Entre otras ventajas, la gestión masiva de datos ayuda a un aspecto vertebral de la industria: la evaluación del riesgo.
La totalidad del concepto del negocio de seguros se basa en la evaluación de riesgos. Ya se trate de un seguro de propiedad y accidentes o cualquier otro tipo de póliza de vida, hogar o automóvil, la tarea principal es asumir los posibles riesgos relevantes para cada cliente y predecir la posibilidad de que el titular de la póliza presente un reclamo.
Dado el tipo de industria, la obtención y el análisis de datos es un pilar fundamental de este negocio. Básicamente, cuanto más eficientemente pueda evaluar los riesgos, con mayor precisión podrá detectar a los asegurados de alto riesgo y establecer las primas de seguro adecuadas. En este contexto, la incorporación de Big Data no hace sino traer beneficios.
Las organizaciones de seguros pueden además, servirse de este abordaje para tomar decisiones basadas en datos que mejoran los resultados relacionados con el negocio. Los beneficios pueden incluir marketing más efectivo, nuevas oportunidades de ingresos, personalización del cliente y eficiencia operativa en una industria que por mucho tiempo se ha manejado con estándares tradicionales.
Según los datos proporcionados por el servicio de estadísticas y estudios del sector seguros en España (ICEA), aproximadamente dos tercios de las aseguradoras ya han aplicado el Big Data o están trabajando en ello. En este sentido, los ámbitos de utilización más frecuentes son «Segmentación de Clientes» (92,4%) y «Riesgo de Fraude» (83,3%), pero también «Eficiencia en Procesos» (74,2%), y «Rediseño de Productos» (45,5%).
Como primer punto y como ocurre con tantas otras industrias, Big Data combinado con otras tecnologías permite automatizar ciertos procesos y aprovechar los esfuerzos de empleados de manera más inteligente, lo que conduce a una reducción de gastos.
Sin embargo, es de destacar que existen algunos aspectos vertebrales del negocio del riesgo donde es fundamental la transformación que puede traer la gestión estratégica de grandes volúmenes de información; por ejemplo, al comprobar las tendencias de casos fraudulentos anteriores y analizando tendencias externas, es posible identificar el fraude de forma más eficiente que en el pasado.
Gracias a las fuentes de datos digitales como las redes sociales o los dispositivos IoT, las empresas obtienen una visión más profunda de las cualidades y el comportamiento de los clientes que aumentarán o disminuirán estadísticamente los riesgos y determinarán el monto de la prima que debe pagar cada uno. En este sentido, el uso de grandes masas de información brinda a los proveedores de seguros información más detallada, que puede utilizarse para distinguir grupos demográficos más limitados y personalizar ofertas.
Asimismo, en una industria donde siempre ha predominado el papel y los errores derivados de su manejo, Big Data puede ayudar a detectar variables dependientes e independientes que ayudan a liquidar los siniestros de forma mucho más rápida y sencilla. La automatización, a su vez, permite acelerar procesos internos y libera a los empleados de tareas manuales y repetitivas.
Por otra parte, también hay una experiencia del cliente que mejora notablemente, por ejemplo, al permitir recopilar información sobre el comportamiento de los clientes y así detectar los primeros signos de insatisfacción y resolver los problemas de manera proactiva.
No hay ninguna duda de la ventaja competitiva de los datos a esta industria: el cálculo de riesgo mejorado ayuda a evitar una exposición excesiva al riesgo que, a su vez, permite a las aseguradoras reducir los costos de las primas y brindar un servicio más personalizado.
Se pueden asimismo concebir nuevos enfoques para fomentar un comportamiento prudente a través de Big Data e inteligencia de datos , lo cual permite a la industria transicionar desde la mera protección de riesgos hacia una industria de predicción y prevención de riesgos.
Julio Cesar Blanco – 16 de enero del 2023
