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Tendencias de Big Data Analytics en seguros para 2020: Cómo aprovechar sus datos

En la industria aseguradora, el Big Data es la palabra del momento. Esta herramienta proporciona información valiosa sobre todas las vertientes de las operaciones y del rendimiento de la compañía, desde el comportamiento de los consumidores hasta las prácticas de suscripción y el ROI de las campañas de marketing. Las compañías que quieren aprovechar esa información para obtener información útil recurren al Big Data Analytics.

En 2020, el análisis en los seguros será algo más que simples números. Las tendencias indican que podríamos ver nuevas estrategias de Big Data Analytics para los seguros que ayudarán a las compañías a sacar el máximo partido de la información. Aquí están algunas de las últimas tendencias de Big Data para los seguros, y cómo se puede utilizar la información a la que ya se puede acceder estar un paso por delante de los competidores.

Tendencias en Big Data para los seguros

1) Machine Learning

Una de las cuestiones más importantes para las compañías de seguros hoy en día es cómo filtrar de manera eficiente y precisa los datos recogidos. No hay suficientes manos o horas en el día para maximizar el ROI en los datos de seguros y obtener información útil de ahí.

Hasta que llego el machine learning. Gracias a las capacidades de aprendizaje automático, las soluciones de análisis de datos de seguros pueden ser procesadas a una mayor velocidad con mayor precisión y eficiencia. El machine learning puede utilizarse de forma retroactiva en los datos históricos de los que las aseguradoras ya disponen, así como de forma proactiva para descubrir nuevas formas de mejorar las operaciones. Con el machine learning, los datos de las aseguradoras pueden ser utilizados para mejorar:

  • Estrategias de precios
  • Contenido promocional
  • Procesamiento de siniestros
  • Y más

2) Análisis Predictivo

La industria de los seguros en su conjunto depende de la previsión de riesgos y recompensas, y una de las formas utilizadas por muchas aseguradoras es con el análisis predictivo. El análisis predictivo recopila los datos de las aseguradoras y entre otras cosas, los utiliza para calcular con mayor precisión y exactitud:

  • La fijación de precios y la selección de riesgos
  • La triaje de reclamaciones
  • Las tendencias emergentes

Según una encuesta de Willis Towers Watson, más del 90% de las aseguradoras generales (P&C) dicen que estos modelos han tenido un impacto positivo en la exactitud de las tarifas, los ratios de pérdidas y la rentabilidad. Así, los resultados del uso del análisis predictivo en los seguros han dado lugar a procesos más precisos y más agiles en todas las operaciones. Y en el mercado actual con un ritmo acelerado, las aseguradoras no pueden permitirse el lujo de ir de espacio.

3) Privacidad de Datos

Mientras que las aseguradoras tienen a su disposición cantidades masivas de datos, nuevas leyes y regulaciones están cambiando la forma en que las compañías de seguros y sus equipos de análisis pueden operar.

El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) se convirtió en ley en la Unión Europea en 2018, lo que desencadenó un examen mundial de la protección de los datos de los consumidores. El GDPR describe la forma en qué los datos de los consumidores pueden ser recogidos, y a raíz de esta normativa se han aprobado leyes similares en todo el mundo.

Es vital que las aseguradoras utilicen un sistema de datos que sea flexible y escalable, para que puedan cumplir con las leyes y reglamentos que siguen cambiando con el tiempo.

4) Internet de las Cosas (IoT)

La necesidad de una mayor seguridad y regulación de los datos se debe en parte a la gran cantidad de datos a los que ahora tenemos acceso. Con la creación de la Internet de las Cosas (IoT), se generan cantidades incomprehensibles de datos – 2,5 billones de quintillones de bytes de datos generados cada día. Para ponerlo en perspectiva, el 90% de los datos de todo el mundo se han generado en los últimos dos años.

La IoT y su papel en el Big Data Analytics en los seguros es esencialmente prácticamente ilimitado. Esto le permite a las aseguradoras el acceso a la información sin precedentes, y con un impacto en todas las áreas de negocios. Este año, los datos de seguros generados por la IoT serán utilizados para mejorar:

  • La evaluación de riesgos
  • Las campañas de marketing
  • El procesamiento de siniestros
  • La fuga de siniestros
  • La fijación de precios

5) Datos no estructurados

Los datos más utilizados en el análisis de seguros son los llamados datos estructurados. Estos datos son los son proporcionados directamente por los consumidores, como el nombre, la dirección, el sexo, la edad, etc., que pueden ser introducidos en formularios y tablas estándar. Estos datos son fácilmente accesibles y utilizados, pero no pintan el cuadro completo. La nueva frontera para el análisis de datos de seguros son los datos no estructurados.

Los datos no estructurados pueden incluir las redes sociales, multimedia o informes. Las nuevas tecnologías, como la Internet de las Cosas (IoT) han creado un método para la minería (data mining) y el análisis de datos no estructurados, creando perfiles aún más robustos de clientes y consumidores. Los datos de las redes sociales se han utilizado incluso en la detección de fraudes de seguros y como vía de contacto con los clientes. El Big Data que engloba esta información contiene una importante pieza del puzle analítico que antes no existía.

6) Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial (IA) ha cambiado la forma en la que las aseguradoras manejan el procesamiento de los siniestros, las suscripciones e incluso el servicio al cliente. Sin embargo, la IA también es una herramienta valiosa en el área del Big Data de las operaciones de seguros, ya que actúa como el núcleo central, potenciando potentes herramientas de automatización como el machine learning y el análisis predictivo que hacen los seguros digitales una realidad.

La IA reúne todos los datos generados en el mercado actual – desde comportamientos online hasta telemática y datos históricos – y los convierte en información útil. Un reciente estudio de IBM esbozó una visión general de cómo la IA mejorará el análisis de datos en los seguros, incluyendo:

  • El Aumento de la velocidad
  • La optimización de los procesos
  • La generación de nuevos conocimientos

7) Mayor disponibilidad de datos

La cantidad incalculable de datos de los que las aseguradoras tienen a su disposición es un hecho y que estos mismos datos están ayudando a mejorar la precisión y la eficiencia como nunca antes visto también. Sin embargo, con un volumen de datos tan grande, ¿cómo pueden las aseguradoras estar seguras de que los están explotando de la manera más eficiente posible?

Esto es lo que se conoce como disponibilidad de datos: productos y servicios que aseguran que los datos sigan estando disponibles en cualquier situación – desde las normales hasta las “desastrosas”. Para ser competitivos en la industria de los seguros de hoy en día, las aseguradoras deben disponer de sistemas que garanticen altos niveles de disponibilidad de datos en cualquier momento. Es este nivel de velocidad y disponibilidad que permite que todas las funciones avanzadas, como el machine learning y el analisis predictivo o la IoT funcionen.

8) Datos Blockchain

Blockchain – el único sistema de datos hiper-seguro que hizo posible la creación del Bitcoin – está empezando a transformar la industria de los seguros. Los datos de Blockchain son “virtualmente incorruptibles” debido a su construcción. En un artículo que detalla su impacto en la industria de los seguros, Forbes describe los datos de Blockchain como bloques de datos que “se enlazan con un bloque anterior y tienen un sello de fecha y hora” que no puede ser alterado.

El impacto total de los datos Blockchain en el análisis de los seguros aún está en una fase incipiente, pero el potencial es de varios niveles. En el nivel más básico, permitirá un intercambio de datos aún más seguro entre los clientes y las aseguradoras, mejorando la eficiencia y la transparencia. Un reciente informe de PwC destacó otros usos del Blockchain en el Big Data Analytics de seguros, que incluyen:

  • El desarrollo de apps en torno a la evaluación de riesgos, ahorrando un estimado de 5 a 10 mil millones de dólares anuales
  • El procesamiento más rápido de siniestros y pagos a los clientes
  • Reducciones en la fuga de siniestros y fraudes, ahorrando un 15-25% para las aseguradoras
  • Mejora de la veracidad y la legitimidad de los datos, cumpliendo con las normas legales

9) Telemática

La telemática – el uso de la tecnología sensorial para recoger y enviar datos en tiempo real – es la última tendencia en la recogida de datos y el ámbito de seguros. La gente ha comenzado a optar por planes que analizan los datos desde dispositivos “wearables” y de sus coches para informar las aseguradoras de sus pólizas, con la esperanza de obtener primas más baratas.

Un nuevo estudio prevé que la tasa de uso de las pólizas de seguros telemáticos personales se incrementará del 1,5%, a partir de diciembre de 2015, al 10,3% en 2020 – lo que representa un aumento de 12 millones de usuarios a casi 90 millones a finales de 2020. Sin embargo, la ventaja más interesante del uso generalizado de la telemática es su capacidad de cambiar profundamente el comportamiento de los clientes. Una vez que sus movimientos están siendo rastreados, los consumidores son más propensos a conducir con seguridad, lo que a su vez ahorra sustancialmente los procesos de siniestros a  las compañías de seguros.

Como sacar partir al Big Data en lo seguros

Disponer de buenos datos es una cosa; saber cómo maximizar su utilización es algo totalmente distinto. Aunque existen varias plataformas, herramientas y estrategias que las aseguradoras pueden utilizar para sacar el máximo provecho de sus datos, las aseguradoras deben ser capaces de recopilar, gestionar, analizar e informar sobre estos datos de forma rápida y precisa, pero independientemente de su utilización.

La industria aseguradora necesita de una absoluta rapidez y precisión, especialmente con los datos. Las aseguradoras que buscan soluciones de Big Data Analysis necesitan plataformas y herramientas que les permitan disponer de la información para analizar en tiempo real, eliminando los tiempos antes dedicados a su recopilación. Las aseguradoras que hacen el mejor uso de estas herramientas están mejor equipadas para ofrecer a los clientes las experiencias unicas, mientras transforman sus prácticas comerciales con la tecnología de Big Data de última generación.

 

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