La transformación digital del sector seguros a través de la ciencia de datos

El procesamiento de datos siempre ha sido el núcleo del negocio de los seguros; históricamente, las compañías de seguros han procesado conjuntos de datos tradicionales como datos demográficos o datos de comportamiento para informar sobre decisiones de suscripción, políticas de precios, evaluar y resolver las reclamaciones y beneficios de los titulares de pólizas, así como para detectar y prevenir el fraude.

La ciencia de datos es un término que a veces se da en una amplia gama de actividades que ahora se llevan a cabo en relación con la extracción del valor de los datos, la analítica de datos para aseguradoras, aprendizaje automático, minería de datos e inteligencia artificial. Ciertamente no es una disciplina nueva, pero su aplicación generalizada a los seguros es relativamente nueva y es uno de los desafíos clave que traerá nuevas perspectivas a las compañías de seguros para optimizar las coberturas en todas sus carteras.

Si una industria en el mundo ha utilizado tradicionalmente los datos para tomar decisiones más que ninguna otra, es la de los seguros. Hoy en día, las aseguradoras continúan invirtiendo fuertemente en la infraestructura necesaria para recopilar, organizar y analizar datos. La analítica de datos en seguros es algo más que un simple cálculo de números. Vemos nuevas estrategias para el análisis de Big Data de seguros que ayudan a las empresas a hacer aún más con su información.

¿De dónde se extraen los datos?

Fuentes tradicionales de datos	Fuentes nuevas de datos
Datos médicos (historial médico, estado médico)	Datos de IoT (comportamiento de conducción del automóvil, actividad física y afección médica mediante wearables)
Datos demográficos (edad, sexo, estado civil y familiar, profesión, dirección)	Datos de medios en línea (búsquedas en la web, compras en línea, actividades en las redes sociales)
Datos de pérdidas (informes de reclamaciones de accidentes automovilísticos, casos de responsabilidad)	Datos de codificación geográfica (coordenadas de latitud y longitud de una dirección física)
Datos de comportamiento (tabaquismo, consumo de alcohol, distancia recorrida en un año)	Datos de cuentas bancarias / tarjetas de crédito (hábitos de compra del consumidor, datos sobre ingresos y patrimonio)
Datos de población (por ejemplo, tasas de mortalidad, tasas de morbilidad, accidentes automovilísticos)	Datos genéticos (resultados de análisis predictivos de los genes y cromosomas de una persona)

Estrategias para aprovechar los datos en los seguros

Tener buenos datos es una cosa; saber cómo maximizar su utilidad es algo completamente distinto. Existen varias herramientas y estrategias que las aseguradoras pueden utilizar para aprovechar al máximo sus datos:

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta valiosa en el espacio del Big Data de las operaciones de seguros, ya que actúa como el centro de poder central, impulsando poderosas herramientas automatizadas como el aprendizaje automático (machine learning) y el análisis predictivo que hacen posible las capacidades de seguros digitales. Para la industria de seguros, estas técnicas junto con cantidades crecientes de datos (por ejemplo, a través de una mayor interconectividad de dispositivos telemáticos y portátiles) representan una mejora radical en la capacidad de monitorear y evaluar con precisión el riesgo.

Blockchain

A nivel interno la tecnología Blockchain generará ganancias de eficiencia significativas, ahorros de costes, transparencia, pagos más rápidos y mitigación del fraude, al tiempo que permitirá que los datos se compartan en tiempo real entre varias partes de una manera confiable y rastreable, así como un intercambio de datos aún más seguro entre clientes y aseguradoras, mejorando la eficiencia y la transparencia. Las cadenas de bloques también pueden permitir nuevas prácticas de seguros para construir mejores productos y mercados. A nivel externo, el ecosistema de Blockchain requerirá un seguro cibernético que se puede tomar como una plantilla para la cobertura, por pérdidas financieras (billeteras e intercambios), responsabilidad profesional (desarrolladores) y fianzas (proyectos de tecnología y software). Las aseguradoras pueden evaluar el riesgo y asesorar sobre las mejores prácticas para el control y la mitigación de pérdidas.

Telemática

La telemática, el uso de tecnología de sensores para recopilar y transmitir datos en tiempo real a largas distancias, es la última estrategia en la recopilación de datos de los seguros. Las personas han comenzado a optar por planes que analizan datos de sus dispositivos portátiles y automóviles para informar mejor sobre sus pólizas de seguro, con la esperanza de obtener primas más baratas. La telemática brinda a las aseguradoras la oportunidad de acercarse mucho más a sus clientes y obtener una comprensión mucho más rica de sus necesidades y motivaciones. A través de los datos derivados de la telemática, las aseguradoras no solo pueden desarrollar y mejorar los ecosistemas de los clientes, sino también obtener información importante para el desarrollo del producto del seguro.

IoT

La continua evolución de Internet de las cosas (IoT) tiene el potencial de cambiar significativamente la naturaleza de las actividades humanas diarias. En el corazón de esta revolución se encuentran los dispositivos que están interconectados a través de múltiples redes. La mayoría de estos dispositivos son fáciles de usar y de instalar. Cada dispositivo puede recopilar, procesar y transmitir datos en tiempo real a cualquier punto final deseado. Esta capacidad ha abierto un mundo de posibilidades para las empresas, incluida la industria de seguros.

El IoT y su papel en el análisis del Big Data en los seguros es esencialmente ilimitado. Brinda a las aseguradoras acceso e información diferente a todo lo que tenían antes y puede afectar todas las áreas de negocio. IoT se utiliza principalmente en la industria de seguros para facilitar el procesamiento de reclamaciones, se busca tener un mejor control de los dispositivos y las pólizas de seguros, lo que conduce a la aceleración de la duración del procesamiento de las reclamaciones.