{"id":13113,"date":"2023-07-27T11:25:26","date_gmt":"2023-07-27T10:25:26","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=13113"},"modified":"2023-07-27T11:25:26","modified_gmt":"2023-07-27T10:25:26","slug":"siete-areas-donde-el-big-data-y-la-inteligencia-artificial-son-claves-para-el-negocio-de-las-aseguradoras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=13113","title":{"rendered":"Siete \u00e1reas donde el Big Data y la Inteligencia Artificial son claves para el negocio de las aseguradoras"},"content":{"rendered":"

Predecir la fuga de clientes, detectar fraude, ajustar coberturas y precios, mejorar experiencia del cliente, personalizar campa\u00f1as, enriquecer datos y ofrecer insights, son los 7 elementos clave en los que se centran las aseguradoras<\/strong><\/p>\n

El Big Data, la Anal\u00edtica de Datos y la Inteligencia Artificial han entrado con fuerza en las grandes aseguradoras seg\u00fan la consultora AIS Group, especialista en el desarrollo de modelos predictivos. Su suma aporta un enorme valor a la hora de ser m\u00e1s eficientes y competitivos, identificar nuevas oportunidades de negocio, optimizar procesos, mejorar la experiencia de cliente y la rentabilidad. El objetivo es tomar las mejores decisiones basadas en datos.
\nDisponer de informaci\u00f3n de calidad es la base para construir modelos predictivos cuyo impacto en el negocio es notorio, al facilitar la toma de decisiones \u00f3ptimas. Hasta la llegada de estas tecnolog\u00edas, las decisiones ten\u00edan un fuerte componente de subjetividad. Hoy, disponer de datos internos, complementarlos con fuentes externas que aportan informaci\u00f3n sociodemogr\u00e1fica, catastral o de caracterizaci\u00f3n de zonas territoriales, permite tomar decisiones data-driven, decisiones informadas, que comportan un mayor grado de poder predictivo y de acierto. En paralelo, la inteligencia artificial y el big data facilitan la automatizaci\u00f3n de tareas y procesos, reduciendo los costes de estas empresas y aumentando su eficiencia.<\/p>\n

Siete grandes \u00e1reas de aplicaci\u00f3n<\/strong>
\nLa experiencia acumulada en el sector permite identificar sus principales \u00e1reas de aplicaci\u00f3n. Seg\u00fan Germ\u00e1n S\u00e1nchez, Responsable de Big Data e IA de AIS Group, hay siete \u00e1reas donde el big data y la inteligencia artificial son claves para el negocio de las aseguradoras.
\nLa primera, enriquece autom\u00e1ticamente los datos de sus asegurados. Por ejemplo, pueden completar el perfil de sus clientes incorporando una estimaci\u00f3n de sus ingresos o datos de valoraci\u00f3n autom\u00e1tica de sus inmuebles de residencia, sin tener que solicitarles nada. De este modo, pueden calcular con mayor precisi\u00f3n el valor de reposici\u00f3n en caso de siniestro.
\nLa segunda, optimiza y personaliza las campa\u00f1as. Mediante el an\u00e1lisis de datos, las aseguradoras pueden segmentar su cartera de clientes en base a un perfil concreto para ofrecerle la contrataci\u00f3n de determinados productos o servicios para los que se observa una elevada propensi\u00f3n de compra. As\u00ed, de acuerdo con el perfil del usuario, pueden lanzar campa\u00f1as proactivas orientadas a la venta cruzada.
\nDel mismo modo, pueden servirse de toda la informaci\u00f3n del cliente y de datos estad\u00edsticos complementarios como los demogr\u00e1ficos, los catastrales o los climatol\u00f3gicos para ajustar coberturas y precios de las p\u00f3lizas. Residir en una zona con alto riesgo de lluvias torrenciales es algo que las compa\u00f1\u00edas aseguradoras toman en consideraci\u00f3n.
\nOtro elemento clave es mejorar la experiencia del cliente. Personalizar la oferta y la comunicaci\u00f3n con el cliente deriva en un aumento de la satisfacci\u00f3n y la lealtad del usuario con su aseguradora.
\nTambi\u00e9n permiten predecir la fuga de los clientes. El an\u00e1lisis de datos permite activar alertas para detectar de forma temprana se\u00f1ales en el comportamiento del asegurado que indiquen un posible abandono de la compa\u00f1\u00eda. Esto da la opci\u00f3n de poner en marcha estrategias de retenci\u00f3n.
\nEl Big Data y la IA permiten detectar el fraude. Es una de las mayores preocupaciones de las empresas de seguros y gracias a la anal\u00edtica de datos y a los modelos de IA, pueden identificar patrones sospechosos m\u00e1s eficazmente.
\nFinalmente, estas tecnolog\u00edas ofrecen insights. Al analizar los datos, las aseguradoras pueden identificar tendencias y oportunidades de mercado, lo que puede representar una ventaja competitiva.
\n\u201cLa simbiosis entre big data y modelos de inteligencia artificial \u2013 afirma Germ\u00e1n S\u00e1nchez – est\u00e1 llamada a convertirse en un pilar en lo que a las estrategias de captaci\u00f3n y fidelizaci\u00f3n de asegurados\u201d.<\/p>\n

Indicadores m\u00e1s demandados<\/strong>
\nSeg\u00fan el responsable de Big Data e IA de AIS Group, uno de los datos a los que m\u00e1s recurren las empresas aseguradoras es la estimaci\u00f3n de la renta del usuario. AIS Group dispone de una gran base de datos llamada Habits que contiene alrededor de 2.000 indicadores sociodemogr\u00e1ficos, econ\u00f3micos y de caracterizaci\u00f3n de las distintas zonas territoriales de Espa\u00f1a \u201cy entre ellos -indica- el m\u00e1s popular entre nuestros clientes del sector seguros es el c\u00e1lculo de los ingresos estimados\u201d.
\nAdem\u00e1s, las aseguradoras quieren disponer de informaci\u00f3n cada vez m\u00e1s completa y es muy com\u00fan 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 tipolog\u00eda de familia, a las caracter\u00edsticas espec\u00edficas de la zona, que van desde aspectos relacionados con la actividad econ\u00f3mica a la criminalidad o la climatolog\u00eda.
\n\u201cCon el gran avance de la digitalizaci\u00f3n -concluye S\u00e1nchez- estamos percibiendo cada vez mayor inter\u00e9s en datos relativos al consumo de la tecnolog\u00eda\u201d.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de AIS Group<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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