Este marzo, The Fintech Occasions está centrando su atención en las insurtech, por ejemplo, en cómo el análisis de datos avanzado está impulsando la eficiencia en todo el sector de seguros.
Desde mejorar la precisión de la evaluación de riesgos hasta personalizar productos y servicios, las aseguradoras están aprovechando el análisis de datos para optimizar los procesos de toma de decisiones, mitigar los riesgos y atender las necesidades cambiantes de los consumidores.
Los expertos de la industria comparten concepts sobre el papel basic de los datos en la remodelación de las operaciones y estrategias de seguros en todo el mundo.
Gran impacto
El análisis de datos, en explicit el análisis predictivo, ha logrado avances importantes para mejorar la evaluación de riesgos en los seguros, cube Ashleigh Gwilliam, directora de crecimiento de la industria de seguros en la plataforma de inteligencia del ciclo de vida del cliente FullCircl.
“Se pueden analizar grandes cantidades de información, lo que permite establecer precios más precisos, individualizar las políticas y mitigar pérdidas futuras.
“El análisis algorítmico también está teniendo un gran impacto en los departamentos actuariales, al identificar tendencias ocultas en los datos que pueden revelar los verdaderos motivos de las reclamaciones; el análisis avanzado también puede identificar momentos clave en los que es possible una reclamación.
“Las reclamaciones fraudulentas son una preocupación clave para todas las compañías de seguros. El análisis de datos puede mejorar las tasas de detección (analizando documentos e información en busca de áreas de posibles representaciones erróneas e inexactitudes) y, al mismo tiempo, garantizar que las reclamaciones se paguen de forma rápida y rentable.
“En el Manifiesto 2024 de BIBA, se alienta a los corredores a “satisfacer las necesidades de la economía moderna” y “responder a los riesgos emergentes”. El análisis de datos avanzado tendrá un papel cada vez más importante en las decisiones de seguros modernas, identificando tendencias y necesidades de los clientes e impulsando la innovación en productos y servicios”.
Optimización de los flujos de trabajo
Rajeev Gupta, cofundador y director de producto de Cowbell, una compañía de seguros cibernéticos adaptables, sugiere que el análisis de datos avanzado, particularmente en la evaluación de riesgos cibernéticos, permite a las empresas ganar claridad, simplificar procesos y mejorar la eficiencia y precisión.
“El análisis de datos no es nuevo para los seguros. Los actuarios llevan décadas analizando datos para fijar precios y reservar siniestros. Sin embargo, el panorama ha evolucionado últimamente, y las aseguradoras ahora utilizan análisis de datos avanzados en todas las demás áreas del negocio, desde la evaluación de riesgos y la detección de fraude hasta la mejora de la eficiencia operativa e incluso el perfeccionamiento de la hoja de ruta del producto.
“En Cowbell, estamos evaluando activamente la postura de riesgo cibernético de más de 39 millones de empresas en EE. UU. y el Reino Unido. Con nuestro rico conjunto de datos, permitimos a las empresas obtener claridad sobre su postura de riesgo cibernético en relación con sus pares de la industria en solo minutos, al mismo tiempo que simplificamos y agilizamos el proceso de cotización para los agentes y hacemos que el proceso de suscripción sea más objetivo.
“Al automatizar procesos y optimizar los flujos de trabajo, pueden reducir costos, mejorar la velocidad y aumentar la precisión en varios flujos de trabajo”.
Eficiencia mejorada
Las herramientas basadas en inteligencia synthetic están permitiendo cotizaciones personalizadas, gestión dinámica de pólizas y procesamiento de reclamos optimizado, según Scott Logie, director comercial de una consultora independiente del Reino Unido.
“El análisis de datos, en explicit las herramientas respaldadas por IA, está impulsando una toma de decisiones más eficiente e inteligente en todo el proceso de seguros y el ciclo de vida del cliente.
“Al comienzo del recorrido de los clientes, el análisis hace que la generación de cotizaciones sea más personalizada. Históricamente, las aseguradoras agrupaban a los clientes en segmentos amplios basados en perfiles básicos. Ahora, los modelos de aprendizaje automático permiten analizar más puntos de datos, creando perfiles de riesgo precisos para diseñar ofertas personalizadas. Vemos esta tecnología en acción en sitios de comparación, que se basan en modelos entrenados en cotizaciones existentes por edad, ubicación, tipo de casa y marca o modelo de automóvil.
“Las aseguradoras también utilizan el análisis para gestionar las pólizas en curso. Las herramientas de inteligencia synthetic revisan los datos de los clientes y sugieren modificaciones en las primas cuando cambia la situación de un cliente. Por ejemplo, mudarse a una zona de mayor riesgo o comprar un coche más caro.
“Por último, la IA está haciendo que las decisiones sobre reclamaciones sean más eficientes. A menudo, los conceptos básicos sobre quién, por qué, cuándo y qué ahora se tratan automáticamente en función de modelos de aprendizaje automático entrenados en reclamos anteriores. Con menos tareas manuales, los asesores y expertos en seguros pueden dedicar más tiempo a casos y tareas complejos que aportan más valor al negocio”.
Mejores decisiones políticas
Para Sarah Carver, directora de banca minorista, patrimonio y seguros del proveedor world de servicios financieros Delta Capita, las aseguradoras pueden tomar decisiones mejores y más informadas, optimizar sus procesos internos y crear valor tanto para el negocio como para los clientes finales aprovechando el análisis de datos avanzado.
“Vemos un valor explicit impulsado en tres áreas clave:
Riesgo: las aseguradoras pueden utilizar análisis de datos avanzados para evaluar el riesgo y luego personalizar las evaluaciones de riesgo utilizando datos históricos y modelos predictivos basados en escenarios para predecir el comportamiento futuro. Esto también puede combinarse con patrones de comportamiento individuales que permitan una mejor imagen de riesgo y mejores decisiones políticas. Información y servicio al cliente: la información basada en datos puede ayudar a las aseguradoras a comprender mejor las preferencias, comportamientos y necesidades de los clientes, lo que lleva a un servicio mucho mejor de estos clientes, ya sea en un nivel micro de servicio particular person o en un nivel macro para el desarrollo futuro de productos y estrategias de advertising. El análisis de datos avanzado también puede ayudar a identificar y prevenir el fraude antes de que ocurra, ahorrando costos y reteniendo la confianza del cliente. Eficiencia y precisión: ya sea en el procesamiento de reclamos de manera más eficiente a través del análisis para determinar dónde se debe invertir el tiempo, estableciendo precios precisos mediante el uso de mejores datos para ofrecer ambos. precios competitivos pero también enfoques menos genéricos de ‘talla única’”.
Saliendo adelante
Alex Littlejohn, vicepresidente ejecutivo de la corredora de seguros estadounidense Alliant Retail P&C, cube que con la creciente capacidad de la industria de seguros para comprender los análisis y los usos de los datos recopilados, los análisis están asumiendo un papel más importante en la forma en que los suscriptores revisan, cobran y brindan capacidad en los programas de seguros. además de aprovechar el análisis de reclamaciones para comprender cómo las pérdidas afectan las coberturas.
“Las evaluaciones realizadas en base a los datos de los asegurados afectan la forma en que la comunidad aseguradora califica y evalúa los riesgos.
“Desde la perspectiva de los asegurados, los análisis les permiten adelantarse a las decisiones de los suscriptores, permitiendo la toma de decisiones sobre límites y deducibles para la optimización del programa, tanto antes de comprar en el mercado de seguros como luego evaluar las condiciones que reciben del mercado.
“Siempre avanzaremos en términos de cómo los datos y el análisis impactan la toma de decisiones, tanto en cómo los clientes deciden comprar riesgo y mitigarlo, como en cómo las compañías de seguros deciden proporcionar capacidad y cobrar por el riesgo”.
Mejor riesgo de precio
Las compañías de seguros de todo el mundo están adoptando la IA para comprender mejor cómo conducen los asegurados, afirma Rashid Galadanci, director ejecutivo y cofundador de Driver Applied sciences, una empresa de tecnología de movilidad basada en la IA.
“Aprovechando específicamente la puntuación basada en vídeo telemático, las compañías de seguros ahora pueden suscribir y clasificar el riesgo en función de cómo conduce realmente un individuo, o incluso una flota completa, en lugar de factores tradicionales como puntuaciones de crédito o telemática de solo movimiento, que pasan por alto factores críticos como Seguimiento y cumplimiento de señales de tráfico.
“La telemática con análisis de video también es increíblemente valiosa para el proceso de reclamos para los usuarios, ya que la información visible sobre el terreno cut back sustancialmente el tiempo y los costos del ciclo de vida de los reclamos y, en muchos casos, puede eliminar cualquier necesidad de arbitraje.
“Además, para evaluar y diseñar comunidades más seguras, debemos comprender nuestra infraestructura vial precise mediante el estudio de información anónima sobre seguridad vial y riesgos viales para desarrollar conocimientos sobre los tipos de mejoras que necesitamos.
“Al analizar los riesgos viales del mundo actual y específicos de la ubicación derivados de datos de segmentos de carreteras (RSD) regulares y basados en imágenes utilizando datos telemáticos y de visión por computadora, las compañías de seguros pueden valorar mejor el riesgo mientras educan a sus asegurados con información sobre las intersecciones más peligrosas y mejores caminos para mantenerlos seguros”.
Mejores predicciones
David Bairstow, director de productos de EagleView, un proveedor de información aérea para compañías de seguros en EE. UU., subraya el papel basic de los datos y el análisis para ayudar a las aseguradoras a abordar desafíos importantes como la retención de talentos, el aumento de la densidad de población en áreas propensas a desastres y la presiones económicas.
“La industria de seguros se enfrenta a importantes desafíos. Los empleados con amplia experiencia se están jubilando. Atraer nuevos talentos está resultando difícil. Externamente, ahora más personas residen en áreas a menudo afectadas por eventos severos, lo que aumenta la presión sobre las aseguradoras para que suscriban de manera más efectiva esos riesgos de propiedad.
“Además, los eventos a gran escala también presentan desafíos a la hora de brindar servicios efectivos a los asegurados después de que ocurren. Y las recientes tendencias inflacionarias continúan dañando la economía de las aseguradoras.
“Para seguir siendo competitivos, los operadores necesitarán utilizar datos y análisis para evaluar de forma proactiva el riesgo climático y modelar la exposición de la cartera de propiedades. Ser capaz de predecir mejor el impacto catastrófico y pronosticar el valor máximo de exposición (antes incluso de que ocurran los eventos) ayudará a las aseguradoras a administrar sus estrategias de suscripción y fijación de precios.
“Después de eventos de gran escala, la inteligencia y el análisis de propiedades pueden ser herramientas críticas para ayudar a las aseguradoras a brindar un mejor servicio a sus clientes. Por ejemplo, aprovechar imágenes aéreas oportunas de alta resolución capturadas a escala en las áreas afectadas puede ayudar a las aseguradoras a comenzar a procesar reclamos mucho más rápido y, en muchos casos, incluso antes de que los asegurados presenten el Primer Aviso de Pérdida (FNOL).
“Los enfoques innovadores de datos, análisis y tecnología como estos ayudarán a las aseguradoras a brindar un mejor servicio a sus clientes y, al mismo tiempo, ayudarán a mejorar la estructura y el desempeño financiero de las carteras de seguros de propiedad de las compañías”.
Mejorando la precisión
Jaime harrisondirector world de seguros de Dun & Bradstreet, una empresa de datos e inteligencia empresarial.
“En el panorama asegurador precise, no se puede subestimar el poder del análisis de datos. Las técnicas avanzadas de análisis de datos están revolucionando la forma en que las aseguradoras evalúan el riesgo, las políticas de precios y toman decisiones estratégicas dentro de la industria.
“Una de las principales formas en que el análisis de datos está remodelando el sector de seguros es mejorando la precisión de la evaluación de riesgos. Al aprovechar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes, las aseguradoras están mejor posicionadas para realizar análisis de riesgo en tiempo actual para riesgos individuales y sistémicos, lo que conduce a decisiones de suscripción precisas y una menor exposición a pérdidas en un entorno de riesgo volátil.
“Además, el análisis de datos permite a las aseguradoras personalizar productos y servicios para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes. Analizando datos como datos demográficos, comportamiento y preferencias de los clientes, hábitos de estilo de vida; las aseguradoras pueden adaptar las ofertas, los precios y las opciones de cobertura según los consumidores; mejorando así la satisfacción y fidelidad del cliente.
“El análisis de datos está empoderando a la industria de seguros al utilizar la toma de decisiones basada en datos para optimizar toda la cadena de valor. En el panorama competitivo precise, las aseguradoras que adopten estas tecnologías y aprovechen el poder de los datos no sólo sobrevivirán sino que también sentarán un precedente para una nueva period de innovación más centrada en el cliente”.
