El Big Data, la Analítica de Datos y la Inteligencia Artificial han entrado con fuerza en las grandes aseguradoras, según la consultora AIS Group, especialista en el desarrollo de modelos predictivos. Su suma aporta un enorme valor a la hora de ser más eficientes y competitivos , identificar nuevas oportunidades de negocio, optimizar procesos, mejorar la experiencia de cliente y la rentabilidad. El objetivo es tomar las mejores decisiones basadas en datos.
Disponer de información de calidad es la base para construir modelos predictivos cuyo impacto en el negocio es notorio, al facilitar la toma de decisiones óptimas. Hasta la llegada de estas tecnologías, las decisiones tenían un fuerte componente de subjetividad. Hoy, disponer de datos internos, complementarlos con fuentes externas que aportan información sociodemográfica, catastral o de caracterización de zonas territoriales, permite tomar decisiones data-driven, decisiones informadas, que comportan un mayor grado de poder predictivo y de acierto. En paralelo, la inteligencia artificial y el big data facilitan la automatización de tareas y procesos, reduciendo los costes de estas empresas y aumentando su eficiencia.
Siete grandes áreas de aplicación
La experiencia acumulada en el sector permite identificar sus principales áreas de aplicación. Según Germán Sánchez, Responsable de Big Data e IA de AIS Group, hay siete áreas donde el big data y la inteligencia artificial son claves para el negocio de las aseguradoras.
La primera, enriquece automáticamente los datos de sus asegurados. Por ejemplo, pueden completar el perfil de sus clientes incorporando una estimación de sus ingresos o datos de valoración automática de sus inmuebles de residencia, sin tener que solicitarles nada. De este modo, pueden calcular con mayor precisión el valor de reposición en caso de siniestro.
La segunda, optimiza y personaliza las campañas. Mediante el análisis de datos, las aseguradoras pueden segmentar su cartera de clientes en base a un perfil concreto para ofrecerle la contratación de determinados productos o servicios para los que se observa una elevada propensión de compra. Así, de acuerdo con el perfil del usuario, pueden lanzar campañas proactivas orientadas a la venta cruzada.
Del mismo modo, pueden servirse de toda la información del cliente y de datos estadísticos complementarios como los demográficos, los catastrales o los climatológicos para ajustar coberturas y precios de las pólizas. Residir en una zona con alto riesgo de lluvias torrenciales es algo que las compañías aseguradoras toman en consideración.
Otro elemento clave es mejorar la experiencia del cliente. Personalizar la oferta y la comunicación con el cliente deriva en un aumento de la satisfacción y la lealtad del usuario con su aseguradora.
También permiten predecir la fuga de los clientes. El análisis de datos permite activar alertas para detectar de forma temprana señales en el comportamiento del asegurado que indiquen un posible abandono de la compañía. Esto da la opción de poner en marcha estrategias de retención.
El Big Data y la IA permiten detectar el fraude. Es una de las mayores preocupaciones de las empresas de seguros y gracias a la analítica de datos y a los modelos de IA, pueden identificar patrones sospechosos más eficazmente.
Finalmente, estas tecnologías ofrecen insights. Al analizar los datos, las aseguradoras pueden identificar tendencias y oportunidades de mercado, lo que puede representar una ventaja competitiva.
Indicadores más demandados
Según el responsable de Big Data e IA de AIS Group, uno de los datos a los que más recurren las empresas aseguradoras es la estimación de la renta del usuario. AIS Group dispone de una gran base de datos llamada Habits que contiene alrededor de 2.000 indicadores sociodemográficos, económicos y de caracterización de las distintas zonas territoriales de España “y entre ellos -indica- el más popular entre nuestros clientes del sector seguros es el cálculo de los ingresos estimados”.
Además, las aseguradoras quieren disponer de información cada vez más completa y es muy común que se demanden datos relativos a los gastos por las distintas partidas de la cesta de la compra, al valor de la vivienda, a la tipología de familia, a las características específicas de la zona, que van desde aspectos relacionados con la actividad económica a la criminalidad o la climatología.
“Con el gran avance de la digitalización -concluye Sánchez- estamos percibiendo cada vez mayor interés en datos relativos al consumo de la tecnología”.
