniendo en cuenta la velocidad, el kilometraje, la aceleración, el frenado y más. Como resultado de este enfoque basado en los datos, adaptan las primas de seguros en consecuencia y proporcionan información precisa y oportuna sobre las circunstancias de los accidentes. Esto ayuda a las agencias de seguros a liquidar siniestros más rápidamente, reducir el fraude y evitar disputas, contribuyendo a un comportamiento de conducción más seguro.
En lugar de tratar a la base de clientes como una entidad monolítica, las aseguradoras la categorizan en función de la edad, los ingresos, el estilo de vida, la propensión al riesgo y otras características para ofrecer servicios centrados en el cliente e impulsar su retención. Por ejemplo, un profesional joven y soltero de un entorno urbano puede dar prioridad a un seguro de alquiler o de automóvil con ciertas comodidades digitales. Mientras que una persona orientada a la familia en un entorno suburbano podría estar más preocupada por una cobertura de salud o de vida completa. Gracias a la segmentación, las aseguradoras también pueden optimizar sus estrategias de marketing para enviar el mensaje correcto a la persona adecuada, reduciendo la ineficacia de los enfoques generales.
Históricamente, el proceso de tramitación de siniestros era manual, requería mucho papel y estaba plagado de retrasos, lo que dejaba margen para errores e incoherencias. Muchas evaluaciones preliminares de siniestros pueden realizarse casi instantáneamente mediante sofisticados programas informáticos y algoritmos, que evalúan la validez y cuantifican el importe de liquidación adecuado. Además, las herramientas de automatización pueden cotejar al instante los datos del siniestro con los detalles de la póliza, señalando discrepancias o posibles actividades fraudulentas. Esto agiliza la resolución de reclamaciones sencillas, permitiendo a las aseguradoras centrarse en casos más complejos.
En lugar de tablas estáticas y datos históricos, los suscriptores modernos utilizan la analítica para captar una comprensión más matizada del riesgo. Algoritmos avanzados analizan grandes cantidades de datos, desde fuentes convencionales, como los historiales médicos en los seguros de salud, hasta otras más modernas, como la telemática en los seguros de automóvil. Esto ayuda a comprender patrones, predecir riesgos futuros y evaluar el valor genuino de una póliza. Ahora, la aseguradora puede adaptar las primas en función del estilo de vida, los hábitos de ejercicio o incluso las predisposiciones genéticas, en lugar de ofrecer una póliza genérica basada en la edad y los datos sanitarios primarios.
En un sector históricamente considerado impersonal y transaccional, la infusión de análisis de datos para seguros ha permitido a las empresas comprender y atender proactivamente las necesidades individuales de los asegurados en profundidad. Al analizar patrones de renovaciones de pólizas, siniestros e interacciones, las aseguradoras obtienen información sobre las preferencias, comportamientos y puntos débiles de sus clientes. Este conocimiento profundo permite una comunicación a medida, ofertas de servicios puntuales y recomendaciones de productos personalizadas. La aseguradora, por ejemplo, puede sugerir un seguro de hogar cuando se adquiere una nueva propiedad o una cobertura médica completa cuando crece la familia, por ejemplo, analizando los hitos vitales del cliente.
En esencia, el análisis predictivo aprovecha los datos históricos para predecir resultados futuros. Para las aseguradoras, esto significa anticiparse a las necesidades, comportamientos y posibles problemas de los clientes antes de que se manifiesten. Mediante el modelado de varios puntos de datos, como las interacciones de los asegurados, los historiales de reclamaciones y los cambios en el estilo de vida, las aseguradoras pueden predecir cuándo un cliente puede estar a punto de vivir un acontecimiento importante, como la compra de una nueva casa o la formación de una familia. Esto les permite ofrecer de forma proactiva productos o consejos pertinentes, convirtiendo los posibles puntos de dolor en transiciones fluidas. Además, el análisis predictivo puede mejorar el proceso de tramitación de siniestros, pronosticando la probabilidad de que un siniestro se convierta en polémico o prolongado, y permitiendo a las aseguradoras intervenir pronto con soluciones o apoyo personalizado.
La modelización de catástrofes trata de anticipar y cuantificar las repercusiones financieras de sucesos impredecibles a gran escala, desde catástrofes naturales como huracanes hasta crisis de origen humano. En lugar de basarse únicamente en datos históricos, cuyo alcance puede ser limitado, la analítica de datos en seguros integra diversos flujos de datos, como observaciones medioambientales en tiempo real, tendencias climáticas e incluso dinámicas sociopolíticas. Por ejemplo, aunque los patrones de los huracanes en el pasado ofrecen algunas perspectivas, la incorporación de datos en tiempo real sobre la temperatura oceánica o las tasas de deforestación puede proporcionar una evaluación más precisa de la intensidad de los ciclones o el riesgo de inundaciones en el futuro. Analizando los patrones de desarrollo urbano, las aseguradoras pueden predecir las posibles concentraciones de pérdidas de bienes en zonas de reciente urbanización susceptibles de sufrir catástrofes naturales.
Aprovechando el poder de los datos, las aseguradoras pueden adaptar sus ofertas para atender mejor a particulares y empresas, ofreciendo recomendaciones personalizadas a los asegurados y fomentando elecciones y comportamientos más saludables. Por ejemplo, los empleados más sanos suelen ser más productivos, tienen menos días de baja por enfermedad y reducen los costes sanitarios a largo plazo. Al analizar los datos generados por los programas de salud y bienestar, las aseguradoras pueden ajustar sus modelos de evaluación de riesgos y sus estructuras de precios, lo que se traduce en una suscripción más precisa y en primas potencialmente más bajas para las empresas. Además, el análisis de datos permite a las aseguradoras identificar tendencias y oportunidades de atención preventiva e intervención temprana, reduciendo en última instancia las reclamaciones y el gasto sanitario global.
El análisis de datos en la liquidación de siniestros ayuda a las empresas a agilizar la tramitación de los siniestros legítimos. La evaluación automatizada de siniestros y los modelos predictivos permiten a las aseguradoras identificar los siniestros válidos y liquidarlos con mayor eficacia, reduciendo la presión financiera sobre las empresas y permitiéndoles reanudar sus operaciones lo antes posible. Esta eficiencia puede fomentar la confianza entre aseguradoras, asegurados y empresas y mejorar la satisfacción general del cliente. Además, el análisis de datos en el sector de los seguros ayuda a optimizar las reservas para siniestros, lo que permite a las empresas reservar con precisión la cantidad adecuada de fondos para futuros siniestros previstos. Esta optimización garantiza que las empresas no paguen de más por las primas de seguros y mantengan los recursos financieros necesarios para sus operaciones.
Una de las principales formas en que el análisis de datos ayuda a las aseguradoras en ciberseguridad es mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real. Mediante el escrutinio de vastos conjuntos de datos, las aseguradoras identifican patrones y anomalías indicativos de ciberamenazas o vulnerabilidades, lo que les permite abordar posibles problemas antes de que se conviertan en infracciones graves. Por ejemplo, las aseguradoras pueden detectar intentos inusuales de inicio de sesión o patrones de acceso a los datos, que podrían indicar intentos de acceso no autorizados, y tomar medidas inmediatas para frustrar los ciberataques. Además, al analizar factores como el sector, el tamaño, la infraestructura de ciberseguridad y los datos históricos de una empresa, las agencias de seguros pueden evaluar con precisión el nivel de riesgo que presenta un cliente. A continuación, pueden adaptar las pólizas de seguros y los precios a los perfiles de riesgo específicos de sus clientes, asegurándose de que tengan una cobertura adecuada sin pagar de más.
Mediante el análisis de vastos conjuntos de datos que contienen información sobre reclamaciones sanitarias, historiales de pacientes y prácticas de facturación, las compañías de seguros pueden detectar irregularidades y patrones indicativos de posibles fraudes. El uso de análisis de datos puede detectar casos en los que un proveedor factura por servicios no prestados o cuando un paciente recibe un volumen inusualmente alto de servicios en un corto periodo de tiempo. Estas anomalías desencadenan investigaciones, lo que permite a las aseguradoras intervenir con prontitud y evitar nuevas actividades fraudulentas. Esto no solo ahorra a las aseguradoras pérdidas financieras sustanciales, sino que también salvaguarda la integridad del sistema sanitario, ya que las actividades fraudulentas en la asistencia sanitaria a menudo implican la colusión de varias partes para maximizar las ganancias mal habidas.
El análisis de vastos conjuntos de datos que abarcan información sobre los atributos de los bienes, la ubicación, los datos históricos de siniestros y las tendencias del mercado es una de las principales formas en que el análisis de datos puede ayudar a la valoración de los bienes. Esto no sólo reduce la probabilidad de infraseguro o sobreseguro, sino que también garantiza que las empresas paguen primas acordes con el valor real de los activos. El análisis de datos permite a las agencias de seguros mantenerse actualizadas con información sobre los bienes en tiempo real, ya que las condiciones del mercado y el valor de los bienes pueden fluctuar rápidamente, lo que dificulta mantener actualizada la cobertura del seguro. Además, el análisis de datos les permite controlar los cambios en el valor de los bienes y la dinámica del mercado, garantizando que las pólizas sigan siendo pertinentes y que las empresas estén adecuadamente protegidas.
Una de las principales formas en que la analítica de datos ayuda al desarrollo de productos en el sector de los seguros es extrayendo información de vastos conjuntos de datos, con lo que las aseguradoras recopilan datos sobre el comportamiento de los clientes, el historial de siniestros, las tendencias del mercado y los riesgos emergentes. Mediante el análisis de esta abundante información, adquieren un conocimiento más profundo de las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes. Esto les permite desarrollar y adaptar productos de seguros a segmentos demográficos y de clientes específicos, garantizando que las empresas reciban una cobertura que se ajuste a sus perfiles de riesgo únicos. El análisis de datos permite a las aseguradoras identificar lagunas en el mercado y desarrollar ofertas de seguros innovadoras en consecuencia. Analizando las tendencias del mercado y los riesgos emergentes, las aseguradoras pueden detectar oportunidades para lanzar nuevos productos que respondan a necesidades urgentes y cambiantes.
