5 ventajas de implementar Big Data al sector seguros

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Según Forbes, el Big Data es el proceso de recolección y análisis de grandes cantidades de información a través de diversas herramientas digitales. Datos que que de forma tradicional sería impensable procesar. Te contamos cuáles son los beneficios de implementar el Big Data en los seguros.

Big data en la industria aseguradora

En un momento de revolución digital como el que estamos viviendo, se puede confirmar que el Big Data no es una tendencia por llegar, sino una realidad inmersa en la sociedad. Para darse cuenta de su poder, basta con reflexionar sobre la cantidad de información que puede generar una persona durante un solo día.

Para ponernos en situación, la consultora Domo hizo una infografía sobre los datos que se generaron en las mayores plataformas de internet durante el año 2018. Los resultados son abrumadores. Solo en WhatsApp se enviaron más de 38 millones de mensajes y se deslizaron 1,1 imágenes en Tinder.

Cada acto, cada clic o cada descarga, genera un dato. Un dato que se alberga en una gran base esperando a ser organizado y tramitado. Aquí entra el Big Data, un sistema encargado de transformar los datos vacíos en información de peso para las corporaciones.

El avance en los sistemas analíticos de Big Data, el desarrollo de técnicas específicas de Inteligencia Artificial y la aplicación del Business Intelligence en los procesos operacionales de la empresa supone una auténtica revolución en términos de conocimiento del cliente, prevención de riesgos, captación y fidelización, personalización de oferta, etcétera. 

Todo ello es aplicable a un gran número de sectores. Algunos como la banca, las telecomunicaciones, empresas de energía o los servicios logísticos ya hacen uso de esta tecnología de almacenaje y análisis de datos masivos.

No obstante, queremos centrar nuestra atención en las aseguradoras. Un sector que hasta hace poco, se basaba en sistemas tradicionales. La implementación del Big Data en sus procesos consigue ofrecer servicios a la medida de las entidades.

Por su parte, esta tecnología, se focaliza en conseguir las herramientas analíticas que permitan modelar los riesgos, interpretar los comportamientos de los clientes, medir los impactos de los procesos implantados, entre otras muchas funcionalidades.

Beneficios para la empresa y el cliente

1. Personalización de la oferta

Los clientes son cada vez más exigentes, sin embargo, las innovaciones tecnológicas permiten satisfacer la demanda de forma eficaz y en tiempo récord. Una de las tendencias que contribuye a ello se centra en ofrecer experiencias con mayor personalización de la oferta en base a los datos de los propios clientes.

La utilización de la información recopilada tras múltiples transacciones o seguros contratados y las analíticas ejercidas ofrecen una férrea ventaja competitiva respecto a otras empresas del mismo sector que no hagan uso de esta tecnología.

La personalización de la oferta en el ámbito digital augura buenos resultados gracias a los algoritmos de análisis del comportamiento y gustos de los usuarios, que consiguen ofrecer recomendaciones afines a sus necesidades reales.

2. Precio

A través de los modelos predictivos que se sirven de algoritmos específicos, las compañías aseguradoras son capaces de ofrecer primas de seguros mucho más personalizadas, en base a los hábitos y patrones específicos de cada perfil de cliente.

Un claro ejemplo son los seguros de automóvil. Desde hace un tiempo, diversas aseguradoras han implantado un sistema GPS conectado al vehículo del cliente. Esto les sirve para conocer la frecuencia de uso, el kilometraje realizado, las zonas frecuentadas, etcétera.

Este sistema se conoce como “pay as you drive” o “paga como conduces”. Una forma más justa y eficiente de ajustar las primas del seguro al riesgo real y verificado de los clientes. Esto se traduce en una fuerte ventaja competitiva, ya que el usuario siente que la empresa vela por su comodidad.

3. Predicción de riesgos

El sector de los seguros es uno de los grandes beneficiados por el Big Data, especialmente en el apartado de gestión de riesgo. Mediante los modelos predictivos, basados en datos históricos, es posible inducir la probabilidad de que un hecho se produzca y anteponerse a ello, minimizando al máximo el porcentaje de riesgo para la compañía.

Por su parte, el Big Data ofrece una cobertura de riesgo 360º. Esto quiere decir que el tratamiento adecuado de los datos proporciona una visión global, un escenario amplio ante cualquier incidente que pueda perjudicar a la aseguradora.

Establecer patrones y correlaciones entre diferentes perfiles de clientes o conductas de usuario ayuda en gran medida a las compañías a aplicar criterios y desarrollar estrategias preventivas ante situaciones graves con un amplio margen de tiempo.

4. Detección del fraude

El análisis de la información acumulada en las bases de datos junto al uso de tecnologías basadas en Data Mining permite anticiparse y detectar comportamientos de fraude que ayuden a tomar las medidas eficaces a fin de evitar o, por lo menos, minimizar pérdidas.

Gracias al uso de herramientas sofisticadas encargadas de extraer datos de fuentes internas y externas, es posible observar un amplio abanico de movimientos de los clientes para detectar patrones de comportamiento que puedan inducir a situaciones fraudulentas.

Para afrontar los fraudes se debe conocer el protocolo. En primer lugar, hay que identificar los patrones que dan lugar al engaño, saber qué sucesos ocurren más frecuentemente antes y después del fraude.

Después, analizar las situaciones y establecer correlaciones entre ellas para detectar las situaciones potencialmente fraudulentas. En ello, intervienen tecnologías como el Deep Learning, árboles de decisión, Blockchain, etcétera.

5. Fidelización

Mediante el uso de diferentes modelos predictivos y en base a la cantidad de información existente en sus bases de datos, las aseguradoras pueden prever con un gran porcentaje de acierto cuáles son las pólizas con mayor riesgo y probabilidad de abandono. A raíz de esto se puede elaborar una estrategia con la que retener esos clientes.