Hoy, las aseguradoras con mejor rendimiento están aprovechando la ciencia de datos para impulsar el negocio en un entorno competitivo. En un webinar reciente, Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Regional Chief Data and Analytics Officer en Allianz Benelux, habló sobre el estado actual de la ciencia de datos en los seguros y los casos de uso más interesantes de machine learning en el sector.
Por qué la ciencia de datos aporta valor al sector asegurador hoy
En los últimos años, la demanda del sector ha girado hacia servicios más personalizados frente a las ofertas para el gran público. Este informe de McKinsey describe el cambio al que se refiere Sudaman. Explica cómo es posible construir relaciones uno a uno a gran escala mediante una estrategia de marketing y servicios personalizados.
Estos cambios en necesidades y relaciones son posibles gracias al enorme crecimiento de los datos disponibles de cada cliente y a los avances en machine learning y recursos. En este artículo, IBM señala que las aseguradoras observan una mejora del 22‑25% en el tiempo hasta la rentabilidad cuando crean servicios personalizados frente a productos dirigidos a las masas. Estos productos solo pueden desarrollarse a escala con machine learning.
El estado de la ciencia de datos en los seguros
Sudaman explica en el webinar que el machine learning aporta valor cuando se utiliza para hacer predicciones (no para inferencias causales) y cuando el problema está bien acotado. A día de hoy, el machine learning falla cuando las organizaciones intentan usar estos algoritmos como una bola de cristal o una caja negra, en lugar de una herramienta que oriente a las personas sobre qué direcciones explorar. Estos son algunos de los casos de uso tratados en el webinar:
1. Detección de fraude en siniestros
El machine learning rinde especialmente bien en tareas de predicción con grandes volúmenes de datos. Por eso, la detección de fraude es un gran caso para entrenar y desplegar algoritmos de clasificación como la regresión logística o los árboles de decisión. Este sistema puede señalar siniestros sospechosos. Así, la prevención del fraude se vuelve mucho más manejable para un analista, ya que se priorizan los casos con mayor probabilidad de ser fraudulentos.
2. Identificación de clientes para acciones de retención
Otro caso clave para escalar cualquier organización es mejorar la retención de clientes. El machine learning puede ayudarte a identificar qué clientes tienen riesgo de irse. Detectarlos a escala y ofrecerles incentivos para que se queden mejora el valor de vida del cliente a largo plazo y permite una personalización más profunda.
3. Optimización de precios con series temporales (modelado de prima de riesgo)
Comprender el riesgo de que un cliente presente un siniestro es clave para definir el precio y la estructura adecuados de su póliza. Todas las aseguradoras lo hacen en cierta medida. Con la expansión de los datos disponibles, se puede mejorar la precisión de los modelos que estiman el perfil de riesgo del cliente y así ofrecer precios más competitivos a nivel individual.
4. Predicción de enfermedades futuras
En línea con el caso anterior, anticipar riesgos de salud es fundamental para optimizar carteras y precios. Se ha estimado que el sector asegurador tendrá que hacer frente a más de 100.000 millones de dólares en siniestros relacionados con la COVID. Aunque habría sido muy difícil prever la pandemia, comprender y predecir resultados de salud permite a las aseguradoras priorizar y personalizar sus servicios.
5. Optimización de carteras
El último caso de uso es la optimización de carteras. La gestión de carteras consta de varios pasos: identificar agrupaciones de riesgo con sentido para analizarlas, informar decisiones óptimas e identificar oportunidades. Cada una de estas subtareas puede resolverse con técnicas de optimización en ciencia de datos.
Si quieres saber más sobre el futuro de la ciencia de datos en los seguros, no te pierdas el webinar aquí.
