Las 10 aplicaciones más útiles de Big Data para seguros

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Big data. Un término cada vez más familiar que ya no sólo se relaciona con un avance tecnológico, sino que ahora se escucha en multitud de ámbitos y aplicaciones. Es capaz de proporcionar soluciones a antiguos retos empresariales y aporta nuevas formas de solucionar procesos actuales aumentando su rendimiento y reduciendo sus costes.

Y aunque se hable mucho de esta tecnología ¿Para que utilizan las empresas el Big Data? Pues principalmente para ampliar el conocimiento de sus clientes, pero hay muchas más aplicaciones que impactan y mejoran el rendimiento de una compañía.

Particularmente dentro del sector asegurador el Big Data cobra mucha importancia debido a la gran cantidad de datos que nos permite analizar, establecer patrones y anticiparnos a las necesidades de nuestros clientes y usuarios. Estas son algunas de las 10 aplicaciones más interesantes de Big Data en seguros:

1. Mejoras en el rendimiento de procesos

Las compañías aseguradoras realizan complejos procesos internos muchas veces suponen un coste y un valor de procesamiento elevado. Big Data ayuda a las empresas a mejorar los costes y los rendimientos de algunos de sus procedimientos más críticos que en la actualidad se encuentran al límite de sus tiempos de ejecución.

2. Visión completa del cliente

La combinación de la información de todos los canales que la aseguradora posee con el cliente proporciona una visión completa de cada uno de ellos.

Esto crea una respuesta de comunicación personalizada, lo que se traduce en valor de marca y obtención de ventajas competitivas. Además permite acceder a la información del consumidor de forma conjunta, lo que conlleva una toma de decisiones rápida y rentable.

3. Personalización de los productos

El Big Data es una herramienta muy útil para estudios de mercado, detección de tendencias poblacionales y de las necesidades del público.

4. Productos de pago por uso

La venta de micro-seguros y de productos asociados al pago por uso se ve impulsada por aplicaciones relacionadas con Big Data, Internet of Things y la interconexión y análisis de los datos. Un ejemplo de estas aplicaciones o dispositivos se encuentra en el ámbito sanitario y automovilístico, dispositivos capaces de registrar datos que permiten conocer mejor a sus clientes y moldear sus productos a ellos.

5. Cross Selling y Up Selling

La dificultad de captar nuevos clientes, ha hecho que las aseguradoras a aumentar la generación de ingresos en base a su cartera de clientes. Esto es lo que denominamos estrategias de Cros Selling y el Up Selling, y el Big Data potencia el éxito de estas estrategias.

Además del objetivo principal de cada una de estas estrategias, favorecen el aumento de relaciones sólidas y duraderas con los clientes. El Big Data ayuda a mantener un repositorio único de datos que favorece la personalización de ofertas, tanto de Cross Selling como de Up Selling.

6. Detección de fraude

La detección y prevención del fraude y el uso de indebido de los productos de las aseguradoras por parte de sus clientes, suponen todo un reto para las compañías y para el paradigma Big Data.

Con la utilización de soluciones Big Data, es posible analizar e incluso identificar de forma temprana posibles casos de fraude y reducir con esto la incidencia que este tiene en los costes de los siniestros.

Para ello, estas herramientas analizan los perfiles de los clientes, sus perfiles de siniestralidad y cruzan toda esta información con otros datos extraídos de siniestros, de social media y de análisis predictivos.

7. Mejorar las capacidades de búsqueda interna

Es posible utilizar la tecnología Big Data para mejorar la velocidad y capacidades de búsqueda sobre la información interna de la propia aseguradora, en concreto sobre información no estructurada como documentos en formato Word o PDF.

Estas mismas mejoras pueden aplicarse sobre escenarios de Call Center para proveer de sistemas de recomendaciones en tiempo real, o realizar encuestas de satisfacción a la totalidad de los clientes.

8. Realizar encuestas de satisfacción a la totalidad de los clientes

Además de esto, en la actualidad las aseguradoras lanzan encuestas para conocer el estado de un grupo reducido de sus clientes, sin embargo Big Data capacita a las aseguradoras a realizar encuestas a la totalidad de sus clientes, procesando los resultados de forma rápida y con un coste reducido.

9. Pricing Dinámico

Entendiéndolo como la capacidad de ajustar la tarificación de los riesgos y del mercado, el uso de soluciones de Big Data permite aumentar esta capacidad de las compañías aseguradoras para calcular el riesgo con más precisión y poder ajustar el precio, y la manera de hacerlo es estudiando las pérdidas y la propensión de fraude en las reclamaciones existentes.

10. Mejorar el análisis de sentimiento para mejorar el servicio al cliente

Las aseguradoras utilizan técnicas de procesamiento de lenguaje natural, de análisis textual y análisis de voz (para las llamadas recibidas en el Call center) sobre el contenido generado por los diferentes canales con los que interactúa el cliente para mejorar el análisis de sentimiento existente y mejorarlo.

Como conclusión, en todos los ejemplos expuestos las herramientas y capacidades analíticas del Big Data ayudan a las compañías aseguradoras a manejar gran cantidad de información y cruzar los datos de manera más fiable.

De esta manera todas ellas contribuyen a minimizar los riesgos, gracias al enriquecimiento de los datos que las compañías poseen sobre sus clientes.

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Ingeniera en Informática de Sistemas y entusiasta de las tecnologías asociadas al campo de Machine Learning y Deep Learning. Mi vida laboral esta ligada al área de ingeniería de proyectos, con una amplia experiencia en el sector seguros, aunque he trabajado con otros sectores como sanidad, defensa y marketing, entre otros. Actualmente, trabajo como Project Leader en Future Space