Los datos son el activo número uno de las aseguradoras. A medida que estas se ven presionadas para seguir siendo competitivas, la adopción de soluciones de analítica de datos se convierte en una necesidad. Las organizaciones que implementan con éxito el análisis de datos consiguen operaciones eficientes, una mejor experiencia del cliente y nuevas oportunidades de crecimiento.
Sin embargo, el camino hacia la integración efectiva del análisis de datos está plagado de retos. Los Chief Data Officers (CDO) y los Chief Information Officers (CIO) de las aseguradoras tienen que lidiar con sistemas heredados obsoletos, un estricto cumplimiento de la normativa y complejidades en la gestión de datos.
En este artículo, exploraremos el panorama de la transformación de la analítica de datos de seguros. Nos sumergiremos en las oportunidades y obstáculos de adoptar la innovación impulsada por la analítica para obtener una ventaja competitiva.
Analítica de datos de seguros: Índice
Analítica en el sector de los seguros: Oportunidades y obstáculos
El acceso a mejores datos permite a las aseguradoras optimizar las evaluaciones de riesgos, así como mejorar la toma de decisiones y la experiencia del cliente. Sin embargo, grandes organizaciones siguen teniendo dificultades para aprovechar todo el potencial de la analítica debido a problemas clave como:
- Dependencia de sistemas heredados. Las aseguradoras que han realizado importantes inversiones en tecnología tradicional tienden a mostrarse reacias a la transición a plataformas modernas. Sin embargo, estos sistemas obsoletos limitan la escalabilidad y flexibilidad necesarias para adaptarse a las cambiantes demandas del mercado. Crean ineficiencias, impiden a las aseguradoras procesar datos con rapidez y obstaculizan las decisiones basadas en datos.
- Datos aislados y fragmentados. Cuando los datos están dispersos en varios departamentos y sistemas, conseguir una visión coherente de operaciones y clientes resulta extremadamente difícil. Esta fragmentación puede dar lugar a una calidad de datos incoherente, una mala experiencia del cliente y oportunidades perdidas.
- Cumplimiento de la privacidad y seguridad de datos. Las empresas de seguros lidian con reglamentos y leyes de protección de datos que cambian rápidamente y se solapan con otros requisitos. Esta complejidad pueden limitar la motivación para explorar nuevos esfuerzos analíticos, ya que las organizaciones priorizan el cumplimiento sobre la innovación.
Sentar las bases de los datos: Almacenamiento de datos centralizado y gobernanza
Establecer una base de datos sólida mediante un almacén centralizado y adaptado, combinado con prácticas de gobernanza sólidas, no es sólo una necesidad técnica. Es un imperativo estratégico para las organizaciones que desean aprovechar eficazmente los análisis de datos de seguros.
Este enfoque holístico permite mejorar procesos de toma de decisiones, cumplir la normativa y mejorar el rendimiento general de la empresa.
- Almacén de datos centralizado. Esta fuente única de la verdad es la piedra angular para una gestión eficiente de los datos. Permite a las aseguradoras almacenar, analizar y compartir grandes cantidades de información procedente de múltiples fuentes. Proporciona a las aseguradoras capacidades analíticas avanzadas que mejoran la suscripción, el procesamiento de siniestros y el servicio al cliente. Rompe los compartimentos estancos, permite una inteligencia empresarial completa y una mayor eficiencia operativa. A su vez, ofrece una visión holística de los comportamientos de los clientes.
- Calidad de datos y gobernanza. Para garantizar que los datos sean fiables, las aseguradoras deben priorizar la calidad de datos para una analítica, toma de decisiones y gobernanza precisas. Unos marcos de gobernanza sólidos fomentan la confianza en los conocimientos derivados de la analítica. También ayuda a mitigar los riesgos de violación de datos y garantiza que todas las operaciones cumplan con regulaciones como GDPR, NAIC y CCPA.
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Inteligencia empresarial para la toma de decisiones en materia de seguros
Las soluciones integradas de Business Intelligence (BI) con potentes funciones de visualización de datos permiten a las aseguradoras convertir datos complejos en información práctica y mejorar la dirección estratégica en las distintas funciones de la organización.
Los cuadros de mando ilimitados que ofrecen las plataformas de BI permiten a los profesionales crear vistas personalizadas de cualquier área de negocio. Proporcionan una supervisión exhaustiva de toda la empresa. Estos cuadros de mando integran métricas específicas y datos en tiempo real, lo que facilita una reacción rápida a los cambios del mercado y la toma de decisiones estratégicas con conocimiento de causa.
Por ejemplo, las aseguradoras pueden agilizar la suscripción utilizando la visualización de datos y cuadros de mando analíticos intuitivos y basados en la información para identificar obstáculos, evaluar riesgos y mejorar la eficiencia operativa mediante una mejor asignación de recursos.
Además, mediante el uso de cuadros de mando con perspectivas de datos de comportamiento de múltiples fuentes, como dispositivos IoT, chatbots e IA, los empleados de seguros pueden ofrecer una experiencia de cliente más personalizada que se traducirá en una mayor satisfacción y retención.
Análisis de siniestros e IA: transformación de la detección de fraudes y la gestión de siniestros
Según Deloitte, las aseguradoras de P&C que hayan implantado tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) en todo el ciclo de vida de las reclamaciones y análisis en tiempo real reducirán las reclamaciones fraudulentas y ahorrarán entre 80.000 millones de dólares y 160.000 millones de dólares de aquí a 2032.
El análisis predictivo combina datos internos de la empresa, información de terceros, normas, minería de textos y modelización de datos. Se busca así detectar posibles reclamaciones fraudulentas y solicitantes de alto riesgo de forma más rápida y precisa. Este enfoque proactivo mejora significativamente los índices de siniestralidad y reduce las reclamaciones fraudulentas.
Sin embargo, para poder detectar el fraude en tiempo real, las organizaciones tendrán que realizar ciertas inversiones. Como una infraestructura bien definida, personal cualificado y una cultura que adopte la toma de decisiones basada en datos.
Además, una implantación satisfactoria requiere una calidad de datos y una integración de datos coherentes. Las aseguradoras deben seguir las mejores prácticas, como métodos estandarizados de recopilación de datos, auditorías periódicas de datos y sólidos marcos de gobernanza de datos.
Estas inversiones merecen la pena si se tiene en cuenta que el análisis de las reclamaciones no sólo puede prevenir eficazmente el fraude. También facilita la tramitación de reclamaciones, mejora la experiencia del cliente y, en última instancia, aumenta su satisfacción.
Garantizar un ROI medible en las iniciativas de análisis de seguros
Unas métricas de éxito claras y unos indicadores clave de rendimiento (KPI) medibles son vitales. Así se logra demostrar el rendimiento de la inversión (ROI) de iniciativas analíticas y garantizar la implicación de los ejecutivos a largo plazo.
Céntrate en los KPI del mundo real, como:
- Reducir las reclamaciones no detectadas para medir el impacto de los análisis destinados a identificar y abordar ineficiencias, errores y fraudes.
- Mejorar la tasa de prevención del fraude para obtener información sobre la eficacia de las iniciativas de análisis de datos.
- Reducir costes operativos para evaluar las ventajas del análisis en la reducción de costes operativos.
- Mayor compromiso con los clientes para validar el impacto positivo de los análisis. Se emplean métricas como el Net Promoter Score (NPS) y tasas de retención.
Utiliza un enfoque estructurado:
- Establecer objetivos claros definiendo metas específicas, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos determinados (SMART).
- Calcular costes y ventajas.
- Seguimiento de métricas clave utilizando datos cualitativos y cuantitativos.
- Aplicar la fórmula ROI para visualizar el retorno de la inversión en forma de porcentaje.
- Comunicar resultados a las partes interesadas utilizando gráficos y tablas claros.
Cómo Infoverity potencia el éxito analítico
El análisis de datos puede suponer un cambio revolucionario para las compañías de seguros. Sin embargo, su implementación puede resultar complicada. Asociarse con expertos en gestión de datos como Infoverity permite aprovechar el poder de los datos en un instante.
Contamos con una trayectoria probada en implementaciones analíticas escalables a nivel empresarial. Presentamos resultados medibles y estamos comprometidos con tu éxito.
Nuestra amplia experiencia en la implementación de marcos de Gestión de Datos Maestros (MDM), como FlexiFrame MDM, soluciones integradas de BI, almacenes de datos centralizados y una sólida gobernanza de datos específicamente adaptada al sector de los seguros, te permitirán superar cualquier reto analítico.
Además, nuestra amplia experiencia en áreas críticas del sector de los seguros, como la suscripción, la gestión de siniestros, el cumplimiento normativo y la detección de fraudes, nos permite ofrecer el apoyo estratégico, táctico y de implementación que necesitas para modernizar tu plataforma de gestión de datos.
Innovación analítica: La clave para el éxito en el sector seguros
A medida que las organizaciones se enfrentan a importantes presiones competitivas y normativas, adoptar la innovación basada en el análisis será clave para diferenciar tu negocio y aprovechar nuevas oportunidades. Las capacidades analíticas mejoradas ayudan a las compañías de seguros a crear experiencias altamente personalizadas, detectar de forma proactiva el fraude y obtener información útil.
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