Analítica y Big Data

El análisis predictivo a partir de grandes cantidades de datos ha sido un gran reto desde que el concepto del Big Data entrara en el mercado profesional. Para el sector asegurador es clave conocer a sus clientes para ofrecerles productos muy personalizados, que sean atractivos para ellos pero que también proporcionen rentabilidad al negocio.

Por ello, cada vez se están adoptando más herramientas que sean capaz de analizar una gran cantidad de datos y hacer predicciones de comportamiento. 

Inteligencia Artificial

Los usuarios  siempre  están buscando experiencias lo más personalizadas posible, sobre todo, en un ámbito tan crucial como es el de los seguros. La  Inteligencia Artificial  en este sector proporciona la  habilidad  de crear esas experiencias únicas, acelerando el acercamiento natural entre desarrollo nuevas tecnologías y demanda de mercado.

Con la IA, las aseguradoras pueden mejorar los ciclos de reclamaciones y reescribir todo el proceso, de manera que los clientes queden más satisfechos. Estas soluciones también permite al negocio acceder más rápidamente a la información, reduciendo drásticamente el tiempo que tardaría una persona en elaborar informes con conclusiones, a partir de los datos. La Inteligencia Artificial mejorará la eficiencia y automatizará las sugerencias y comentarios de los clientes, así como los procedimientos de reclamaciones. Esto tendrá como resultado un impacto más profundo en el negocio, ya que será posible identificar, clasificar y detectar los riesgos emergentes y encontrar nuevas fuentes de ingresos.

Machine Learning y Bots

Según las Tendencias del Sector Asegurador de 2019 en materia de tecnología, algunas de las soluciones más utilizadas serán el resultado de la superposición de varias herramientas, con la finalidad de hacer soluciones más precisas a problemas específicos. Es lo que ocurre con el Machine Learning (ML) que, según la revista Forbes es, técnicamente, un tipo de IA pero más específico. El ML se basa en la idea de que « somos capaces de construir máquinas que procesen datos y sean capaces de aprender de ellos, sin la supervisión humana».

El ML no solo mejora los procesos de reclamaciones, sino que también los automatiza. Cuando los archivos están digitalizados y accesibles, vía Internet, los responsables de las compañías pueden analizarlos  usando algoritmos preestablecidos , mejorando la velocidad del procedimiento y la precisión. Esta revisión automatizada puede impactar más que solo en las reclamaciones, ya que puede ser utilizada por los departamentos de riesgo y la política corporativa. Precisamente, esta tecnología es la utilizada por los  chatbots , una herramienta muy popular en el sector asegurador. 

IoT

La mayoría de los consumidores estarían dispuestos a compartir información personal si esto significa ahorrar dinero en sus seguros, y el Internet of Thins (IoT) puede facilitar esta labor. Así, las aseguradoras podrían usar datos obtenidos a través de dispositivos de IoT, como pueden ser los que componen las  smart homes o los wearables  ( smart watches, pulseras inteligentes, etc…) y hacer comparativas de determinados ratios, consiguiendo mitigar riesgos e, incluso, prevenir pérdidas económicas.

Así, el Internet de las Cosas reforzará otro tipo de tecnología aseguradora con datos en tiempo real, mejorando el actual proceso de riesgos y dándole al negocio más poder para impactar directamente en su política de precios.

Social Media

Las redes sociales y su papel en la industria aseguradora está relacionado con las estrategias de marketing y el desarrollo de anuncios, que cada vez son más cognitivos. El dato que se obtiene por el social media reduce el nivel de riesgo en algunos productos, como los seguros inmobiliarios y los de accidentes; además,  refuerza la capacidad para detectar fraudes  y es capaz de ir un paso más allá en la personalización de nuevas experiencias para el cliente.

El  fraude  es, precisamente, uno de los aspectos que más preocupa al sector asegurador pero también es objeto de controversia. Ser capaz de rastrear la actividad social de los asegurados y compararlo con ciertas reclamaciones, han levantado ciertas discrepancias, ya que su práctica bordea la privacidad de los consumidores, muy protegida por normativas como la  GDPR .