Ya no se limita a la tecnología, el big data se ha convertido en una parte integral para proporcionar soluciones a los desafíos de larga data de la industria de seguros. En el corazón de la industria, los suscriptores evalúan los riesgos de asegurar a una persona en particular y establecer una prima para la política en consecuencia. El uso de datos financieros, datos actuariales, datos de reclamaciones y datos de riesgos cubren prácticamente todas las decisiones importantes que toma una compañía de seguros.

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Si bien la industria ha progresado capturando y analizando la mayoría de los datos estructurados asociados con sus asegurados, el volumen de datos no estructurados no explotados sigue siendo igual de valioso. Los datos no estructurados se refieren a las fuentes de intercambio de información, como las fuentes de noticias en tiempo real, las redes sociales y otros canales móviles.

Para crear una ventaja competitiva y tener éxito en ese entorno dinámico, las aseguradoras deben aprovechar el valor del big data. A medida que las suscripciones continúan impulsando los precios de los seguros, los macrodatos y los análisis también han tenido profundos efectos en las perspectivas de los clientes, la gestión de reclamaciones y la gestión de riesgos.

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Estructura de la industria del seguro

En esencia, la industria de los seguros abarca la gestión del riesgo individual. Entre los seguros de vida, salud y responsabilidad, las compañías cobran primas en pólizas e invierten en propiedades hasta que se solicitan reclamos. Si el monto máximo pagado es mayor que las primas recaudadas, la política inicial subestimó el nivel de riesgo del individuo.

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Se calculan constantemente varios factores para garantizar que se emitan las políticas adecuadas. Un actuario ayuda a diseñar pólizas de seguro usando información pasada para analizar las consecuencias y los riesgos financieros. Del mismo modo, un asegurador utilizará los datos del actuario junto con los datos financieros y los informes de reclamos para decidir el nivel apropiado de cobertura y los términos de la cobertura. Si el precio es demasiado bajo, los márgenes de ganancia pueden ser inadecuados, y si los precios son muy altos, los clientes no comprarán pólizas de la compañía.

A medida que la industria de seguros tiende a ser altamente competitiva, las empresas deben diferenciarse a través de estructuras de bajo costo, mayor eficiencia y satisfacción del cliente. En una economía impulsada por la tecnología, los macrodatos inspiran nuevas formas de transformar estos procesos a la vez que cumplen con el cumplimiento normativo en evolución. (Para obtener más información, consulte: Historia del seguro en América .)

Información del cliente

Siguiendo las tendencias tecnológicas y de comunicación junto con el explosivo crecimiento de los datos, la economía ha potenciado la "atención al cliente" " Cambiar las preferencias de los clientes ha ejercido presión sobre las compañías de seguros para que creen productos más simples y transparentes. Predecir el comportamiento del cliente y obtener una idea del valor es fundamental para desarrollar y optimizar los reclamos que resultan en una mejor retención y rentabilidad del cliente.Al aplicar información a los centros de atención al cliente, análisis de retención de clientes y comportamientos de los clientes, las aseguradoras pueden dirigir mejor a los clientes al soporte apropiado.

Tradicionalmente, las políticas se determinaban en función de la información histórica. Sin embargo, la experiencia del cliente ahora está dictada por canales directos e indirectos. Las interacciones directas incluyen centros de llamadas y agentes de seguros, mientras que los canales indirectos incluyen redes sociales y campañas de marketing. A través de un entorno dinámico, la participación de los clientes y la satisfacción de las expectativas del cliente, las aseguradoras deben enfocarse en redefinir las relaciones con los clientes y la transparencia.

Gestión de reclamos

Una parte de estar asegurado es la capacidad de presentar un reclamo. Un reclamo de seguro es una solicitud formal a la compañía de seguros para el pago después de un evento dentro de los términos de la política establecida. Huelga decir que los reclamos fraudulentos son una plaga para la industria de seguros. Se estima que 1 de cada 10 y casi $ 80 mil millones anuales en reclamaciones fraudulentas se realizan anualmente en los Estados Unidos.

El análisis predictivo puede desempeñar un papel fundamental para abordar el aumento de las reclamaciones y pérdidas fraudulentas. En la etapa de suscripción de una póliza, las compañías de seguros pueden analizar rápidamente datos voluminosos para detectar posibles solicitantes de fraude. Durante la solicitud de reclamaciones, las empresas pueden aprovechar fuentes de datos internas con datos no estructurados para identificar si el reclamo es legítimo. El monitoreo en tiempo real, a través de las redes sociales y los canales digitales, proporciona una mayor percepción a lo largo del ciclo de reclamos.

La detección de fraude no solo beneficia a la compañía de seguros, sino que, como resultado, las reclamaciones legítimas se pueden procesar de manera más eficiente. (Para obtener más información, consulte: ¿Mi seguro de salud está en buen estado? )

Administración de riesgos

La naturaleza cambiante de la industria de seguros ha traído nuevos riesgos de catástrofes y cumplimiento normativo. Como resultado, la gestión de riesgos se vuelve más importante para la organización. En particular, el modelo de riesgo de catástrofe predice la pérdida potencial máxima de un evento catastrófico. Con big data y análisis, las aseguradoras pueden modelar políticas que integren datos históricos, condiciones de políticas, datos de exposición e información de reaseguro. Del mismo modo, los suscriptores pueden fijar el precio de las políticas de catástrofes en función de factores granulares en lugar de por ciudad y estado. Una solución impulsada por grandes volúmenes de datos permite que los modelos de precios se actualicen en tiempo real en lugar de unas pocas veces al año.

Tradicionalmente, la naturaleza de las reformas frecuentemente cambiantes y la adopción de regulaciones ha resultado costosa para las compañías de seguros. Las compañías de seguros están sujetas rutinariamente a exámenes y cualquier incumplimiento puede dar lugar a un escrutinio público, multas y una reputación empañada. Muchas reglamentaciones federales, incluidas Basilea III, Solvencia II, Dodd-Frank y la Ley Modelo RMORSA, exigen que la industria de seguros supere muchos y difíciles aros burocráticos. Para ayudar a cumplir los cambios de cumplimiento y reducir los costos, los algoritmos basados ​​en big data pueden cumplir con las crecientes demandas regulatorias. Al monitorear y cumplir dinámicamente el cumplimiento, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones y minimizar las pérdidas.

The Bottom Line

Con los principales impactos ya en las finanzas, el marketing y la atención médica, la integración de big data y análisis en la industria de seguros ha sido más lenta de lo esperado. A pesar de sus beneficios inherentes, los desafíos importantes impiden la adopción de grandes datos por parte de las aseguradoras.

Notablemente, hay una escasez de personas que poseen habilidades de análisis de datos con experiencia en la industria de seguros. Como resultado, los datos de fuentes internas y externas no pueden integrarse efectivamente en un solo conjunto de datos. Debido a la naturaleza altamente competitiva de la industria de seguros, las compañías que han integrado exitosamente big data y análisis han creado una ventaja competitiva al implementar estructuras de bajo costo, mayor eficiencia y compromiso proactivo con el cliente.