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11 maneras en que el análisis predictivo transformará la industria de los seguros en el 2021

Según un informe de  Willis Towers Watson, más de dos tercios de las aseguradoras atribuyen la reducción de los problemas y de los gastos de suscripción al análisis predictivos y donde más del 60% dice que los datos han les han ayudado a aumentar sus ventas y su rentabilidad.

Se espera que esta cifra crezca significativamente durante el próximo año, ya que el valor inherente del análisis predictivo en 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 entender y gestionar mejor la forma en la que se relaciona, los procesos de gestión de siniestros y de suscripción.

Los modelos predictivos para seguros, como el modelo “what-if”, que permite a las aseguradoras estar preparadas para analizar todas las tareas incluidas en los procesos de suscripción, y que a su vez presentan datos que permiten evaluar el impacto en la cartera de negocios de la aseguradora, son otra herramienta directamente relacionada con esta multitud de aplicaciones. La crisis de la pandemia de la COVID-19 ha demostrado a las aseguradoras que la capacidad de predecir los cambios es inestimable, y que los modelos “what-if” son una herramienta para las aseguradoras que necesitan hacer cambios, pero que al mismo tiempo necesitan garantizar que lo están haciendo de forma eficaz. Un modelo predictivo adecuado en un software de seguros puede ayudar en la definición, despliegue y cambios más eficientes de tarifas y de nuevos productos.

Aprovechando la gran cantidad de datos que están actualmente disponibles, aquí están 11 maneras en que el análisis predictivo transformará la industria de los seguros en el 2021.

Fijación de precios y selección de riesgos

Aunque no es una novedad, el uso de análisis predictivo en seguros para la fijación de precios y la selección de riesgos va a sufrir mejoras sustanciales, gracias a una explotación de datos más eficiente en el 2021. La gran variedad y refinamiento de las fuentes de datos, hará que la información recogida por las aseguradoras sea más útil.

¿Cómo ayudan estos conjuntos de datos en el análisis predictivo para la fijación de precios y la selección de riesgos? Estos grandes conjuntos de datos 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 de estas fuentes. Los datos que no se recogen a través de los canales externos (como por ejemplo datos demográficos utilizados en el pasado, los antecedentes penales o el historial de crédito, etc.) son más directos, y pueden proporcionar información de gran valor 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 seguros generales (P&C) ayudará las compañías de seguros a identificar aquellos clientes que requieren una atención única como, por ejemplo, aquellos que muy probablemente van a cancelar o reducir sus coberturas. Un análisis más avanzado de los datos ayudará a identificar los clientes que pueden estar descontentos con su cobertura o con el servicio proporcionado por su compañía de seguros.

Disponer de esta información pondrá a las aseguradoras un paso por delante y permitirá proporcionar un servicio de atención personalizado para evitar cualquier tipo de incidencia. Sin el análisis predictivo, las aseguradoras podrían perder señales de alarma creíbles y márgenes de tiempo importantes para solucionar problemas.

Identificación del riesgo de fraude

Las compañías de seguros generales (P&C) luchan constantemente contra el fraude y a menudo no tienen el éxito esperado. La Coalición de Fraudes de Seguros estima que sólo en los Estados Unidos se pierdan anualmente más de 80 mil millones de dólares por siniestros fraudulentos. Además, el fraude representa el 5-10% de los costes de siniestros para las aseguradoras.

Mediante el uso del análisis predictivo, las aseguradoras pueden identificar y prevenir posibles fraudes con antelación, o incluso aplicar medidas de corrección con efecto retroactivo. Muchas aseguradoras recurren a las redes sociales y a los datos recopilados tras la liquidación de un siniestro para supervisar la actividad online de sus asegurados y buscar señales de alerta o comportamientos fraudulentos.

Las aseguradoras también están pendientes de los modelos predictivos para seguros para la detección del fraude. Según SmartDataCollective, “cuando los humanos fallan, el Big Data y los modelos predictivos pueden identificar las discrepancias entre el asegurado, los terceros implicados en el siniestro (como por ejemplo los talleres de reparación) e incluso las cuentas de redes sociales y la actividad online del asegurado”.

Triaje de siniestros

Los clientes buscan un servicio rápido y personalizado y en la industria de seguros generales (P&C), eso puede presentar un desafío. Pero con los sistemas de análisis predictivo adecuados las aseguradoras podrán priorizar cierto tipo de siniestros ahorrando tiempo, dinero y recursos, sin mencionar la retención del negocio y el aumento de la satisfacción del cliente.

Las herramientas de análisis predictivo también permiten anticipar las necesidades de un asegurado, ayudando a reducir sus preocupaciones y a mejorar 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.

Foco en la fidelización de clientes

La lealtad a la marca es importante independientemente del producto. Las aseguradoras pueden utilizar el análisis predictivo para centrarse en el histórico y en los comportamientos de sus clientes leales y anticiparse a sus necesidades. Pero ¿Por qué es tan importante la lealtad a la marca? Aproximadamente la mitad de los clientes dice que ha cambiado su compañía por un competidor porque este se adaptaba mejor a sus necesidades. Las aseguradoras pueden cambiar y mejorar sus procesos y productos, basándose en los datos e información proporcionadas por este tipo de tecnologías.

Identificación de siniestros atípicos

El análisis predictivo en seguros puede ayudar a identificar aquellos siniestros que de forma inesperada se pueden convertir en pérdidas de alto coste o siniestros atípicos. Con las herramientas adecuadas de análisis, los aseguradores generales (P&C) pueden revisar siniestros anteriores para encontrar similitudes y de forma automática, enviar alertas a los especialistas. La notificación anticipada de potenciales pérdidas u otras complicaciones relacionadas, puede ayudar a los aseguradores a reducir estos siniestros atípicos.

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 gestión de siniestros

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

Los avances en la inteligencia artificial y otras herramientas de análisis también han ganado mucha importancia en os procesos de gestión de siniestros y están cambiando la forma de trabajar de las aseguradoras.

Gestión y modelos de datos

Los datos son uno de los recursos más importantes de los que puede disponer una aseguradora y el análisis predictivo ha ayudado a aprovecharlos al máximo. Desde hace años que el análisis predictivo juega un papel importante en el negocio de las aseguradoras y, entre otras cosas, les ayuda a anticiparse a las demandas de sus clientes y a optimizar sus procesos de gestión de siniestros.

Sin embargo, solo es posible sacar el máximo partido a esta información con una excelente gestión y modelo de datos. Si los datos están dispersos en sistemas dispares y no hay una estrategia clara en marcha, su valor se desperdicia. Con soluciones de gestión de datos, las herramientas de análisis predictivo pueden crear perfiles de cliente consistentes, generar oportunidades de upselling y cross-selling o incluso pronosticar la rentabilidad de clientes potenciales. Con estos modelos de datos para seguros, y basándose en la información recogida a través de sus plataformas de gestión de datos, las compañías pueden también desarollar y ofrecer nuevos productos a sus clientes, como por ejemplo servicios bajo demanda a través de la nube.

Identificación de mercados potenciales

El análisis predictivo en seguros puede ayudar las aseguradoras a identificar y a dirigirse a nuevos mercados. Los datos pueden desvelar patrones de comportamiento y características demográficas comunes, para dónde dirigir y enfocar todos los esfuerzos de marketing.

Actualmente existen alrededor de 3.200 millones de personas en todo el mundo con al menos una cuenta en una red social. Estas plataformas se han vuelto cada vez más importantes cuando se trata de identificar mercados nuevos o potenciales. También han influido en el servicio de atención 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.

Visión 360º del cliente

TechTarget define la visión 360 grados de un cliente como “la capacidad de una empresa de obtener una visión completa de sus clientes unificado la información obtenida a través los varios puntos de contacto con la compañia, tanto para la adquisición o ampliación de información de un producto como para recibir soporte o asistencia.

Con el análisis predictivo, las aseguradoras pueden consolidar los datos de forma rápida y precisa y generar un perfil cada vez más completo de un cliente. ¿Cuáles son sus hábitos de compra?, ¿Cuál es su perfil de riesgo? ¿Cómo de aptos son para adquirir una cobertura nueva o mejorar la actual? Antes de utilizar el análisis predictivo, las aseguradoras podían estimar o hacer conjeturas sobre estas preguntas, pero ahora son capaces de atender a los clientes de forma precisa y eficaz, lo que en última instancia se traduce en clientes más satisfechos y más fidelizados y mayores ingresos.

Ofrecer experiencias personalizadas

Muchos consumidores demandan una experiencia personalizada, incluso a la hora de adquirir 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.

En el futuro, las aseguradoras usarán cada vez más herramientas de análisis predictivo de forma a ayudar a predecir eventos y obtener información útil en todas las áreas de su negocio. Esto proporciona una ventaja competitiva que no solo ahorra tiempo, dinero y recursos, pero también ayuda a una predicción y planificación de cambios y demandas futuras de mercado más eficiente. Al final, los datos solo pueden ser considerados como un elemento estratégico si son utilizados correctamente.

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