El análisis de datos y la inteligencia artificial están siendo claves en la transformación digital del sector asegurador dado que son las responsables de tener la posibilidad de detectar patrones, tendencias y relaciones ocultas entre millones de registros de información con los que cuentan las compañías.
En Keyrus Spain tenemos un profundo conocimiento del sector asegurador debido a nuestra dilatada experiencia trabajando con clientes con este tipo de necesidades tan concretas. Desde nuestros comienzos, hemos podido ver como el sector ha ido cambiando acorde con los avances tecnológicos y hemos ido ayudando a nuestros clientes con las tecnologías más punteras del momento.
A la hora de implementar nuevas tecnologías o renovar las existentes en cualquier organización es fundamental conocer de antemano qué procesos de negocio se van a ver afectados y a qué magnitud, las operaciones clave, los modelos de negocio del sector y las preferencias de los clientes, entre otros factores, para identificar los puntos de mejora.
El dato transforma las organizaciones hacia la realidad
La falta de optimización de procesos, las dificultades para detectar el fraude y los problemas de integración han sido los desafíos tradicionales del sector asegurador pero ahora más que nunca, se está haciendo frente a ellos gracias a los datos.
Las compañías de seguros están apostando por adoptar las últimas tecnologías y están ahorrando costes, tiempo y, potencialmente, incluso vidas, gracias a la agilidad y la simplicidad que pueden lograr en sus procesos.
La falta de optimización de procesos, las dificultades para detectar el fraude y los problemas de integración han sido los desafíos tradicionales del sector asegurador
Por ello, el análisis de esos grandes volúmenes de datos se ha convertido en el gran aliado de la transformación digital y revolución de este sector. La forma en la que se relacionan los clientes con las aseguradoras está cambiando, y estas innovaciones han afectado a todos los procesos, desde la cotización y suscripción a los riesgos hasta la gestión de las prestaciones de los siniestros, renovación de las pólizas o la oferta de servicios complementarios.
Las Estrategias más Acertadas de Big Data en el Sector Asegurador
Potenciar los Modelos Operacionales de Marketing
Transformar los modelos operacionales de Marketing actuales en procesos ágiles es fundamental para maximizar el volumen de ventas, adquirir una visión más nítida de los ingresos, el ROI de campañas y las acciones de marketing así como conocer los canales de venta más efectivos.
El objetivo final es predecir quién y cómo se va a responder al lanzamiento de una oferta o un nuevo producto o servicio. A la hora de analizar estos datos es fundamental contar con la capacidad de monitorización suficiente, ya que es de donde se obtendrá la perspectiva necesaria para la toma de decisiones.
Gestión de campañas
El sector asegurador es uno de los mercados más competitivos en los que estamos inmersos y hay que tener varios factores en cuenta como las capacidades de nuestra competencia y el nivel de sofisticación con el que cuentan nuestros clientes.Gracias al Big Data se podrá segmentar la cartera usando un método científico que identifique los canales ideales por los que influir en cada cliente o cada perfil.
El objetivo de la segmentación persigue mejorar la capacidad de captación, conectar mucho más con los clientes para favorecer la fidelización, innovación en servicios y análisis Cross y Up Selling gracias al conocimiento obtenido del cliente.
Las reclamaciones y los modelos analíticos
En una reclamación existe la posibilidad de precisar de la intervención de abogados, con los correspondientes costes que implica para ambas partes.
Los modelos predictivos pueden detectar la propensión de un asegurado a contratar a un abogado a la hora de litigiar tras un siniestro, analizando datos operacionales que reflejen atributos de los perfiles de los clientes.
Algoritmos de detección de fraude
La identificación del fraude a tiempo, ayuda a las compañías de seguros a reducir el volumen de denuncias por fraude y evitar pérdidas económicas.
Se crean modelos analíticos para construir un perfil de riesgo asociado a una identidad. Creando una puntuación basada en ese riesgo se predice la probabilidad de fraude de una solicitud y su posible pérdida.
Costes y externalización de los litigios
Muchas veces los abogados de la propia aseguradora no son suficientes para hacer frente a la preparación de un litigio o, por el contrario, no se les atribuye esa responsabilidad por tratarse de un asunto menos prioritario por lo que se recurre a la contratación de ayuda legal externa. La asignación de una reclamación a una firma externa o a los propios abogados debe responder a criterios objetivos, que aseguren la optimización del aprovechamiento de los recursos.
Con Big Data, las compañías de seguros pueden diseñar reglas de negocio más completas y basadas en un estricto método científico para asignar un litigio a un equipo legal externo.
Análisis de los cobros y la morosidad
Una de las áreas donde se trabaja de forma más intensa en las primeras fases de una implantación de un sistema basado en analítica predictiva es en el área de cobros y morosidad. Es fundamental crear un modelo de análisis y predicción de la morosidad para prevenir las pérdidas ocasionadas por reclamaciones fraudulentas.
Al contar con esta información objetiva, se pueden gestionar clientes problemáticos de manera más eficiente y elegir las medidas preventivas oportunas.
Retención de clientes y renovación de polizas
Mediante las técnicas de analítica avanzada que utilizamos, conseguimos maximizar los ingresos y minimizar los costes, ofreciendo mejores ofertas a los clientes más volátiles y creando estrategias de retención de clientes.
Del mismo modo, se logra la puntualidad en la renovación de las polizas vencidas. Al existir una alta tasa de caducidad en la industria también se cuenta con una creciente necesidad de renovación de esas pólizas, por lo que el Big Data ayuda a identificar a este segmento de clientes cuya retención se puede mejorar a tiempo.
Referencias: Hubspot