{"id":18328,"date":"2025-02-20T09:00:53","date_gmt":"2025-02-20T08:00:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=18328"},"modified":"2025-03-12T16:02:41","modified_gmt":"2025-03-12T15:02:41","slug":"aplicaciones-del-analisis-predictivo-en-la-industria-de-los-seguros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/aplicaciones-del-analisis-predictivo-en-la-industria-de-los-seguros\/","title":{"rendered":"Aplicaciones de IA y an\u00e1lisis predictivo en la industria de los seguros"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial (IA) est\u00e1 transformando la industria de los seguros al potenciar el an\u00e1lisis predictivo con t\u00e9cnicas avanzadas que permiten a las aseguradoras anticipar comportamientos y necesidades de sus clientes. Gracias al an\u00e1lisis predictivo<\/strong> de datos, tanto internos como externos, las entidades aseguradoras pueden comprender y anticipar mejor el comportamiento de sus clientes. Datos procedentes de la telem\u00e1tica, de la interacci\u00f3n con los agentes, los dispositivos IoT<\/strong> as\u00ed como la informaci\u00f3n disponible en las redes sociales ayudan a conocer mejor a los asegurados, sus productos y los siniestros reportados por estos.<\/p>\n

Adecuar los productos y las condiciones econ\u00f3micas de los mismos a los cambios que se producen en la sociedad de una forma eficiente, tiene un valor incalculable para las compa\u00f1\u00edas aseguradoras<\/strong>, al tener margen de tiempo para prepararse para los nuevos procesos de suscripci\u00f3n y para la evaluaci\u00f3n del impacto de los cambios en sus carteras de productos y su reflejo en sus balances y cuentas de resultados.<\/p>\n

Mediante la utilizaci\u00f3n de todo el abanico de datos disponibles, aqu\u00ed tenemos nueve aplicaciones del an\u00e1lisis predictivo que est\u00e1n revolucionando la industria aseguradora<\/strong>.<\/p>\n

Identificaci\u00f3n de nuevas necesidades<\/h2>\n

Con m\u00e1s de 25 millones de usuarios mensualmente activos en las redes sociales en Espa\u00f1a, lo que supone un 85% de la poblaci\u00f3n de entre 16 y 65 a\u00f1os, estos nuevos lugares de encuentro se han convertido en una fuente de informaci\u00f3n valiosa para identificar las nuevas necesidades de los consumidores e identificar las necesidades de nuevos productos.<\/p>\n

La IA analiza grandes vol\u00famenes de datos provenientes de redes sociales, dispositivos IoT y otras fuentes para identificar patrones de comportamiento y preferencias de los usuarios. Esto permite a las aseguradoras detectar oportunidades para desarrollar productos que se ajusten a las demandas emergentes del mercado.<\/p>\n

Tambi\u00e9n el an\u00e1lisis de los datos<\/strong> en las redes sociales revela patrones de comportamiento y caracter\u00edsticas de los usuarios para optimizar las campa\u00f1as de marketing a los grupos de inter\u00e9s adecuados.<\/p>\n

Pricing<\/em> y Selecci\u00f3n de Riesgos<\/h2>\n

Las compa\u00f1\u00edas aseguradoras obtendr\u00e1n beneficios de la cantidad de datos disponibles para mejorar sus pol\u00edticas de precios y la selecci\u00f3n de riesgos asociados a sus productos.<\/p>\n

Gracias a la aplicaci\u00f3n de modelos predictivos, ya ser\u00e1 posible establecer tarifas de contrataci\u00f3n en funci\u00f3n del perfil del cliente, siendo mucho m\u00e1s justos los modelos de precios al tener en cuenta las caracter\u00edsticas de cada persona y no las de las empresas.<\/p>\n

Al tratarse de datos directos del cliente como son los dispositivos IoT<\/strong> o los recogidos en los diversos momentos de la relaci\u00f3n, permiten confiar en la certeza de la informaci\u00f3n. Ya no hablamos de modelos basados en extrapolaciones demogr\u00e1ficas sino en datos reales y certeros de cada cliente que permite ajustar la tarifa en funci\u00f3n de los da\u00f1os y perjuicios que pueden sufrir.<\/p>\n

Mediante algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, la IA eval\u00faa datos espec\u00edficos de cada cliente, como h\u00e1bitos de conducci\u00f3n o estilo de vida, para establecer tarifas personalizadas y precisas. Esto mejora la precisi\u00f3n en la selecci\u00f3n de riesgos y en la determinaci\u00f3n de precios, beneficiando tanto a la aseguradora como al cliente.<\/p>\n

Identificar y gestionar las cancelaciones anticipadas<\/h2>\n

Los m\u00e1rgenes de las entidades aseguradoras est\u00e1n basados en la duraci\u00f3n de los contratos de sus clientes.<\/p>\n

Si estos anticipan la cancelaci\u00f3n de sus contratos, sus m\u00e1rgenes se ven comprometidos. Gracias a los datos avanzados es posible identificar a estos clientes que est\u00e9n descontentos con la cobertura de su p\u00f3liza<\/strong> o con la compa\u00f1\u00eda y dedicarles una atenci\u00f3n especial para mantenerlos como clientes, ofreci\u00e9ndoles una atenci\u00f3n personalizada para aliviar posibles problemas.
\nSin un an\u00e1lisis detallado y la aplicaci\u00f3n de modelos de Machine Learning<\/strong>, las entidades pueden pasar por alto indicadores valiosos y cre\u00edbles que identifican la necesidad de solucionar cualquier problema en el modelo de relaci\u00f3n.<\/p>\n

Mitigar el riesgo de fraude<\/h2>\n

El fraude a la hora de declarar siniestros<\/strong> y da\u00f1os representa para muchas compa\u00f1\u00edas aseguradoras m\u00e1s del 10% de las prestaciones pagadas. La profesionalizaci\u00f3n de bandas dedicadas a defraudar de forma sistem\u00e1tica ha incrementado estas p\u00e9rdidas para el sector y tambi\u00e9n, un encarecimiento de las primas de todos los clientes al pagar justos por pecadores.<\/p>\n

Recurrir al an\u00e1lisis basado en grafos e inteligencia artificial para encontrar indicios de comportamiento fraudulentos<\/strong> o la aplicaci\u00f3n de modelos predictivos que identifiquen desajustes entre el asegurado, su actividad digital<\/strong> y los terceros implicados<\/strong>, por ejemplo, los talleres de reparaci\u00f3n de veh\u00edculos.<\/p>\n

Tramitaci\u00f3n de siniestros<\/h2>\n

Las compa\u00f1\u00edas aseguradoras<\/strong> tienen como reto proporcionar un servicio personalizado y r\u00e1pido a sus clientes, especialmente en los momentos de dificultades y\/o situaciones no deseadas como son las que se producen al tramitar un siniestro.<\/p>\n

Gracias a la aplicaci\u00f3n de modelos predictivos e IA<\/strong>, los siniestros se podr\u00e1n gestionar de una forma totalmente distinta a como se hace en la actualidad, dado prioridad a determinados siniestros<\/strong>, ajustando la gesti\u00f3n de los presupuestos basados en datos previos, incluso comercializando productos, los denominados seguros param\u00e9tricos, con primas previamente establecidas, sin necesidad de peritaci\u00f3n o an\u00e1lisis previo.<\/p>\n

Fidelizaci\u00f3n de los clientes<\/h2>\n

La mitad de los clientes<\/strong> de las empresas aseguradoras ha abandonado la compa\u00f1\u00eda por un competidor que se adaptaba mejor a sus necesidades.<\/p>\n

La aplicaci\u00f3n de modelos anal\u00edticos 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 funci\u00f3n de los clientes, uno de los pilares de los procesos de transformaci\u00f3n digital.<\/p>\n

Identificaci\u00f3n de siniestros at\u00edpicos<\/h2>\n

En la relaci\u00f3n de las compa\u00f1\u00edas con sus asegurados, existen ocasiones que surgen siniestros que tienen un coste m\u00e1s alto de la media de las primas similares<\/strong>. Pueden ser indicios de fraude o simplemente que en ciertas circunstancias los costes de reparaci\u00f3n o indemnizaci\u00f3n suelen incrementarse.<\/p>\n

Si la gesti\u00f3n de estos siniestros se hace de una forma reactiva, poco o nulo margen queda en las compa\u00f1\u00edas para su gesti\u00f3n. Por ello, el an\u00e1lisis de las causas de los siniestros que han disparado su coste medio de indemnizaci\u00f3n y la aplicaci\u00f3n de modelos en los nuevos casos para que encuentren posibles similitudes ayudan a los especialistas a realizar una gesti\u00f3n proactiva<\/strong>, con un alto impacto en las cuentas de resultados<\/strong>, as\u00ed como la puesta en marcha de programas de mitigaci\u00f3n que consigan reducir estos siniestros at\u00edpicos.<\/p>\n

Optimizar los procesos de reclamaciones<\/h2>\n

Las reclamaciones a las entidades aseguradoras<\/strong> 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 p\u00f3lizas. Es por ello por lo que una gesti\u00f3n proactiva en funci\u00f3n de eventos, informaciones y otros factores que puedan afectar al proceso de reclamaci\u00f3n, tendr\u00e1 un claro impacto en la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n

Analizar siniestros en base a datos hist\u00f3ricos y tomar decisiones que supongan reducir los plazos de reclamaci\u00f3n mejoran la eficiencia y el riesgo de abandono del cliente.<\/p>\n

Visi\u00f3n hol\u00edstica de los clientes<\/h2>\n

Esta com\u00fanmente aceptado que la visi\u00f3n 360 de un cliente<\/strong> es la idea de que las empresas pueden obtener de una visi\u00f3n completa de los clientes, mediante la agregaci\u00f3n 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<\/em>.<\/p>\n

Mediante el an\u00e1lisis predictivo, las aseguradoras pueden consolidar los datos de forma r\u00e1pida y precisa y generar una visi\u00f3n m\u00e1s completa de un cliente.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son sus h\u00e1bitos de compra? \u00bfCu\u00e1l es su perfil de riesgo? \u00bfCu\u00e1l es la probabilidad de que compren una nueva p\u00f3liza o ampl\u00eden una existente? Antes de la anal\u00edtica predictiva, las aseguradoras pod\u00edan estimar o adivinar estas cuestiones, pero ahora son capaces de prestar un servicio preciso y eficaz a los clientes, lo que en \u00faltima instancia se traduce en clientes m\u00e1s satisfechos y en un aumento de los ingresos<\/strong>.<\/p>\n

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