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Los datos están cambiando la industria de los seguros

Cloudera profundiza en las distintas aplicaciones de la tecnología para transformar el trabajo de las aseguradoras

InsurTech

El sector de los seguros está evolucionando rápidamente. 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.

A las compañías de seguros, como a la mayoría de sectores, les pilló por sorpresa la COVID-19. Sus modelos, datos y sistemas, perfeccionados durante décadas o siglos, sencillamente no tenían ni podían tener en cuenta cómo afectaría una pandemia a sus clientes. Además, muchos de los métodos tradicionales de recopilación de datos en los seguros, como las visitas de un perito para inspeccionar los daños y las citas médicas en persona, se convirtieron en opciones inviables.

Estos retos han abierto un mundo de posibilidades para reimaginar los seguros. Al fin y al cabo, el negocio de los seguros se reduce a la evaluación precisa del riesgo a través de los datos de salud, financieros o medioambientales, entre otros. La transformación digital ofrece a las aseguradoras nuevas formas de mejorar los modelos anteriores y por ello no sorprende que, según Deloitte, el 95% de las aseguradoras globales están en proceso o tienen la intención de acelerar la transformación digital en los últimos 12 meses.

Cloudera profundiza en las distintas aplicaciones de la tecnología para transformar el trabajo de las aseguradoras y en los beneficios que los negocios y los clientes pueden obtener de ello.

  1. 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 servicios más personalizados, oportunos y pertinentes que nunca.
  2. 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.

  3. 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.



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