Analítica de datos para romper las barreras del seguro no vida



analítica de datos

Las aseguradoras pueden crecer, optimizar sus carteras existentes y mejorar su eficiencia utilizando la analítica avanzada, que combina ciencia de datos, un amplio conocimiento de los riesgos y experiencia en el sector. Consulta el informe aquí

El último informe sigma de Swiss Re Institute, Analítica avanzada: ampliando los límites del seguro de P&C, indica que los avances tecnológicos están permitiendo a las aseguradoras de no vida ampliar los límites del seguro en cuanto a evaluación y mitigación de riesgos gracias al uso de la analítica avanzada.

Ventajas de la analítica de datos

Éxitos anteriores centrados en la mejora de las ratios de gastos han catalizado nuevas inversiones en pruebas piloto por parte de las aseguradoras que han provocado una significativa mejora de las tasas de siniestralidad, ya que las compañías obtienen mayor visibilidad sobre las causas de daños subyacentes, explican los expertos de Swiss Re. Que añaden que “el verdadero potencial solo llegará a alcanzarse si se coordinan los esfuerzos de desarrolladores y usuarios, aunque la expectativa de éxito en todos los proyectos podría limitar la adopción y restringir una espiral positiva de ensayos y mejoras”.

Tasa de éxito

“La mayoría de las aseguradoras apunta a una tasa de éxito de un tercio a la hora de poner en marcha sus programas piloto. Una tasa de éxito muy alta puede significar que los casos de uso no son lo suficientemente difíciles”, comenta Daniel Knüsli, jefe de analítica de P&C de Swiss Re, Soluciones de P&C.

Explorando las oportunidades de la analítica de datos

No cabe duda de que la analítica avanzada tendrá un importante impacto a lo largo de toda la cadena de valor de los seguros. Los problemas para tener éxito siguen siendo los sistemas legados, las mentalidades tradicionales y el escaso talento en el punto de encuentro de ciencia de datos, conocimiento de riesgos y tecnología.

Pese a ello, Swiss Re Institute prevé que el gasto en datos y analítica aumentará dentro de unos presupuestos de TI estáticos a medida que más aseguradoras vayan completando la actualización de sus sistemas principales a lo largo de los próximos años y comiencen a buscar capacidades que las diferencien de las demás.

Impulso de la capacidad comercial

La analítica avanzada debe considerarse desde la perspectiva de la capacidad comercial, más que desde la tecnología, aclaran.

Entre estas capacidades se incluye cómo facilitar el crecimiento mediante el uso de la analítica para adquirir un profundo conocimiento de las nuevas oportunidades de mercado y los nuevos grupos de riesgo; cómo conocer mejor a los clientes e influir en ellos; cómo acceder a información sobre acumulación de riesgo y orientación de la cartera a través del enlace de carteras existentes a conjuntos de datos externos ortogonales; y cómo mejorar la eficiencia mediante la automatización de tareas manuales y repetitivas que actualmente ocupan un valioso tiempo tanto a suscriptores como a gestores de siniestros.

Mejora de la tasa de siniestralidad

Las pruebas piloto de analítica avanzada realizadas en diversos ramos indican mejoras sustanciales de la tasa de siniestralidad, pero los resultados en condiciones comerciales en tiempo real pueden variar por distintas razones. Dicho esto, la mayoría de aseguradoras parece apuntar a una mejora de las tasas de siniestralidad de alrededor del 2-5 % en condiciones comerciales reales.

“El tiempo necesario para implementar proyectos de Soluciones de P&C depende del ramo y del objetivo del proyecto, pero varias semanas es el tiempo mínimo para una implantación rápida. Lograr una integración más amplia del negocio y eficiencias a mayor escala puede llevar más tiempo; el área de Analítica de P&C, que es parte del paquete de Soluciones de P&C, también puede integrar otras soluciones en sus proyectos para aportar beneficios adicionales a los clientes”, afirma Eric Schuh, director global de Soluciones de P&C de Swiss Re.

Una visión holística de la analítica avanzada en el seguro no vida

El estudio sigma reúne información y experiencia de los ramos de P&C comerciales clave. “La capacidad para conseguir información predictiva útil a partir de volúmenes de datos en constante aumento presenta dificultades. Es necesaria una mayor inversión de tiempo y recursos en el tratamiento de datos. La mayoría de fuentes de datos nuevos no se ha creado para el seguro, y puede que los propietarios de los datos no entiendan el seguro ni lo que debe hacerse para que los datos resulten útiles para las aseguradoras”, afirma Daniel Ryan, director de investigación de riesgos de seguro de Swiss Re Institute.

En propiedad comercial, las aseguradoras están usando datos para autocompletar criterios de suscripción para nuevos negocios y renovaciones, y están cambiando a plataformas de inspección virtual. Los datos sobre ubicación y ocupación pueden modelizarse para generar calificaciones de riesgo que permitan a los suscriptores basar la selección de riesgos y el precio en la experiencia del conjunto del mercado.

Aplicación práctica de la analítica de datos

En marítimo, las aseguradoras pueden ahora usar datos de comportamiento y situación detallados de más de 100 000 barcos para identificar comportamientos de riesgo y vigilar la concentración de riesgo, abriendo la vía para «empujar» al asegurado a mejorar las medidas preventivas.

Por qué invertir en analítica de datos

La implementación con éxito de proyectos de analítica comienza con la formulación de las preguntas adecuadas sobre propuestas de valor y fuentes de datos, por ejemplo, cómo identificar áreas donde la analítica genere valor tangible; cómo crear una estrategia de datos holística; cuáles son los criterios de éxito (ROI y horizonte temporal). Un marco útil para determinar el valor de los proyectos es evaluarlos respecto a su atractivo, factibilidad técnica y viabilidad comercial. Las aseguradoras deben centrarse inicialmente en ámbitos donde haya un alto potencial en los tres frentes.

Daniel Knüsli destaca cómo el creciente interés por utilizar herramientas analíticas avanzadas está influyendo en el desarrollo del negocio de Swiss Re: “Seguimos viendo que existe demanda de Analítica de P&C, que forma parte del paquete de Soluciones de P&C de Swiss Re, para proporcionar información comercial basada en datos tangibles que ayude a nuestros clientes a hacer crecer su negocio, aumentar su rentabilidad y mejorar su eficiencia”.

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