Analítica predictiva en seguros: gestión de riesgos y fraudes

¿Qué es la analítica predictiva en el sector asegurador?

Según la Harvard Business School, el análisis predictivo es un concepto que hace referencia al uso de los datos para predecir eventos y tendencias en el futuro. Generalmente, las conclusiones que se obtienen de este tipo de estudios sirven para tomar decisiones estratégicas que favorezcan a las empresas.

En el caso de las empresas aseguradoras, la analítica predictiva permite detectar los fraudes de una manera más precisa, acelerar los procesos y automatizar tareas, optimizar los costos y mejorar la experiencia de los clientes. 

Principales beneficios de implementar la analítica predictiva

El uso de la analítica predictiva tiene un gran número de beneficios asociados, tanto en la industria de los seguros como en cualquier otra. A continuación, te comentamos cuáles son algunos de ellos, y qué es lo que pueden lograr las empresas aseguradoras con el uso de software y tecnología de análisis predictivo.

Optimización de procesos en seguros

La optimización de los procesos es uno de los beneficios más importantes de la analítica predictiva en el área de los seguros. Como ya mencionamos antes, las herramientas que se utilizan en este tipo de análisis permiten optimizar procesos como la evaluación de riesgos, el cálculo de los precios para las pólizas de seguros y el procesamiento de las reclamaciones.

En el largo plazo, integrar este tipo de herramientas le puede ayudar a las empresas a reducir sus costos operativos, aumentar la eficiencia y responder de una manera más rápida a las necesidades de los asegurados.

Mejora en la gestión de riesgos

El software de análisis predictivo también mejora la gestión de riesgos, ya que ayuda a tener una visión más amplia sobre los clientes, detectando patrones de conducta sospechosos, y evaluando si su comportamiento puede tener algún tipo de correlación con actividades de alto riesgo.

Reducción de fraudes en seguros

Según Duck Creek Technologies, cada año las empresas aseguradoras sufren grandes pérdidas a causa de reclamaciones fraudulentas. Las herramientas de análisis predictivo se presentan como una solución a este problema, ya que se pueden utilizar para identificar y prevenir posibles casos de fraude incluso antes de que ocurran.

Uso de modelos predictivos para detección

Decide Soluciones también habla de la analítica predictiva, y resalta que es posible entrenar los modelos de machine learning con datos como los de impago y morosidad, con el propósito de detectar variables y pautas clave en el fraude. Esto ayuda en la reducción del riesgo y las pérdidas vinculadas a malas prácticas de los asegurados. 

¿Cómo adoptar la analítica predictiva en tu empresa?

Adoptar la analítica predictiva en una organización requiere una combinación estratégica de tecnología, infraestructura y cultura empresarial. Este proceso implica no solo la implementación de herramientas avanzadas como el aprendizaje automático y el big data, sino también un cambio en la mentalidad de los equipos y en los procesos organizativos.

Las aseguradoras deben establecer un plan claro que abarque desde la identificación de necesidades específicas hasta la capacitación de equipos y la integración de sistemas.

Es decir, más allá del conocimiento de las herramientas y su uso, también es necesario que los equipos desarrollen soft skills como habilidades de negociación, comunicación efectiva y trabajo en equipo.

Paso a paso para implementar soluciones predictivas

La implementación de las soluciones de análisis predictivo es compleja, y requiere de la asistencia de una empresa especializada en el área.

En total, se puede hablar de al menos seis fases, que van desde la etapa en la que se identifican cuáles son las necesidades o los desafíos a los que debe hacer frente, hasta la recolección de datos, la personalización de los modelos de análisis predictivo y la integración de estas herramientas con el ecosistema digital de la empresa.

Consejos para superar desafíos comunes

Como ya mencionamos antes, la implementación de las herramientas de análisis predictivo puede llegar a ser compleja, y las empresas se enfrentan a un gran número de desafíos durante las primeras fases.

No solo hablamos de desafíos técnicos como contar con datos completos y de alta calidad, sino de desafíos que tienen que ver con la cultura de la empresa, como lo es la gestión del cambio organizacional y la capacitación de equipos en el uso de herramientas.

Si te interesa mejorar la cultura de tu empresa, te recomendamos leer nuestro artículo sobre técnicas de comunicación efectiva. 

Aplicaciones clave en la industria aseguradora

La analítica predictiva tiene diferentes aplicaciones dentro de la industria aseguradora, y gracias a ellas es posible tener un modelo de negocio más rentable. Estas son algunas de las más importantes:

Identificación de nuevas necesidades de los clientes

La capacidad de anticipar las necesidades de los clientes es fundamental en un mercado tan competitivo como el de la industria aseguradora. Con estas herramientas no solo es posible identificar qué productos o servicios pueden ser más efectivos, sino optimizar las estrategias de marketing y los embudos de venta.

Personalización de productos y servicios

Las herramientas de análisis predictivo son clave en la personalización de los productos y servicios que se ofertan a cada asegurado. El análisis de datos permite generar perfiles de riesgo personalizados para cada cliente, lo que ayuda a brindar una cobertura de seguros más ajustada a sus necesidades y preferencias.

Reducción de tiempos de resolución

Este es un aspecto que tiene un impacto positivo sobre la experiencia de los clientes, y es que estas herramientas también ayudan a identificar de manera automática los casos que pueden resolverse rápidamente y asignar los recursos necesarios para lograrlo. Esto no solo reduce los tiempos de espera para los clientes, sino que también optimiza los costos operativos de la compañía.

Análisis de siniestros atípicos

Un artículo de Rapid Innovation explica que el análisis predictivo se puede utilizar para estudiar el posible impacto que puede tener un siniestro atípico, como los relacionados a los desastres naturales, lo que ayuda a que las empresas se preparen de una manera más efectiva. Esto puede incluir ajustes en las pólizas y campañas de comunicación con los asegurados para reducir el nivel de riesgo. 

Tecnologías y herramientas utilizadas

Ya mencionamos de manera superficial cuáles son algunas de las herramientas que se utilizan en la analítica predictiva, pero es necesario que profundicemos más en ello, para entender cuál es su impacto y qué se puede obtener de cada una de ellas.

Uso de Big Data en la analítica predictiva

Sobre el uso del Big Data en la industria aseguradora, hay que resaltar que las aseguradoras recopilan datos de diversas fuentes, como sensores telemáticos, redes sociales, historiales de reclamos y registros médicos, lo que permite obtener una visión más completa del comportamiento de los asegurados y los riesgos asociados.

Modelos de machine learning en seguros

Estas tecnologías aprenden de los datos históricos y ajustan sus algoritmos de manera dinámica para mejorar su precisión con el tiempo. En el sector asegurador, se utilizan ampliamente para una variedad de aplicaciones, desde la predicción de fraudes hasta la optimización de las pólizas y la experiencia de los clientes, algo de lo que ya mencionamos al hablar de los beneficios de la analítica predictiva. 

Casos de éxito en la analítica predictiva para seguros

La analítica predictiva ha demostrado ser una herramienta clave en el sector asegurador, con casos destacados que reflejan su impacto en la mejora de procesos, optimización de recursos y aumento de la satisfacción del cliente.  

En Estados Unidos, por ejemplo, una aseguradora implementó un sistema basado en analítica predictiva para prevenir reclamos y mejorar la seguridad en carretera.

El sistema de análisis predictivo que utilizó para esto, ayuda a predecir condiciones de manejo potencialmente peligrosas y envía notificaciones instantáneas a los conductores con medidas de seguridad adecuadas.

Otro ejemplo es el de las empresas que utilizan los    sistemas de análisis predictivo para optimizar la gestión de riesgos, los precios y los servicios que ofrece a sus clientes.

En el área de los seguros de propiedad y accidentes hay empresas que han transformado su proceso de reclamos de automóviles con la implementación de analítica predictiva. Esto les ha permitido calcular una estimación instantánea y precisa de las reparaciones en menos de 5 segundos desde la notificación inicial de un siniestro.  

En muchos casos, esto ha significado una reducción del 59% en el tiempo total del ciclo de reclamos, una disminución del 52% en los días de renta de vehículos y una reducción del 56% en los días de almacenamiento.