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Fuente: Ramcreativ / Dreamstime.com
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Big data ha estado haciendo olas en la industria de los seguros, ayudando con tareas como determinar las tasas y detectar el fraude.
Big data ha tenido un impacto significativo en la industria de seguros. Con la ayuda de Big Data, las compañías de seguros han podido calcular los riesgos con mayor precisión y ofrecer mejores primas a los clientes, predecir y controlar reclamos fraudulentos y ofrecer productos de seguros personalizados. Para hacer lo anterior, las compañías de seguros han estado recibiendo información de varias fuentes, como dispositivos médicos portátiles, que han sido de gran ayuda para el sector de seguros médicos. Aunque la industria de seguros ya había estado evolucionando sus métodos de cálculo de riesgos y primas, detección de fraude y ofertas, la disponibilidad de más datos ha aumentado la precisión y ha permitido a las compañías de seguros predecir el riesgo con mayor precisión que antes. (Para obtener más información sobre dispositivos portátiles y salud, consulte Cómo los dispositivos de análisis de datos IoT y de acondicionamiento físico personal pueden mantenerlo más saludable).
Industria de seguros sin Big Data
Big data es un fenómeno bastante reciente, y obviamente la industria de seguros era muy diferente sin él. Entonces, ¿cómo funcionaba la industria de seguros sin big data? Echemos un vistazo a algunos escenarios:
- Cálculo del riesgo: las compañías de seguros tuvieron en cuenta una serie de factores antes de calcular o evaluar los riesgos. Por ejemplo, en el caso del seguro médico, se tuvieron en cuenta factores como la edad, el perfil de salud, el tabaquismo o el alcoholismo. La prima dependía de la evaluación del riesgo. Sin embargo, el método de evaluación de riesgos no tuvo en cuenta muchos otros factores; se perdió una visión de 360 grados de los riesgos.
- Detección de fraude: las reclamaciones fraudulentas han sido un flagelo para la industria de seguros y ha aplicado ciertos métodos de detección de fraude. Por ejemplo, si alguien hizo un reclamo fraudulento, la aseguradora almacenaría los detalles del reclamante y negaría reclamos del mismo reclamante en el futuro. Sin embargo, eso no evitó la proliferación de reclamos fraudulentos. Obviamente, las aseguradoras necesitaban hacer algo diferente al respecto.
- Productos personalizados: las compañías de seguros siempre han ofrecido productos que se adaptan en cierta medida. Sin embargo, los productos no se adaptaron individualmente, sino en grupo o categoría. Por ejemplo, ciertos productos de seguros fueron diseñados para ejecutivos entre las edades de 30 y 45 años y sus posibles necesidades, pero siempre fue difícil satisfacer las necesidades individuales con dichos productos.
Influencia de grandes datos en la industria de seguros
Es importante comprender que los grandes datos no han provocado ningún cambio fundamental en la forma en que la industria de seguros maneja sus negocios. Simplemente ha permitido a las aseguradoras evaluar el riesgo y comprender las necesidades del cliente con mayor precisión. A continuación se muestra una descripción de cómo los grandes datos han influido en la industria de seguros.
Los dispositivos portátiles como el Apple Watch y los rastreadores de actividad de Fitbit, que pueden monitorear el perfil de actividad de una persona y otros aspectos del estilo de vida, han influido significativamente en la forma en que las compañías de seguros médicos evalúan el riesgo. Dichos dispositivos proporcionan una gran cantidad de datos a las aseguradoras en función de los cuales las aseguradoras pueden aumentar la precisión de su evaluación de riesgos. Según Accenture, un tercio de las compañías de seguros ahora ofrecen sus productos basados en los análisis de estos dispositivos. Por ejemplo, Hancock, un destacado proveedor de seguros, ofrece descuentos en las primas y también un monitor portátil Fitbit gratuito. Los clientes pueden reducir sus primas trabajando duro para mejorar su salud. A medida que mejora su salud, el riesgo se reduce y la prima también se reduce. (Para obtener más información sobre wearables, consulte Wearable Tech: Geek or Chic?)
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.