Empresas de todos los sectores dan cada vez más importancia a la capacidad de tomar decisiones basadas en datos. Disponer de información de calidad es la base para construir modelos predictivos cuyo impacto en el negocio es más que notorio. La combinación de big data e inteligencia artificial (IA) aporta un enorme valor para conseguir ser más eficientes y competitivos, identificar nuevas oportunidades de negocio, optimizar procesos, mejorar la experiencia de cliente y todo ello, logrando una mayor rentabilidad. Las compañías de seguros no son en absoluto ajenas a esta corriente. Al contrario, muchas de ellas hace años que han recurrido al big data y a la explotación de sus datos como parte de su estrategia. Pero, ¿para qué lo usan exactamente?
Germán Sánchez, responsable de Big Data e IA de AIS Group y especialista en el desarrollo de modelos predictivos, resume los siete aspectos en los que hay mayor generación de valor a partir de los datos.
Previamente conviene repasar las grandes consecuencias intrínsecas de servirse de big data y modelos de IA. En primer lugar, la capacidad de tomar decisiones óptimas. Las decisiones tradicionalmente han tenido un componente de subjetividad. En cambio, disponer de datos internos, complementarlos con fuentes externas que aportan información sociodemográfica o catastral o de caracterización de zonas territoriales, permite tomar decisiones data-driven al instante, decisiones informadas, que a su vez comportan un mayor grado de poder predictivo y de acierto.
Por otro lado, utilizar la inteligencia artificial y el big data facilita la automatización de tareas y procesos, lo que conlleva que las empresas pueden reducir sus costes y aumentar su eficiencia.
Partiendo de esa base, las compañías aseguradoras recurren a la combinación de big data e inteligencia artificial para:
- Enriquecer automáticamente los datos relativos a 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.
- Optimizar y personalizar campañas. Mediante el análisis de datos 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 al perfil del usuario, lanzan 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.
- 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. Asimismo, disponer de datos sin tener que solicitárselos al cliente también puede reducir los tiempos del onboarding.
- 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.
- Detectar 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.
- Insights. Al analizar los datos, las aseguradoras pueden identificar tendencias y oportunidades de mercado, lo que puede representar una ventaja competitiva.
Así pues, la simbiosis entre big data y modelos de inteligencia artificial está llamada a convertirse en un pilar en lo que a las estrategias de captación y fidelización de asegurados se refiere, impulsando el negocio y reduciendo a su vez el riesgo.
¿Cuáles son los indicadores más demandados por las compañías de seguros?
El responsable de Big Data e IA de AIS Group revela que uno de los datos a los que más recurren las empresas aseguradoras es la estimación de la renta del usuario. “En AIS disponemos 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, el más popular entre nuestros clientes del sector seguros es el cálculo de los ingresos estimados. Sin embargo, cada vez se requiere información 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-.”
“Recientemente, además, con el gran avance de la digitalización, también estamos percibiendo cada vez mayor interés en datos relativos al consumo de la tecnología”, revela Sánchez.
