Füture INESE-. A medida que los clientes exigen experiencias fluidas con menos fricción, las organizaciones buscan capitalizar los datos a través de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para reducir costes y transformar la gestión de siniestros, la suscripción, el servicio al cliente y la detección de fraudes.
En el mundo del seguro es imprescindible hacer una evaluación precisa del riesgo a través de los datos de salud, financieros o medioambientales, entre otros. Y esto lo ofrece ahora la transformación digital, que ha mejorado los métodos tradicionales de recopilación de datos de la industria gracias a las distintas aplicaciones de la tecnología como el almacenamiento en la nube para ofrecer seguros en tiempo real, los modelos predictivos basados en Machine Learning para predecir riesgos o la mejora de la experiencia de cliente con Big Data.
En este contexto, Cloudera ha analizado cómo la analítica de datos, la inteligencia artificial o la nube están transformando la industria de los seguros para siempre.
Almacenamiento en la nube para ofrecer seguros en tiempo real
La nube puede almacenar datos estructurados y no estructurados, y se adapta para permitir que nuevos tipos de datos, procesos y modelos basados en análisis en tiempo real se pongan en marcha y se amplíen más rápido que nunca. Con los nuevos flujos de datos que se recogen y analizan casi en tiempo real, las aseguradoras pueden ofrecer serviciosmás personalizados, oportunos y pertinentes.
Al no estar limitada por la capacidad de almacenamiento o procesamiento, la nube es lo suficientemente ágil como para procesar y coordinar datos de múltiples fuentes, en directo. Además de proporcionar velocidad y agilidad, las soluciones desplegadas en la nube proporcionan la seguridad y la protección necesarias para proteger los datos, así como la capacidad de ajustarse a leyes nuevas y en evolución, lo que es una cuestión fundamental en un sector tan regulado como el de los seguros.
Modelos predictivos basados en Machine Learning para predecir riesgos
Gracias al Machine Learning, una aseguradora de vida puede utilizar el historial y las condiciones médicas para predecir el riesgo de suscribir a un superviviente de una enfermedad grave. Mediante la aplicación de esta tecnología, la aseguradora puede identificar qué clientes tienen buenas perspectivas de salud sin necesidad de más evaluaciones, lo que permite aumentar el número de clientes y reducir los costes médicos.
Los modelos predictivos precisos pueden desplegarse fácilmente en diferentes productos, regiones y funciones, creando una plataforma ágil que se adapte rápidamente a los requisitos del negocio y tenga un impacto directo en los resultados de una compañía de seguros.
Aumentar la satisfacción de los clientes gracias al Big Data
Al tomar decisiones basadas en datos a lo largo de las fases de comercialización, cotización, gestión de pólizas, detección y prevención del fraude o retención, una aseguradora puede maximizar los ingresos, manteniendo el riesgo y el coste bajo control. Por ejemplo, una campaña de marketing puede dirigirse a un grupo de clientes potenciales que tienen más probabilidades de responder positivamente. Estos clientes potenciales se seleccionan de entre millones de consumidores, basándose en datos agregados sobre su estilo de vida, historial crediticio, bases de datos de medicamentos recetados y otras fuentes.
En definitiva, el tiempo y los costes de captación de clientes se reducen considerablemente cuando se puede automatizar gran parte del proceso. Además, el precio de la póliza también se determina utilizando Big Data. Como consecuencia, la satisfacción del cliente aumenta si puede obtener un presupuesto y comprar una póliza online en 20 minutos, en lugar de en un mes.
