La industria de los seguros tiene como componente intrínseco la predicción y se caracteriza por ser un perfil de actividad de alto riesgo. El carácter altamente competitivo de la industria y el comportamiento del consumidor hace que sea obligatorio para las pequeñas y grandes compañías de seguros invertir en formas precisas y efectivas que les capacite para predecir el comportamiento de sus clientes y minimizar su riesgo operativo.
Es aquí donde entran los modelos predictivos y la analítica Big Data. Estas tecnologías y metodologías van a permitir a las compañías aseguradoras ofrecer nuevos productos y pricing adaptados a sus clientes, y de esta manera, hacer que el negocio sea más escalable. Es decir, los modelos predictivos y el Big Data se alían para aprovechar al máximo la actividad aseguradora.
Existen multitud de campos dentro de la industria aseguradora en los que el uso de analítica avanzada van a verse beneficiados. Las áreas que mayor provecho se pueden sacar de estas metodologías son la prevención de fraude y de los ciberataques, además de la experiencia de usuario con la marca. Pero veámoslo más detenidamente:
Evaluación de riesgos
El incremento de dispositivos conectados (smartwatches, coches, apps de salud, etc…) junto con datos exógenos como son el estado de las carreteras, la meteorología, los niveles de seguridad de las ciudades, hábitos de consumo, entre otros, capacitan a las compañías aseguradoras con la posibilidad de predecir si es probable o no que un asegurado se vea involucrado en un accidente automovilístico, le roben el vehículo o le sucedan otro tipo de eventualidades.
Por ejemplo, algunas aseguradoras de salud ofrecen paquetes promocionales a cambio de los datos de aquellos clientes que usen wearables y apps de salud. Esto les permitiría evaluar los riesgos de salud del asegurado y detectar vulnerabilidades entre sus clientes, como riesgo de padecer diabetes o cualquier otro tipo de enfermedad asociada a los hábitos de vida.
Sin embargo, este aspecto del uso de datos de salud por parte de las aseguradoras ha supuesto que las personas estén alerta sobre los problemas éticos y de privacidad derivados del uso de dispositivos conectados que no estén vinculados directamente con la aseguradora, estableciendo dilemas éticos que aún están sin solventar. Por otro lado, cuestiones éticas aparte, el uso de los modelos predictivos en base a Big Data sirve a las compañías para reducir sus riesgos operativos y ofrecer a sus consumidores las mejores opciones de pólizas.
Ciberseguridad
Todo este aumento de fuentes de datos y el aspecto de máxima protección que tienen muchos de ellos (salud, financieros) ponen el foco en la seguridad de los mismos. El 53% de las empresas aseguradoras afirma que tienen “pensado” prevenir los ciberataques. Según el estudio de EIOPA ‘Understanding Cyber Insurance – A Structured Dialogue with Insurance Companies‘, la comprensión profunda de lo que supone en realidad riesgo cibernético es un reto fundamental para el sector asegurador europeo.
La utilización de modelos predictivos basados en Machine Learning permite prevenir estos ciberataques y minimizar los riesgos asociados.
Detección de fraude
Muchas industrias han visto cómo el uso de sus datos sirve para prevenir el fraude, y sin duda, el sector bancario y asegurador son dos de las industrias que más beneficio sacan. Junto con el bancario, la aseguradoras que usan modelos predictivos para identificar acciones criminales y de fraude, el uso del modelado predictivo y la analítica avanzada van a identificar desajustes entre el asegurado, los terceros involucrados en reclamos e incluso en la actividad online de estos últimos. Gracias a ello, se podrá averiguar las posibilidades de ser objeto de reclamaciones fraudulentas.
Mejorar la experiencia del cliente
No sería la primera vez que escuchamos quejas de clientes en los tratos y formas recibidas por parte de las aseguradoras. No pagan a tiempo, no realizan los arreglos creados por un siniestro en tiempo y forma, y un largo etcétera que hacen que la rotación de clientes en este sector sea muy alta.
El uso de analítica Big Data permite a los departamentos de Marketing y Ventas de las aseguradoras ofrecer los productos personalizados que sus clientes necesitan. O lo que es lo mismo, el seguro perfecto adaptado a su perfil de riesgo y necesidades. Analizar la Voz del Consumidor es un elemento clave para la satisfacción de los usuarios y aumentar su fidelización. Un ejemplo, aseguradoras norteamericanas están utilizando diferentes técnicas de Deep Learning para el análisis de sentimiento y así entender el tono en el que un cliente llama al call center de la aseguradora. Gracias al uso de estas técnicas se podrá conocer si el cliente está enfadado o molesto y actuar en consecuencia, ofreciéndole mejores servicios que resuelvan los problemas que han originado la llamada.
En definitiva, las aseguradoras cambian la posibilidad de abandono o pérdida de un cliente debido a un servicio deficitario y crean una mayor vinculación con la marca. Gracias a la analítica avanzada, la industria aseguradora ofrece al cliente la sensación de que su seguro realmente se preocupa por ellos y reduce el abandono.
En general, las mayores ventajas que ofrece el uso de analítica avanzada se centran en ofrecer a la aseguradora más certeza en sus decisiones financieras.
