Mejorar la evaluación de riesgos con Big Data: una guía para compañías de seguros

En el negocio de los seguros, la evaluación de riesgos es la base sobre la que se basan la viabilidad de las pólizas, el precio de las primas y la gestión general de reclamaciones. Los métodos tradicionales son inadecuados para afrontar las complejidades de los riesgos modernos provocados por los cambios en el panorama tecnológico y de consumo. La aparición de big data se convierte así en un recurso ampliado en este sentido, revolucionando significativamente la forma en que las aseguradoras evalúan el riesgo con una profundidad y amplitud que ya no se puede lograr sin big data.

Por qué los big data son importantes en los seguros

Los macrodatos en seguros van más allá del mero volumen; abarca la variedad y velocidad de los datos ahora disponibles, desde telemática de vehículos en tiempo real y monitores de salud portátiles hasta redes sociales y extensos registros públicos. Estos conjuntos de datos proporcionan una imagen más dinámica y matizada del riesgo, lo que permite a las aseguradoras predecir y fijar precios de pólizas de manera más precisa y eficiente.

Afrontar los desafíos

A pesar de su potencial, la integración de big data en la evaluación de riesgos presenta desafíos. Las aseguradoras tienen que lidiar con cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos, la complejidad de la integración y la necesidad de altas habilidades de análisis. Además, el volumen de datos puede resultar abrumador sin contar con las herramientas y métodos para ponerlos a funcionar.

La siguiente introducción explicará cómo los big data remodelan la evaluación de riesgos en el negocio de los seguros. Analizaremos qué tipo de datos proporcionan el mayor valor, cómo se pueden analizar para predecir resultados y qué herramientas facilitarán esta integración: todo lo necesario para que su empresa prospere en un mercado basado en datos.

Aprovechamiento de Big Data para mejorar la elaboración de perfiles de riesgo

La elaboración de perfiles de riesgo precisos, basados ​​en datos completos y en tiempo real, es el factor clave en la competitividad y rentabilidad de las empresas de seguros. Los macrodatos representan una oportunidad importante para respaldar una comprensión más profunda de los factores de riesgo que varían desde patrones de salud individuales hasta la compleja logística de la cadena de suministro. Esta sección explorará los tipos de big data cruciales para la elaboración de perfiles de riesgo de seguros y las tecnologías que impulsan este poder analítico.

Fuentes clave de Big Data para seguros

• Redes sociales y comportamiento en línea: los conocimientos derivados de las redes sociales pueden proporcionar datos en tiempo real sobre opciones de estilo de vida y comportamientos que influyen en los niveles de riesgo, como el tabaquismo, la actividad física y los hábitos de conducción.
• IoT y datos de sensores: dispositivos como vehículos conectados, tecnologías domésticas inteligentes y dispositivos de salud portátiles alimentan a las aseguradoras con flujos continuos de datos, lo que permite evaluaciones de riesgos más dinámicas basadas en patrones de uso y comportamiento.
• Conjuntos de datos públicos y gubernamentales: los registros públicos como los registros de nacimiento, defunción y matrimonio, los registros de propiedad y los datos del censo ofrecen datos fundamentales que mejoran la elaboración de perfiles de riesgo demográfico.

Integración de Big Data con software de seguros basado en la nube

La integración de big data en los procesos de evaluación de riesgos se facilita drásticamente en los casos en que el software de seguros respectivo ha adoptado enfoques basados ​​en la nube. Entre otros factores, proporciona escalabilidad en el manejo de grandes volúmenes de datos de diversas fuentes y proporciona la potencia computacional necesaria para analizar esos datos.

• Beneficios de los sistemas basados ​​en la nube:
  • Escalabilidad: los entornos de nube pueden aumentar o reducir los recursos según sea necesario, acomodando la gran afluencia de datos de múltiples flujos sin una inversión de capital significativa en infraestructura física.
  • Flexibilidad: los sistemas en la nube ofrecen la flexibilidad de integrar varias fuentes y formatos de datos, lo que facilita la consolidación y normalización de datos para el análisis.
  • Seguridad y cumplimiento: con sólidas medidas de seguridad y cumplimiento de los estándares regulatorios, el software de seguros basado en la nube garantiza que el manejo de datos cumpla con los requisitos legales.

Aplicaciones prácticas e impacto

• Estudio de caso: un ejemplo de esto es una compañía de seguros que utilizó software basado en la nube para integrar datos de sensores meteorológicos y reclamos históricos para predecir áreas con mayor riesgo de desastres naturales. Esta integración les permitió ajustar sus términos de cobertura de manera proactiva en regiones vulnerables y comunicar estrategias de mitigación de riesgos a los asegurados, reduciendo así las reclamaciones y mejorando la satisfacción del cliente.
• Impacto en la industria: a medida que más aseguradoras adoptan estrategias de big data facilitadas por la tecnología de la nube, el estándar de la industria cambia hacia precios más precisos, una mejor gestión de riesgos y una mayor transparencia, lo que en última instancia conduce a una mayor confianza y lealtad de los clientes.

Implementación de soluciones de Big Data en la evaluación de riesgos

Las soluciones de big data para la evaluación de riesgos son una realidad pragmática que las compañías de seguros deben emprender para desbloquear todo el potencial de los recursos masivos de datos. La sección destaca los pasos y consideraciones para integrar tecnologías de big data en el proceso de evaluación de riesgos de seguros para garantizar la integración tecnológica, la alineación con los objetivos comerciales y el cumplimiento normativo.

Configuración de infraestructura para Big Data

Desarrollar una infraestructura de TI sólida:

• Almacenamiento de datos: para adaptarse a la diversidad y el volumen de fuentes de datos, elija soluciones de almacenamiento escalables que puedan manejar grandes volúmenes de datos, como el almacenamiento en la nube o los lagos de datos.
• Potencia de procesamiento: implemente potentes herramientas de procesamiento para analizar grandes conjuntos de datos rápidamente, utilizando tecnologías como Hadoop o Spark diseñadas para el procesamiento de big data.

Ejemplo de implementación: una aseguradora mediana implementó una solución de almacenamiento basada en Hadoop para agregar datos de telemática de vehículos, redes sociales y estaciones meteorológicas, lo que permitió una evaluación de riesgos más granular en su división de seguros de automóviles.

Integración de análisis avanzado y aprendizaje automático

Utilizando modelos de aprendizaje automático:

• Análisis predictivo: emplee algoritmos de aprendizaje automático para predecir riesgos basándose en datos históricos y entradas en tiempo real. Este enfoque puede refinar la segmentación del riesgo y la determinación de las primas.
• Automatización: automatice las tareas rutinarias de análisis de datos para aumentar la eficiencia y reducir el error humano, permitiendo a los científicos y analistas de datos centrarse en evaluaciones de riesgos más complejas.

Aplicación práctica: una empresa de seguros utilizó el aprendizaje automático para analizar datos históricos de reclamaciones e identificar patrones que ayudaron a predecir qué asegurados tenían más probabilidades de presentar reclamaciones. Esta información les permitió ajustar las primas en consecuencia y gestionar el riesgo de forma más eficaz.

Garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo

Mantener altos estándares de seguridad de datos:

• Cifrado y enmascaramiento de datos: las técnicas de cifrado y enmascaramiento de datos protegen la información confidencial, evitan la filtración de datos y garantizan la privacidad.
• Controles de acceso: implemente controles de acceso estrictos y pistas de auditoría para garantizar que solo el personal autorizado pueda acceder a datos confidenciales.

Cumplimiento de Normativa:

• Manténgase al tanto de los requisitos reglamentarios como GDPR o HIPAA, que rigen el uso de datos personales. Asegúrese de que todos los procesos de datos cumplan con estas regulaciones para evitar sanciones legales y proteger la privacidad del consumidor.

Ejemplo de estrategia de cumplimiento: una gran aseguradora de salud renovó sus plataformas de datos para cumplir con el nuevo GDPR mediante la implementación de un cifrado de datos mejorado y controles de acceso más estrictos, garantizando que los datos de los pacientes se administraran de forma segura y cumplieran con las leyes de la UE.

Revolucionando la evaluación de riesgos con Big Data en el sector asegurador

A medida que concluimos nuestra exploración sobre la integración de big data en la evaluación de riesgos de las compañías de seguros, queda claro que este avance tecnológico presenta inmensas oportunidades para la industria.

Resumen de conocimientos básicos:

• Perfiles de riesgo mejorados: Big data permite crear perfiles de riesgos más detallados y precisos mediante la utilización de datos de diversas fuentes, como redes sociales, dispositivos IoT y registros públicos. Esta elaboración de perfiles mejorada permite fijar precios más precisos y una mejor segmentación de los asegurados.
• Integración eficiente de datos: la implementación de software de seguros basado en la nube y herramientas analíticas avanzadas, incluidos modelos de aprendizaje automático, ayuda a integrar y analizar datos sin problemas, proporcionando información procesable que puede mejorar significativamente los procesos de toma de decisiones.
• Compromiso con la seguridad y el cumplimiento: mantener rigurosos estándares de seguridad de datos y garantizar el cumplimiento de las regulaciones pertinentes es primordial. Las compañías de seguros deben priorizar estos aspectos para proteger la información confidencial y generar confianza en los clientes.

Aplicando estos conocimientos:

Las compañías de seguros que deseen adoptar big data deberían comenzar con una estrategia clara que incluya inversión en infraestructura, capacitación del personal en nuevas herramientas analíticas y un fuerte enfoque en la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo. Por lo tanto, al hacerlo, las aseguradoras gestionarán los riesgos de manera más eficiente y al mismo tiempo mejorarán la interacción con el cliente a través de ofertas más personalizadas y un servicio proactivo.

Big data no es sólo una herramienta para la evaluación de riesgos, sino un elemento transformador que redefine el panorama de la industria de seguros. Las empresas que adopten este cambio se encontrarán a la vanguardia de la innovación, listas para enfrentar los desafíos futuros con más resiliencia y agilidad. A medida que la industria continúa evolucionando, mantenerse a la vanguardia en una utilización considerable de datos será la clave para mantener la ventaja competitiva y ofrecer valor a los accionistas y clientes.