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El papel de la analítica de datos en la revolución del sector asegurador

Exploración del poder de la analítica de datos en el sector de los seguros

En la era de los datos, el sector de los seguros se encuentra en una encrucijada transformadora. Si bien el sector ha dependido tradicionalmente de datos históricos y cálculos sencillos, el análisis de datos lo está revolucionando, abriendo paso a una nueva era caracterizada por una precisión y una personalización extraordinarias.

En pocas palabras, el análisis de datos para seguros se refiere al uso sistemático de datos y técnicas avanzadas de análisis para extraer ideas, hacer predicciones y tomar decisiones informadas. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos procedentes de muchas fuentes, las aseguradoras obtienen patrones y tendencias significativos que les ayudan en diversas operaciones, desde la identificación de siniestros dudosos hasta la prevención de actividades fraudulentas.

Análisis de datos en seguros: visión general del mercado

El sector de los seguros está experimentando un cambio transformador con la integración de la analítica de datos, que permite obtener información inigualable sobre la evaluación de riesgos, la detección de fraudes y el comportamiento de los clientes. El siguiente desglose dice mucho de su potencial disruptivo.

Crecimiento

El mercado de análisis de datos de seguros se estimó en 11,47 mil millones USD en 2023 y se espera que muestre una notable CAGR de 15,9%, alcanzando la asombrosa cifra de 27,07 mil millones USD en los próximos cinco años.

Fuente: Inteligencia de Mordor

Utilización

86% de las empresas de seguros cuentan con la analítica de datos para aprovechar la información procedente de informes de datos exhaustivos. Así, las aseguradoras de automóviles están pasando de confiar únicamente en los registros internos de siniestros a la analítica basada en el comportamiento.

Fuente: Inteligencia de Mordor

Efectos

Las aseguradoras de vida que utilizan análisis predictivos registraron un efecto acumulado de reducción de costes de 67% y un aumento de ingresos de 60%.

Fuente: Willis Towers Watson

Beneficios

El análisis de datos para seguros ayuda a detectar y prevenir reclamaciones fraudulentas, ahorrando $308,6 mil millones de media cada año.

Fuente: Coalición contra el Fraude en los Seguros

El papel de la analítica de datos en los seguros

En el sector de los seguros, el análisis de datos se ha convertido gradualmente en una piedra angular para impulsar la transformación, la innovación y la eficiencia, y remodelar el rendimiento operativo hacia una precisión cristalina y una previsibilidad general. Exploremos su impacto multifacético en cifras, dividido en varios aspectos que conforman su efecto innovador.

Principales casos de uso de la analítica de datos en los seguros

Además de reducir la incertidumbre y agilizar la toma de decisiones, la analítica de datos para seguros descubre nuevas oportunidades de crecimiento que impulsan la expansión del negocio y la satisfacción del cliente. Estos son los principales casos de uso que demuestran su influencia pionera en el sector de los seguros.

Evaluación de riesgos y fijación de precios
Detección de fraudes
Telemática en los seguros de automóviles
Segmentación de clientes
Automatización de la tramitación de siniestros
Mejora de la suscripción
Mejora de la experiencia del cliente
Análisis predictivo
Modelización de catástrofes
Programas de salud y bienestar
Optimización de la liquidación de siniestros
Ciberseguridad y reducción de riesgos
Prevención del fraude en la sanidad
Valoración de la propiedad
Desarrollo de productos

Con la enorme cantidad de datos disponibles, las aseguradoras pueden obtener información y elaborar estrategias que antes eran inalcanzables. En lugar de clasificar a las personas en grupos de riesgo amplios, las aseguradoras crean perfiles de riesgo más granulares mediante la evaluación del riesgo, garantizando que las primas representen con precisión el riesgo que plantean. Para fijar con precisión el precio de las primas de seguro, analizan datos históricos, atributos de comportamiento, datos demográficos, etc. En algunos casos, integran fuentes de datos no convencionales, como la actividad en las redes sociales, el historial de compras e incluso imágenes por satélite en relación con los seguros de propiedad.

Los sofisticados modelos analíticos actuales profundizan en vastos conjuntos de datos y detectan con precisión incoherencias y anomalías. Por ejemplo, al analizar datos históricos (siniestros anteriores, frecuencia de consultas) e información de fuentes externas (calificaciones crediticias, etc.), el análisis de datos en seguros ayuda a detectar picos inusuales en los importes o la frecuencia de los siniestros de una región o un proveedor de servicios concretos. Además, esta información puede indicar posibles colusiones o fraudes sistemáticos. Es más, el análisis de texto puede examinar los detalles narrativos de las reclamaciones, identificando patrones de redacción engañosos o incoherencias y permitiendo a las aseguradoras tomar medidas preventivas antes de que les tomen el pelo.

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 controvertido 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.

Nuestros servicios de análisis de datos

Innowise destaca en la prestación de servicios de análisis de datos de primera categoría, ayudando a las empresas a abordar sus retos más apremiantes con facilidad.

Transforme sus datos en beneficios.

Escríbanos
  • Asesoramos a las empresas de seguros sobre las estrategias y enfoques de análisis de datos más adecuados para gestionar la información con eficacia.
  • Ayudamos a las compañías de seguros a recopilar, organizar, proteger y almacenar datos, convirtiendo información dispar en conjuntos de datos depurados y bien estructurados.

Ejemplos reales de análisis de datos en seguros

Mostramos cómo notables compañías de seguros adoptan la analítica de datos en sus rutinas diarias y se benefician de mejores resultados.

Allianz SE: ciencia de datos para mejorar las capacidades predictivas

Allianz Trade aprovecha la ciencia de datos para mejorar sus capacidades predictivas y agilizar las operaciones, lo que les permite detectar señales sutiles relacionadas con los seguros, como la deuda, la liquidez y los riesgos por países y sectores en diversos ámbitos. Mediante estos procesos inteligentes, Allianz Trade localiza empresas susceptibles de impago o incluso de quiebra. Además de mantener tecnología y metodologías de vanguardia, siguen perfeccionando sus modelos y reforzando la sinergia entre la ciencia de datos y el análisis experto.

Progresiva: Telemática en los seguros de automóviles

Progressive, una de las mayores aseguradoras de automóviles de Estados Unidos, es conocida por su programa de seguros basados en el uso, Snapshot. Este programa emplea algoritmos avanzados para analizar meticulosamente los datos telemáticos, teniendo en cuenta la velocidad de conducción, la aceleración, los patrones de frenado y mucho más. Gracias a este cúmulo de información, Snapshot evalúa el riesgo del conductor con un nivel de detalle que antes era inalcanzable con los métodos de suscripción tradicionales. Esto ofrece a los asegurados tarifas de seguro de automóvil altamente personalizadas basadas en sus hábitos de conducción, lo que se traduce en primas significativamente más bajas y contribuye a la seguridad vial.

Unitedhealth Group: Análisis predictivo para abordar los determinantes sociales de la salud

UnitedHealthcare ha integrado el análisis predictivo para mejorar el bienestar, reducir los costes y fomentar la participación en programas de intervención clínica. Esto les ha permitido abordar los determinantes sociales de la salud entre las personas cubiertas por determinados planes de prestaciones patrocinados por la empresa. Mediante el análisis predictivo, UnitedHealthcare amplía sus esfuerzos para abordar los determinantes sociales de la salud de los beneficiarios de Medicare y Medicaid. Identifica de forma proactiva a las personas con mayor probabilidad de necesitar asistencia, en ámbitos como el acceso a alimentos nutritivos y a una vivienda asequible. Los defensores de los centros de atención telefónica de UnitedHealthcare ayudan a las personas a superar los acontecimientos o circunstancias difíciles de la vida mediante interacciones en tiempo real y el acceso a recursos comunitarios específicos.

Hoja de ruta para la implantación del análisis de datos

Un proceso de análisis de datos fluido requiere un enfoque meticuloso para desarrollar soluciones disruptivas que los clientes esperan con impaciencia.

01
Requisitos análisis
Nuestros BA determinan las necesidades y objetivos específicos de una solución de análisis de datos, asegurándose de que se ajusta a los objetivos empresariales y a las necesidades de los usuarios.
02
Diseño de la arquitectura de datos
Nos centramos en crear un marco para organizar y gestionar los datos dentro del sistema, incluidos los métodos de almacenamiento y acceso a los datos.
03
Modelización de datos
Diseñamos la estructura y las relaciones de los datos para facilitar su consulta y análisis eficientes mediante diagramas entidad-relación y esquemas.
04
Ingesta de datos
A continuación, nuestros expertos desarrolladores recopilan e importan datos de diversas fuentes a un repositorio centralizado, haciéndolos accesibles para su análisis.
05
Limpieza de datos
Para garantizar la calidad y fiabilidad de los datos, identificamos y rectificamos errores, incoherencias e imprecisiones que puedan obstaculizar la eficacia del proceso.
06
Creación de lagos de datos
Esta etapa consiste en crear un repositorio centralizado para almacenar grandes cantidades de datos en bruto en su formato nativo, lo que aporta flexibilidad.
07
Implementación de ETL/ELT pipeline
Una canalización ETL/ELT consiste en diseñar y configurar procesos para extraer datos, transformarlos para su análisis y cargarlos en un sistema de destino.
08
Calidad garantía
Nuestros especialistas en control de calidad realizan pruebas rigurosas y validan los procesos de análisis de datos, garantizando resultados precisos y fiables.
09
Automatización y despliegue
Innowise implementa procesos automatizados para el análisis de datos y despliega soluciones listas para el mercado en entornos de producción.
10
Análisis y visualización de datos
Por último, los datos se analizan mediante diversas técnicas y herramientas, lo que proporciona información valiosa, patrones y tendencias para la toma de decisiones.
01 Requisitos análisis
Nuestros BA determinan las necesidades y objetivos específicos de una solución de análisis de datos, asegurándose de que se ajusta a los objetivos empresariales y a las necesidades de los usuarios.
02 Diseño de la arquitectura de datos
Nos centramos en crear un marco para organizar y gestionar los datos dentro del sistema, incluidos los métodos de almacenamiento y acceso a los datos.
03 Modelización de datos
Diseñamos la estructura y las relaciones de los datos para facilitar su consulta y análisis eficientes mediante diagramas entidad-relación y esquemas.
04 Ingesta de datos
A continuación, nuestros expertos desarrolladores recopilan e importan datos de diversas fuentes a un repositorio centralizado, haciéndolos accesibles para su análisis.
05 Limpieza de datos
Para garantizar la calidad y fiabilidad de los datos, identificamos y rectificamos errores, incoherencias e imprecisiones que puedan obstaculizar la eficacia del proceso.
06 Creación de lagos de datos
Esta etapa consiste en crear un repositorio centralizado para almacenar grandes cantidades de datos en bruto en su formato nativo, lo que aporta flexibilidad.
07 Implementación de ETL/ELT pipeline
Una canalización ETL/ELT consiste en diseñar y configurar procesos para extraer datos, transformarlos para su análisis y cargarlos en un sistema de destino.
08 Calidad garantía
Nuestros especialistas en control de calidad realizan pruebas rigurosas y validan los procesos de análisis de datos, garantizando resultados precisos y fiables.
09 Automatización y despliegue
Innowise implementa procesos automatizados para el análisis de datos y despliega soluciones listas para el mercado en entornos de producción.
10 Análisis y visualización de datos
Por último, los datos se analizan mediante diversas técnicas y herramientas, lo que proporciona información valiosa, patrones y tendencias para la toma de decisiones.

Vivimos en la era de los datos, e Innowise lidera el camino transformando la información fragmentada en conjuntos de datos estructurados que permiten la planificación estratégica y la toma de decisiones informadas. Al adaptar las soluciones a las necesidades empresariales específicas, Innowise capacita a las organizaciones para navegar por el panorama basado en pruebas, fomentando la innovación, la eficiencia y la ventaja competitiva.

Las 5 mejores plataformas de análisis de datos para seguros

En el sector de los seguros, Tableau se utiliza ampliamente para la visualización de datos y la inteligencia empresarial, proporcionando una visualización fácil de entender de datos complejos, lo que permite a los suscriptores y profesionales de siniestros identificar tendencias y evaluar el riesgo rápidamente. Los paneles de control en tiempo real de Tableau también mejoran la interacción con los clientes al proporcionar información sobre el comportamiento y las preferencias de los asegurados.

Pros

  • Facilidad de uso para usuarios no técnicos
  • Comunidad de usuarios dinámica y amplios recursos en línea

Contras

  • Licencias costosas
  • Capacidad limitada de preparación de datos

Las compañías de seguros utilizan Power BI para el análisis de datos y la elaboración de informes. Les permite crear informes y cuadros de mando interactivos y ofrecer una visión completa de sus operaciones. Power BI permite a las aseguradoras supervisar los indicadores clave de rendimiento, realizar un seguimiento de la eficiencia de la tramitación de siniestros y optimizar el servicio al cliente, mejorando en última instancia la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

Pros

  • Integración con Microsoft Stack
  • Escalabilidad para pequeñas y grandes empresas
  • Personalización flexible con gráficos integrados

Contras

  • No es compatible con macOS y Linux
  • Problemas de rendimiento con grandes conjuntos de datos
  • Curva de aprendizaje para los nuevos en análisis de datos

SAP S/4HANA es un sistema ERP utilizado en seguros para procesos empresariales integrales. Esta plataforma repleta de funciones ayuda a las empresas aseguradoras proporcionándoles una visión unificada y en tiempo real de las operaciones, incluida la gestión de pólizas, el procesamiento de siniestros y la gestión financiera. Las capacidades analíticas avanzadas de S/4HANA permiten a las aseguradoras prever riesgos, optimizar la asignación de recursos y mejorar el servicio al cliente, apoyando una toma de decisiones más ágil y basada en datos.

Pros

  • Análisis en tiempo real basados en información actualizada al minuto
  • Amplio conjunto de funciones integradas de gestión empresarial

Contras

  • Aplicación costosa
  • Amplia formación para que los usuarios utilicen eficazmente sus funciones

Qlik Sense es una plataforma de análisis y visualización de datos empleada en el sector de los seguros para mejorar el descubrimiento y la comprensión de los datos. Beneficia a las empresas aseguradoras al ofrecer analítica de autoservicio, lo que permite a los usuarios explorar y visualizar datos de forma independiente, mientras que sus capacidades de consulta en lenguaje natural basadas en IA facilitan la creación de informes sofisticados. Qlik Sense ayuda a las aseguradoras en el análisis de siniestros, la detección de fraudes y la segmentación de clientes, lo que permite una evaluación de riesgos más eficaz y una mayor eficiencia.

Pros

  • Modelo asociativo de datos para explorar las relaciones entre datos de forma intuitiva
  • Análisis dirigidos por el usuario para crear visualizaciones e informes

Contras

  • Costes de las licencias, sobre todo para las grandes organizaciones
  • Curva de aprendizaje para los nuevos usuarios de la plataforma

Alteryx se utiliza en el sector de los seguros para la combinación, preparación y análisis avanzado de datos. Ayuda a las compañías de seguros a automatizar los flujos de trabajo de datos y los procesos analíticos, reduciendo significativamente el tiempo necesario para tareas como la suscripción, el análisis de siniestros y la detección de fraudes. Alteryx mejora la eficiencia simplificando la manipulación de datos y el modelado predictivo, lo que permite a los profesionales de los seguros tomar decisiones basadas en datos con mayor precisión.

Pros

  • Preparación avanzada de datos
  • Automatización del flujo de trabajo para agilizar las tareas repetitivas

Contras

  • El coste puede resultar prohibitivo para las pequeñas empresas o los usuarios particulares.
  • Las funciones avanzadas pueden resultar abrumadoras para los principiantes

FAQ

Las compañías de seguros pueden aprovechar el poder del análisis de datos para mejorar sus resultados. Con ella, pueden afinar su evaluación de riesgos, crear paquetes de seguros a medida, suavizar el proceso de reclamaciones y afinar los modelos de tarificación, aumentando la eficiencia y la precisión.

Sí, el análisis de datos puede identificar patrones, anomalías y actividades sospechosas en los datos de las reclamaciones de seguros. Estas herramientas de alta tecnología pueden sacar a la luz siniestros y comportamientos fraudulentos, dando a las aseguradoras ventaja para detener el fraude y ahorrar dinero en pagos falsos.

Los macrodatos cambian las reglas del juego de los seguros, ya que ayudan a las aseguradoras a entender cómo funcionan los clientes, a analizar los riesgos desde todos los ángulos y a hacer que el proceso de suscripción y siniestros sea más fluido e inteligente para tomar decisiones con conocimiento de causa.

El mundo de los seguros se está renovando tecnológicamente, dando la bienvenida a tecnologías avanzadas como la IA, el aprendizaje automático y el IoT. Ayudan a agilizar los trámites de seguros, definir perfiles de riesgo y, en última instancia, ofrecer servicios de seguros que destaquen en un panorama digital en constante evolución.

autor
Dmitry Nazarevich Jefe de Móviles

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