Cómo el Big Data está revolucionando el sector asegurador y ayudándolo a ser más competitivo

El sector de los servicios financieros, especialmente los seguros, siempre ha sido conocido por su enfoque conservador. Sin embargo, para mantener la ventaja competitiva, se ha vuelto muy importante que incluso las aseguradoras más conservadoras adopten nuevas tecnologías como Big Data, que ayuda a las empresas a procesar grandes cantidades de información, aumentar la eficiencia del flujo de trabajo, diseñar productos que los clientes realmente necesidad, y reducir los costos de operación.

El impacto de Big Data en los negocios

Todas las empresas generan enormes cantidades de datos sobre sus clientes y el entorno competitivo. Anteriormente, cuando su capacidad para procesar esta enorme cantidad de datos era limitada, las empresas no podían aprovechar los datos para mejorar sus productos y servicios u obtener información sobre el comportamiento de los clientes que les permitiera obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, con el acceso relativamente fácil al poder computacional masivo a costos bajos y la capacidad de aplicar tecnología artificial para analizar los datos, se ha vuelto fácil convertirlos en información significativa que se puede aplicar en varios frentes. Comúnmente, Big Data se usa para desarrollar nuevos modelos de distribución e interacción con el cliente, como cajas de chat, asesores automáticos, asistentes virtuales, etc. para mejorar la calidad de la experiencia del cliente y hacer que los esfuerzos de marketing estén mejor enfocados. Big Data también se encuentra en el centro de la automatización de procesos, ya que permite mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo internos al reemplazar la intervención manual con la automatización. Una consecuencia importante del impacto de la implementación de Big Data es que permite a las empresas crear nuevos conceptos de modelo de negocio que pueden proporcionarles una gran ventaja competitiva.

Las implicaciones de Big Data para la competencia y la innovación

La base de los seguros ha sido tradicionalmente el análisis de varios tipos de datos, como la información personal de los asegurados, las estadísticas de accidentes, las cifras de mortalidad y las tendencias, así como múltiples fuentes de información de terceros que se utilizan para clasificar a las personas en diferentes categorías de riesgo. , prevenir pérdidas por fraude y optimizar gastos. El rápido movimiento hacia la adopción de la recopilación y el procesamiento de información digital ha abierto varias fuentes nuevas para la industria de seguros que se pueden utilizar para crear un patrón de comportamiento complejo para cada cliente y asignar una clase de riesgo específica. Las nuevas fuentes de datos más populares son el comportamiento en línea que incluye patrones de compra en línea, comportamiento de navegación en Internet y presencia y actividad en las redes sociales y datos extraídos de forma anónima por sensores que están integrados en los muchos dispositivos inteligentes que usamos, como automóviles, drones, hogares inteligentes. , Internet de las cosas, etc. Los datos de estas nuevas fuentes se pueden combinar con los extraídos de las fuentes tradicionales para generar información sobre el estilo de vida y el comportamiento de una persona en tiempo real que se puede utilizar para establecer una ventaja competitiva duradera.

Aplicaciones del Big Data en el Sector Asegurador

Los expertos en el negocio de los seguros opinan que la capacidad de las empresas para mantenerse competitivas en el sector de los seguros dependerá cada vez más de cómo pueden acceder a los datos y obtener nuevas perspectivas relacionadas con el riesgo a partir de ellos. El uso de Big Data puede permitir descubrir nuevos enfoques para fomentar un comportamiento prudente, lo que permite que las nuevas tecnologías permitan que el papel que juegan los seguros pase de la mera protección del riesgo percibido a la predicción y prevención reales del riesgo. Un vistazo a lo que Big Data puede hacer por la industria de seguros:

Adquisición de Clientes

En lugar de confiar en las respuestas proporcionadas por el cliente en un formato estructurado de un formulario de solicitud, es posible obtener información más precisa sobre las preferencias y el comportamiento de una persona mediante el análisis de las enormes cantidades de datos que genera durante el uso de canales como el correo electrónico. , redes sociales y otros métodos de retroalimentación electrónica, como el comportamiento de navegación web. La diversidad de las fuentes y la gran cantidad de datos no estructurados hace posible que las compañías de seguros aumenten su eficiencia en la captación de nuevos clientes pertenecientes a un perfil objetivo.

Retención de clientes

Dado que la adquisición de clientes es muy difícil y costosa, las compañías de seguros deben concentrarse en retener a sus clientes existentes. Dado que ningún cliente se va de repente, el análisis de Big Data puede revelar signos tempranos de insatisfacción para que las compañías de seguros puedan reaccionar rápidamente y abordar la queja específica y, en general, mejorar sus servicios para eliminar los puntos débiles comunes. La lealtad del cliente se puede aumentar con una mejor comprensión de cuáles son las principales razones de insatisfacción y abordar los problemas de múltiples maneras, como cambiar el precio, ofrecer descuentos, etc.

Evaluación de Riesgo

Tradicionalmente, la rentabilidad de las compañías de seguros se relaciona con la eficiencia y precisión con la que pueden evaluar el riesgo de sus clientes y ofrecerles productos que aborden las preocupaciones de riesgo a precios competitivos. La aplicación de tecnologías Big Data puede elevar sustancialmente la eficiencia y la precisión de la evaluación de riesgos, lo que hace posible ofrecer productos de seguros mejor estructurados y con mejores precios. Los métodos de modelado predictivo habilitados para big data también hacen posible que las compañías de seguros realicen una evaluación de los problemas e inquietudes específicos que pueden surgir de los clientes individuales y determinen con mucha precisión su perfil de riesgo.

Prevención y Detección de Fraude

Según http://www.insurancefraud.org, el sitio web de Coalition Against Insurance Fraud, las compañías de seguros estadounidenses pierden más de $80 mil millones debido a incidentes de fraude. El efecto de esto es la reducción de la rentabilidad de las compañías de seguros y el aumento de las primas para todos y cada uno de los clientes. Usando técnicas de modelado de Big Data, las aseguradoras pueden descubrir a los clientes que tienen más probabilidades de haber estado involucrados en prácticas fraudulentas e investigar su aplicación con más detalle.

Personalización de Servicios y Precios

Entre las mayores ventajas de Big Data está que el análisis de cantidades masivas de datos no estructurados ayuda a las aseguradoras a comprender mejor lo que realmente necesita el cliente. Las compañías de seguros pueden entonces utilizar la información para estructurar ofertas que sean más personalizadas teniendo en cuenta sus patrones de comportamiento e historial médico. El resultado es un producto que se adapta mejor a las necesidades del cliente, se ajusta mejor a su presupuesto y, sin embargo, ofrece a la aseguradora la rentabilidad y la seguridad necesarias para la satisfacción de las partes interesadas.

Conclusión

Big Data tiene múltiples beneficios para el sector asegurador; no solo puede automatizar numerosos procesos manuales haciéndolos más precisos y eficientes, reducir los costos de operación, ayudar a desarrollar nuevas políticas que se adapten mejor a los clientes, sino también brindar una ventaja competitiva o una mejor adquisición y retención de clientes.