Big data y análisis de datos en la industria aseguradora

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Análisis de 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.

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.”

¿Cómo se utiliza la analítica de datos en los seguros?

Las principales aseguradoras utilizan datos y análisis avanzados para reimaginar la evaluación de riesgos, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia y la toma de decisiones en todo el proceso de suscripción. … Han creado capacidades ágiles para obtener, probar, mantener, utilizar y reutilizar los datos de sus modelos.

¿Cómo utilizan los seguros los big data?

Las aseguradoras utilizan el big data de varias maneras. Las aseguradoras pueden utilizarlo para: Suscribir con mayor precisión, fijar el precio del riesgo e incentivar su reducción. La telemática, por ejemplo, permite a las aseguradoras recopilar datos sobre el comportamiento y el uso de los conductores en tiempo real para ofrecer descuentos en las primas y seguros basados en el uso.

¿Por qué es importante la analítica de datos en el sector de los seguros?

El análisis de datos permite a las aseguradoras identificar y evaluar mejor el riesgo de cada solicitante antes de emitirle una póliza. Ahora más que nunca, los gestores de riesgos de las aseguradoras tienen una mayor accesibilidad a datos y análisis internos y externos que les permiten realizar evaluaciones de riesgo exhaustivas.

Estudio de caso de análisis predictivo de seguros

Los datos siempre han sido la piedra angular del sector de los seguros de salud. Antes de que se acuñara el término “big data”, o incluso antes de que existieran los datos tal y como los conocemos actualmente, las compañías de seguros de salud dependían de los modelos matemáticos para predecir los resultados y de la información recopilada durante la incorporación de los miembros del plan de salud para informar sobre las interacciones con los clientes. Los datos siguen siendo fundamentales, pero han cambiado mucho en cuanto al volumen de información y a la forma de recopilarla y analizarla.

Esto nos lleva a los macrodatos y al análisis de los seguros de salud. Con una tecnología avanzada y un volumen de datos tan masivo a su disposición, las aseguradoras de salud estarían locas si no utilizaran la analítica de big data en su beneficio, especialmente cuando es la clave para resolver uno de los mayores retos del sector de los seguros de salud. La realidad es que las compañías de seguros de salud ya no pueden competir sólo con la fuerza de sus planes de salud; el cliente de hoy espera total transparencia y una experiencia excepcional en cada etapa del ciclo de vida del afiliado. A partir de este cambio en el mercado, las aseguradoras de salud deben ofrecer recomendaciones más perspicaces a los afiliados, basadas en sus datos personales, para que puedan tomar mejores decisiones sobre su cobertura y su salud en general.

¿Cuáles son las fuentes típicas de datos que se utilizan para el análisis de datos?

Esto puede hacerse a través de diversas fuentes, como ordenadores, fuentes en línea, cámaras, fuentes ambientales o a través del personal. Una vez recogidos los datos, hay que organizarlos para poder analizarlos. Esto puede llevarse a cabo en una hoja de cálculo u otro tipo de software que pueda tomar datos estadísticos.

¿Qué es el big data y la analítica?

¿Qué es el análisis de big data? La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de datos muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.

¿Qué sabe usted de big data?

La definición de big data es la de datos que contienen una mayor variedad, que llegan en volúmenes crecientes y con más velocidad. … En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos.

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

El nuevo informe de investigación del Instituto, AI and Big Data: Implicaciones para el sector de los seguros en Canadá, ofrece un importante análisis de los retos que plantean el aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de grandes datos. El informe explora las acciones requeridas por la industria para garantizar una adopción responsable en los próximos 10 años.

La IA y el big data harán que los seguros sean mejores para los canadienses al aumentar la capacidad del sector para evaluar el riesgo a un nivel granular, identificando los niveles bajos de riesgo y apoyando la gestión del riesgo para mitigar las pérdidas. Al mismo tiempo, el sector tendrá que planificar las necesidades de aquellos consumidores que se enfrentan a una menor disponibilidad de cobertura y a unos costes más elevados. La transparencia, la capacidad de explicación y el trato justo a los consumidores serán fundamentales para gestionar los próximos cambios.

La velocidad y la capacidad de los ordenadores se ha duplicado cada dos años desde la década de 1970, gracias a la producción en masa de chips de circuitos integrados, combinada con una mayor densidad de transistores y menores costes. Este increíble crecimiento de la capacidad de procesamiento ha hecho posible la automatización de los procesos industriales y de fabricación, la robótica, el Internet de las cosas, los coches autodirigidos, la computación en la nube, así como la inteligencia artificial y el análisis de grandes datos.

¿Cómo puede ayudar la IA a las compañías de seguros?

Sin embargo, el uso de la IA es una forma eficaz de detectar el fraude y prevenir el riesgo. El uso de la IA puede ayudar a las compañías de seguros a detectar anomalías en los datos de los siniestros e identificar la información falsa que los clientes utilizan para obtener una prima más baja o un mayor pago de siniestros.

¿Cómo se analizan los seguros?

Valor implícito: Valor actual de los beneficios futuros + valor liquidativo de la empresa. Activos bajo gestión: Es el valor contable de todas las inversiones de una compañía de seguros de vida. Índice de persistencia: Mide el tiempo que los clientes continúan con sus pólizas.

¿Cómo se utiliza el análisis predictivo en la sanidad?

Los métodos de análisis predictivo permiten a los proveedores determinar los individuos en riesgo de desarrollar infecciones graves o enfermedades crónicas. Al identificar a los que están en riesgo, proporciona a los profesionales médicos una oportunidad para la intervención temprana y la prevención de enfermedades crónicas.

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 recogidos 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.

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