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Pilar Arenas, Strategy, Business Development & Insurance Leader de Keyrus, nos habla sobre analítica predictiva en el sector asegurador.
La mayor parte de las empresas del sector asegurador están comprometidas con gestionar de manera efectiva y avanzada sus datos. Entienden los beneficios y los hitos a medio y largo plazo están claros, sin embargo, la implantación de casos de uso que impacten y alcancen a todos los procesos de la empresa es una cuestión de tiempo y sobre todo confianza. Timing a la hora de implementar casos de uso Para ser vendedor o prescriptor de algo, tienes que creerte el producto o servicio. Tienes que confiar ciegamente en él y aquí es donde se repite una y otra vez la “novedosa” frase “Si no lo veo, no me lo creo”.
En términos generales, el sector ha ido implementando casos de uso que han ido teniendo un impacto concreto en el negocio y la analítica predictiva cada vez se ha ido ganando más adeptos al ver que funciona, que trae resultados y que esos resultados están impactando de verdad en su día a día.
Este proceso es fundamental para establecer las bases de una buena cultura del dato, ya que son los propios empleados los que harán de preescriptores de estas soluciones y esta forma de trabajar y serán los únicos que lograrán que perdure en el tiempo. Es un hecho. Los casos de uso en producción de analítica predictiva en el sector seguros cada vez son más y alcanzan más procesos de la empresa. Casos de uso de gran impacto Los casos de uso se están utilizando para apoyar la toma de decisión. La analítica predictiva se utiliza para anticiparte a lo que va a pasar, prediciendo ciertos comportamientos para hacer recomendaciones, apoyándose para ello en algoritmos bastante complejos. Los casos de uso que más impulso están teniendo en el sector seguros son los relacionados con su propia cartera de productos y servicios de cara a personalizar la oferta, reducir el churn y fidelizarles. La experiencia de sus clientes es fundamental por lo que están analizando variables como el tiempo de respuesta a las necesidades de sus asegurados o su tasa de resolución de siniestros de cara optimizar esos procesos y mejorar su eficiencia. El proceso de prestaciones y siniestros, tiene una gran influencia en los resultados técnicos y por tanto en la cuenta de resultados, tanto desde la perspectiva de identificación del fraude como de la aplicación de modelos analíticos y de automatización de ciertas decisiones encaminadas a mejorar su eficiencia.
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