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Aplicaciones del análisis predictivo en la industria de los seguros

5 Mins de lectura

Gracias al análisis predictivo de datos, tanto internos como externos, las entidades aseguradoras pueden comprender y anticipar mejor el comportamiento de sus clientes. Datos procedentes de la telemática, de la interacción con los agentes, los dispositivos IoT así como la información disponible en las redes sociales ayudan a conocer mejor a los asegurados, sus productos y los siniestros reportados por estos.

Adecuar los productos y las condiciones económicas de los mismos a los cambios que se producen en la sociedad de una forma eficiente, tiene un valor incalculable para las compañías aseguradoras, al tener margen de tiempo para prepararse para los nuevos procesos de suscripción y para la evaluación del impacto de los cambios en sus carteras de productos y su reflejo en sus balances y cuentas de resultados.

Mediante la utilización de todo el abanico de datos disponibles, aquí tenemos nueve aplicaciones del análisis predictivo que están revolucionando la industria aseguradora.

Identificación de nuevas necesidades

Con más de 25 millones de usuarios mensualmente activos en las redes sociales en España, lo que supone un 85% de la población de entre 16 y 65 años, estos nuevos lugares de encuentro se han convertido en una fuente de información valiosa para identificar las nuevas necesidades de los consumidores e identificar las necesidades de nuevos productos.

También el análisis de los datos en las redes sociales revela patrones de comportamiento y características de los usuarios para optimizar las campañas de marketing a los grupos de interés adecuados.

Pricing y Selección de Riesgos

Las compañías aseguradoras obtendrán beneficios de la cantidad de datos disponibles para mejorar sus políticas de precios y la selección de riesgos asociados a sus productos.

Gracias a la aplicación de modelos predictivos, ya será posible establecer tarifas de contratación en función del perfil del cliente, siendo mucho más justos los modelos de precios al tener en cuenta las características de cada persona y no las de las empresas.

Al tratarse de datos directos del cliente como son los dispositivos IoT o los recogidos en los diversos momentos de la relación, permiten confiar en la certeza de la información. Ya no hablamos de modelos basados en extrapolaciones demográficas sino en datos reales y certeros de cada cliente que permite ajustar la tarifa en función de los daños y perjuicios que pueden sufrir.

Identificar y gestionar las cancelaciones anticipadas

Los márgenes de las entidades aseguradoras están basados en la duración de los contratos de sus clientes.

Si estos anticipan la cancelación de sus contratos, sus márgenes se ven comprometidos. Gracias a los datos avanzados es posible identificar a estos clientes que estén descontentos con la cobertura de su póliza o con la compañía y dedicarles una atención especial para mantenerlos como clientes, ofreciéndoles una atención personalizada para aliviar posibles problemas.
Sin un análisis detallado y la aplicación de modelos de Machine Learning, las entidades pueden pasar por alto indicadores valiosos y creíbles que identifican la necesidad de solucionar cualquier problema en el modelo de relación.

Mitigar el riesgo de fraude

El fraude a la hora de declarar siniestros y daños representa para muchas compañías aseguradoras más del 10% de las prestaciones pagadas. La profesionalización de bandas dedicadas a defraudar de forma sistemática ha incrementado estas pérdidas para el sector y también, un encarecimiento de las primas de todos los clientes al pagar justos por pecadores.

Recurrir al análisis basado en grafos para encontrar indicios de comportamiento fraudulentos o la aplicación de modelos predictivos que identifiquen desajustes entre el asegurado, su actividad digital y los terceros implicados, por ejemplo, los talleres de reparación de vehículos.

Tramitación de siniestros

Las compañías aseguradoras tienen como reto proporcionar un servicio personalizado y rápido a sus clientes, especialmente en los momentos de dificultades y/o situaciones no deseadas como son las que se producen al tramitar un siniestro.

Gracias a la aplicación de modelos predictivos, los siniestros se podrán gestionar de una forma totalmente distinta a como se hace en la actualidad, dado prioridad a determinados siniestros, ajustando la gestión de los presupuestos basados en datos previos, incluso comercializando productos, los denominados seguros paramétricos, con primas previamente establecidas, sin necesidad de peritación o análisis previo.

Fidelización de los clientes

La mitad de los clientes de las empresas aseguradoras ha abandonado la compañía por un competidor que se adaptaba mejor a sus necesidades.

La aplicación de modelos analíticos y predictivos permiten a las aseguradoras centrarse en el historial del cliente y comportamiento de los clientes files y anticiparse a sus necesidades. Estos datos son fundamentales para adaptar los productos y procesos en función de los clientes, uno de los pilares de los procesos de transformación digital.

Identificación de siniestros atípicos

En la relación de las compañías con sus asegurados, existen ocasiones que surgen siniestros que tienen un coste más alto de la media de las primas similares. Pueden ser indicios de fraude o simplemente que en ciertas circunstancias los costes de reparación o indemnización suelen incrementarse.

Si la gestión de estos siniestros se hace de una forma reactiva, poco o nulo margen queda en las compañías para su gestión. Por ello, el análisis de las causas de los siniestros que han disparado su coste medio de indemnización y la aplicación de modelos en los nuevos casos para que encuentren posibles similitudes ayudan a los especialistas a realizar una gestión proactiva, con un alto impacto en las cuentas de resultados, así como la puesta en marcha de programas de mitigación que consigan reducir estos siniestros atípicos.

Optimizar los procesos de reclamaciones

Las reclamaciones a las entidades aseguradoras suponen un momento de desencuentro en el ciclo de vida del cliente, siendo uno de los principales motivos por los que se producen desafectos y posteriores cancelaciones de productos y pólizas. Es por ello por lo que una gestión proactiva en función de eventos, informaciones y otros factores que puedan afectar al proceso de reclamación, tendrá un claro impacto en la satisfacción del cliente.

Analizar siniestros en base a datos históricos y tomar decisiones que supongan reducir los plazos de reclamación mejoran la eficiencia y el riesgo de abandono del cliente.

Visión holística de los clientes

Esta comúnmente aceptado que la visión 360 de un cliente es «la idea de que las empresas pueden obtener de una visión completa de los clientes, mediante la agregación de datos de los distintos puntos de contacto que un consumidor utiliza para ponerse en contacto con una empresa para comprar productos y recibir servicio y asistencia«.

Mediante el análisis predictivo, las aseguradoras pueden consolidar los datos de forma rápida y precisa y generar una visión más completa de un cliente.

¿Cuáles son sus hábitos de compra? ¿Cuál es su perfil de riesgo? ¿Cuál es la probabilidad de que compren una nueva póliza o amplíen una existente? Antes de la analítica predictiva, las aseguradoras podían estimar o adivinar estas cuestiones, pero ahora son capaces de prestar un servicio preciso y eficaz a los clientes, lo que en última instancia se traduce en clientes más satisfechos y en un aumento de los ingresos.

Eugenio Ramírez
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Sobre el autor
Director Sector Banca y Seguros en Hiberus.
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