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Estudio de caso de análisis predictivo en el sector de los seguros

Actualmente, las herramientas y los productos de software basados en el big data están revolucionando poco a poco el sector de los seguros. Los sectores de seguros de vida, salud y accidentes tienen una oportunidad esperada de obtener varios beneficios de los datos masivos para optimizar sus modelos de negocio.

Las aplicaciones tecnológicas actualizadas sobre el ecosistema de datos e información proporcionan una gama de soluciones eficientes a las aseguradoras. Esto ayuda aún más a las organizaciones a llegar a los clientes de manera personalizada y con capacidad de respuesta. Algunas de las soluciones de big data, específicas para el sector de los seguros, vienen acompañadas de servicios avanzados como la detección de acciones fraudulentas, la organización de datos e información en una pila sistemática y el formato de almacenamiento, la detección de valores duplicados y el filtrado automático para eliminar la redundancia, y los elementos de acción inmediata que deben tomarse sobre los datos después de analizar sus valores. El big data ha empezado a dar respuesta al conjunto inicial de retos a los que se enfrentan las aseguradoras. En el futuro, la tecnología servirá de base para los servicios y las soluciones al más mínimo problema del sector.

Análisis de seguros

El negocio de asegurar la protección contra pérdidas financieras y mitigar el riesgo es tan antiguo como la civilización humana. El Código de Hammurabi, rey de Babilonia, redactado en 1750-1755 a.C., especificaba las primeras disposiciones de lo que hoy conoceríamos como seguro marítimo. Tras el Gran Incendio de Londres de 1666, Sir Christopher Wrenn incluyó disposiciones para una “Oficina de Seguros” en su nuevo plan para la ciudad de Londres. Hoy en día, el mercado mundial de los seguros se estima en 5.050,31 mil millones de dólares, compuesto por las principales compañías de seguros comerciales de vida, de propiedad y de accidentes, y de salud y médicos.

En este contexto, una ola emergente de empresas de soluciones “Insurtech” está tratando de transformar el negocio de los seguros mediante la introducción de Big Data, Machine Learning y capacidades de IA. En un reciente artículo de Harvard Business Review, Legacy Companies Need to Become More Data Driven – Fast, mi coautor Ash Gupta y yo, observamos: “En contraste con las compañías de seguros tradicionales, que han sido ricas en datos pero que habitualmente han confiado en enfoques actuariales, los competidores de las startups como Lemonade y Traffk están empleando análisis de aprendizaje automático y recurriendo a miles de elementos de datos para proporcionar análisis personalizados e impulsar las compras de seguros.”

El impacto de la inteligencia artificial en el sector de los seguros

El negocio de asegurar la protección contra las pérdidas financieras y mitigar el riesgo es tan antiguo como la civilización humana. El Código de Hammurabi, rey de Babilonia, redactado en 1750-1755 a.C., especificaba las primeras disposiciones de lo que hoy conoceríamos como seguro marítimo. Tras el Gran Incendio de Londres de 1666, Sir Christopher Wrenn incluyó disposiciones para una “Oficina de Seguros” en su nuevo plan para la ciudad de Londres. Hoy en día, el mercado mundial de los seguros se estima en 5.050,31 mil millones de dólares, compuesto por las principales compañías de seguros comerciales de vida, de propiedad y de accidentes, y de salud y médicos.

Seguros para el futuro

Asunto:  A medida que las aseguradoras recopilan más datos granulares sobre los consumidores de seguros, los reguladores estatales de seguros necesitan una mayor comprensión de los datos de los que dispone el sector, cómo se utilizan y si deben ser utilizados por las aseguradoras. El término big data hace referencia a un complejo volumen de datos y al conjunto de tecnologías que los analizan y gestionan. Si bien el uso de big data puede ayudar a las aseguradoras en sus prácticas de suscripción, calificación, comercialización y liquidación de siniestros, el reto para los reguladores de seguros es examinar si es beneficioso o perjudicial para los consumidores. Otras preocupaciones de los consumidores son cómo se salvaguardan los datos recopilados y cómo se mantiene la privacidad del consumidor. Además, los reguladores estatales de seguros necesitan datos más allá de los que tradicionalmente se han recogido de las aseguradoras. Es posible que los reguladores estatales de seguros necesiten recopilar más datos útiles (más allá de los datos financieros y de conducta en el mercado que se recopilan hoy en día) para permitir una mayor comprensión de los modelos de las aseguradoras para mejorar la regulación.

Antecedentes:  La revolución digital ha permitido recoger y almacenar grandes y diversas cantidades de información. Estos datos se denominan big data porque son demasiado complejos para las técnicas tradicionales de procesamiento de datos. A efectos de los seguros, los big data se refieren a los datos no estructurados y/o estructurados que se utilizan para influir en la suscripción, la tarificación, los formularios, la comercialización y la gestión de siniestros. Los datos estructurados se refieren a datos en tablas y campos definidos. Los datos no estructurados se refieren a cosas como las publicaciones en las redes sociales, los informes y las entrevistas grabadas, así como a imágenes como las obtenidas por satélite. El análisis predictivo permite a las aseguradoras utilizar los big data para prever acontecimientos futuros. El proceso utiliza una serie de técnicas -como la extracción de datos, el modelado estadístico, el aprendizaje automático y, en algunos casos, la inteligencia artificial limitada- en sus previsiones.