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10 maneras en que el análisis predictivo en los seguros transformará la industria en 2020

Según Willis Towers Watson, más de dos tercios de las aseguradoras atribuyen la reducción de los problemas y los gastos de suscripción a los análisis predictivos, y el 60% dice que los datos han ayudado a aumentar las ventas y la rentabilidad.

Se espera que esta cifra crezca significativamente durante el próximo año, ya que el valor inherente del análisis predictivo en los seguros se está reflejando en una multitud de aplicaciones.

Las herramientas de análisis predictivo pueden recoger datos de una variedad de fuentes – tanto internas como externas – para entender y predecir el comportamiento de los asegurados. Las compañías de seguros generales (P&C) están recogiendo datos de la telemática, de las interacciones con agentes y clientes, de los hogares inteligentes e incluso de redes sociales para comprender y gestionar mejor sus relaciones, siniestros y suscripciones.

Otra herramienta similar son los modelos predictivos en los seguros, que permiten a las aseguradoras prepararse con antelación para la carga de trabajo de las suscripciones, la creación y organización de datos y la evaluación del impacto de los cambios en su cartera de actividades. Un modelo predictivo adecuado en el software de seguros puede ayudar de forma más eficiente en la definición y en los cambios de tarifas y nuevos productos.

Aprovechando la gran cantidad de datos que están actualmente disponibles, aquí están 10 maneras en que el análisis predictivo en los seguros generales (P&C) cambiaran el escenario en 2020.

Fijación de precios y selección de riesgos

Aunque no es una novedad, la analítica predictiva en seguros para la fijación de precios y la selección de riesgos va a mejorar, gracias a una explotación de datos más eficiente en 2020. La gran variedad y refinamiento de las fuentes de datos, hará que la información recogida por las aseguradoras será más útil.

¿Por qué estos conjuntos de datos ayudan al análisis predictivo a mejorar la fijación de precios y la selección de riesgos? Porque están compuestos en gran parte por información en bruto. Los datos y el feedback recopilados de las redes sociales, de los dispositivos inteligentes y de las interacciones entre los especialistas en siniestros y los clientes vienen directamente estos fuentes. Los datos que no se recogen a través de los canales externos (como por ejemplo material demográfico utilizado en el pasado, como los antecedentes penales, el historial de crédito, etc.) son más directos, y pueden proporcionar información valiosa para las aseguradoras generales (P&C).

Pero, ¿Qué cantidad de datos están recogiendo las aseguradoras de los dispositivos inteligentes? Algunos informes estiman que son aproximadamente 10 MB de datos por hogar/ por día, y se espera que la cifra aumente.

Identificación de clientes en riesgo de cancelación

El análisis predictivo en los seguros generales (P&C) ayudará a las compañías de seguros en la identificación de muchos clientes que requieren una atención única, por ejemplo, aquellos que probablemente cancelen o reduzcan su cobertura. Un análisis más avanzado de los datos ayudará a identificar aquellos clientes que pueden estar descontentos con su cobertura o con el servicio proporcionado por la compañía.

Disponer de esta información pondrá a las aseguradoras un paso por delante y les permitirá proporcionar atención personalizada para evitar posibles problemas. Sin un análisis predictivo, las aseguradoras podrían perder señales de alarma creíbles y márgenes para solucionar cualquier problema.

Identificación de riesgo de fraude

Las compañías de seguros generales (P&C) están en una lucha constante contra los casos de fraude y a menudo no tienen tanto éxito como les gustaría. La Coalición de Fraudes de Seguros estima que sólo en los Estados Unidos se pierden 80 mil millones de dólares por siniestros fraudulentos anualmente. Además, el fraude representa entre el 5 y el 10% de los costes de siniestros para las aseguradoras.

Mediante el análisis predictivo, las aseguradoras pueden identificar y prevenir posibles fraudes con antelación, o aplicar medidas de corrección con efecto retroactivo. Muchas aseguradoras recurren a las redes sociales para buscar señales de alerta o de comportamiento fraudulento de los asegurados, utilizando los datos recopilados después de la liquidación de un siniestro para supervisar su actividad online.

Las aseguradoras también confían en los modelos predictivos para seguros para la detección de fraudes. “Cuando los humanos fallan, el Big Data y los modelos predictivos pueden identificar los descuadres entre el asegurado, los terceros implicados en el siniestro (por ejemplo, los talleres de reparación) e incluso las cuentas de redes sociales y la actividad online del asegurado”, según SmartDataCollective.

Triaje de siniestros

Los clientes buscan un servicio rápido y personalizado. En la industria de los seguros generales (P&C), eso a veces puede presentar un desafío. Pero con buenos sistemas de análisis predictivo, las aseguradoras podrán priorizar ciertos siniestros para ahorrar tiempo, dinero y recursos, sin mencionar la retención del negocio y el aumento de la satisfacción del cliente.

Las herramientas de análisis predictivo pueden anticipar las necesidades de un asegurado, aliviando sus preocupaciones y mejorando su relación con la compañía. También pueden contribuir a una gestión más estricta de los presupuestos, utilizando previsiones detalladas de los siniestros, dando a las aseguradoras una clara ventaja estratégica.

Identificación de siniestros atípicos

El análisis predictivo en los seguros puede ayudar a identificar siniestros que se convierten en pérdidas inesperadas con altos costes asociados, a menudo denominadas como siniestros atípicos. Con las herramientas adecuadas de análisis, los aseguradores generales (P&C) pueden revisar siniestros anteriores para buscar similitudes – y enviar alertas a los especialistas de siniestros – de forma automática. La notificación anticipada de pérdidas potenciales o complicaciones relacionadas puede ayudar a los aseguradores a reducir este tipo de siniestros.

El análisis predictivo para siniestros atípicos solo entra en juego después de la presentación de un siniestro. Las compañías de seguros también pueden utilizar las lecciones aprendidas de los datos de siniestros atípicos de forma preventiva para crear planes para manejar situaciones similares en un futuro.

Transformación de los procesos de siniestros

Con el análisis predictivo, las aseguradoras pueden utilizar los datos para determinar acciones, información u otros factores que podrían afectar el resultado de los siniestros. Esto puede agilizar el proceso – que tradicionalmente llevaba semanas o incluso meses – y ayuda al departamento de siniestros a mitigar los riesgos. Esto también permite a las aseguradoras analizar sus procesos de siniestros basados en datos históricos y tomar decisiones informadas para mejorar la eficiencia.

Anticipación de tendencias

Las compañías de seguros siempre están buscando formas de adelantarse a sus competidores, y no hay mejor manera de hacerlo que mantenerse al tanto de las tendencias de la industria. Así como el uso de la analítica predictiva fue en su dia una nueva tendencia para las aseguradoras, las herramientas de análisis predictivo pueden ayudar a las aseguradoras a planificar nuevos productos, nuevas experiencias de clientes y soluciones tecnológicas para adelantarse a posibilidades emergentes.

Identificación de mercados potenciales

El análisis predictivo en los seguros puede ayudar a las aseguradoras a identificar y a dirigirse a los nuevos mercados. Los datos pueden revelar patrones de comportamiento y características demográficas comunes, para que las aseguradoras sepan dónde dirigir sus esfuerzos de marketing. Dado que hay 3.200 millones de personas en redes sociales a nivel mundial, estas plataformas se han vuelto cada vez más importantes cuando se trata de identificar mercados potenciales. También ha influido en el servicio al cliente: Alrededor del 60% de los estadounidenses dicen que las redes sociales han facilitado el proceso de atención al cliente cuando se trata de obtener respuestas o resolver problemas.

Foco en la fidelización de clientes

La lealtad a la marca es importante, independientemente del producto, y ahora las aseguradoras pueden usar el análisis predictivo para centrarse en el histórico de comportamiento de los clientes fidelizados y anticiparse a sus necesidades. ¿Qué tan importante es la lealtad a la marca? Alrededor de la mitad de los clientes han dejado una compañía por un competidor que se adaptaba mejor a sus necesidades. Además, estos datos pueden ayudar a las aseguradoras a modificar sus procesos o productos en base a la información.

Ofrecer experiencias personalizadas

Muchos consumidores valoran una experiencia personalizada, incluso a la hora de comprar un seguro. Cuando las aseguradoras tienen acceso al análisis predictivo en los seguros, pueden analizar los datos generados por los dispositivos conectados (IoT) para entender las necesidades, deseos y consejos de sus clientes.

Conclusión:

En el futuro, cada vez más aseguradoras usarán el análisis predictivo para ayudar a pronosticar eventos y obtener conocimientos útiles en todos los aspectos de sus negocios. Hacer esto proporciona una ventaja competitiva que ahorra tiempo, dinero y recursos, mientras ayuda a las aseguradoras a planificar de forma eficaz un futuro basado en cambios. Al final, los datos no dejan de ser un simple elemento estratégico si son utilizados correctamente.

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