Big data y análisis de datos de seguros

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La ciencia de los datos en los seguros

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 minería de datos, el modelado estadístico, el aprendizaje automático y, en algunos casos, la inteligencia artificial limitada- en sus previsiones.

Seguros con Big Data

El sector de los seguros de propiedad y accidentes (P&C) ha luchado durante mucho tiempo con unos fundamentos difíciles. La intensa competencia de precios erosiona el valor en todos los ámbitos y, a nivel mundial, sólo un pequeño número de líderes del sector obtiene beneficios. La mercantilización de los productos de líneas personales y comerciales, sobre todo en el segmento de pequeñas empresas, no cesa.

Para agravar los problemas del sector, en 2020 se estableció un nuevo récord anual de eventos catastróficos -definidos como aquellos con al menos mil millones de dólares en daños- con 22 eventos de este tipo en Estados Unidos, superando el récord anterior de 16 que se produjo en 2017.

Mientras tanto, las capacidades de datos y análisis se están convirtiendo en apuestas en el sector de P&C en Europa y América del Norte. Las aseguradoras más destacadas están distanciándose de sus competidores mediante la creación de capacidades avanzadas de suscripción de datos y análisis que pueden aportar un valor sustancial. Por ejemplo, incluso las aseguradoras líderes pueden ver cómo los ratios de siniestralidad mejoran entre tres y cinco puntos, las primas de nuevo negocio aumentan entre un 10% y un 15% y la retención en los segmentos rentables se dispara entre un 5% y un 10%, gracias a la suscripción digitalizada. Prevemos que las aseguradoras utilizarán cada vez más el poder de los datos y la analítica para evaluar proactivamente sus perspectivas -de forma similar a lo que hacen los fondos de cobertura al predecir los mercados de capitales- e identificar las oportunidades de mercado antes que la competencia.

Big data sanitario

Big data. Sí… ¿y qué? ¿Qué tiene que ver el big data con las aseguradoras? Piénselo. Usted criba, busca y clasifica cantidades increíbles de datos: las notas manuscritas de los peritos, los datos de las listas de fraude y la información de los sistemas de gestión de siniestros y la base de datos de siniestros del NICB. ¿Está sacando el máximo partido a esos datos sobre siniestros de seguros?

Con tantos siniestros que gestionar, sus peritos no tienen tiempo de examinar todos esos datos sobre siniestros de seguros para evaluar cada uno de ellos. Pero puede que no tomen la mejor decisión si se les escapa un dato valioso. Eso significa que muchas de sus decisiones se basan en la experiencia, la intuición y la limitada información que tienen a mano.

Por esta razón -y por muchas otras-, la analítica de big data está desempeñando un papel cada vez más importante en el negocio de los seguros. Trabajando junto a los peritos, la analítica puede señalar los siniestros para una inspección más detallada, una gestión prioritaria y mucho más.

Fraude – Una de cada 10 reclamaciones de seguros es fraudulenta. ¿Cómo detectarlas antes de que se produzca un pago considerable? La mayoría de las soluciones contra el fraude existentes en el mercado se basan en reglas. Por desgracia, es demasiado fácil para los defraudadores manipular y eludir las reglas. El análisis predictivo, en cambio, utiliza una combinación de reglas, modelos, minería de textos, búsquedas en bases de datos e informes de excepción para identificar el fraude antes y con mayor eficacia en cada etapa del ciclo de las reclamaciones.

Análisis de seguros

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 minería de datos, el modelado estadístico, el aprendizaje automático y, en algunos casos, la inteligencia artificial limitada- en sus previsiones.

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