Hemos identificado las 10 principales tendencias de big data en el sector de los seguros y presentamos tendencias interesantes en dos partes. La primera parte trata sobre las tendencias futuras en marketing y ventas. La segunda parte analiza las tendencias de mejora de procesos en el sector de los seguros.

En el uso del big data y la ciencia de datos, los casos de éxito cristalizan cada vez más. El factor crítico para el uso de big data y data science sigue siendo la situación de los datos. Muchas empresas, por ejemplo, descubren tras la exploración inicial que primero tienen que digitalizar partes de sus datos, desmantelar silos de datos o recopilar más datos.

Los análisis de macrodatos se están convirtiendo cada vez más en el centro de los modelos de negocio basados en datos, especialmente en el sector de los seguros. Con ciencia de datos Los clientes actuales y potenciales pueden dirigirse a ellos de forma más específica y se puede controlar su recorrido. Los enfoques innovadores de big data permiten aprovechar el potencial de optimización de los procesos habituales de los seguros.

1. Plataformas en la nube basadas en IA

Las plataformas en la nube basadas en IA están sustituyendo a las soluciones locales. Los análisis de big data se están convirtiendo cada vez más en una herramienta estándar. Por ejemplo, en la evaluación de riesgos, el análisis de daños o para la segmentación de clientes: la Análisis de grandes cantidades de datos aporta aquí ventajas decisivas. No sólo es crucial que se pueda acceder a todos los datos relevantes en todas las ubicaciones. Debido al volumen cada vez mayor de datos, es necesario organizarlos y suministrarlos de forma óptima.

Las soluciones de IA desempeñan un papel cada vez más importante en este sentido. Los servicios en la nube que combinan IA y Aprendizaje automático Por tanto, los métodos que utilicen las empresas para procesar los datos determinarán su rendimiento y competitividad en el futuro.

2. suscripción simplificada con análisis predictivo

A la hora de contratar un seguro, la evaluación precisa de los riesgos es una tarea que requiere mucho tiempo y, por tanto, es costosa. Para ello se Muy detallado Información necesarioque hasta ahora todavía tienen que recogerse con extensos cuestionarios. Por regla general, este proceso aún no está totalmente digitalizado. Dependiendo del tipo de seguro, sigue siendo un proceso largo y en parte analógico.

En el caso del seguro de enfermedad y del seguro complementario de dependencia, por ejemplo, hay que rellenar cuestionarios sobre enfermedades preexistentes, realizar reconocimientos médicos y, en algunos casos, evaluar pruebas de laboratorio. Para proceder con mayor eficacia en este caso, conviene clasificar a los clientes.

Los clientes de bajo riesgo se incluirán en Futuro con predicción Algoritmos identificados mediante datos exhaustivos sobre su perfil y comportamiento. De este modo, se puede ofrecer a estos clientes un proceso simplificado de evaluación de riesgos. Esta medida mejora tanto la experiencia del cliente como los procesos internos. Análisis predictivo simplifica así el proceso policial.

3. Gestión de reclamaciones asistida por IA

Otro proceso elaborado en Inteligencia artificial en el sector de los seguros representa el Evaluación de Siniestros de seguros La evaluación requiere información procedente de documentos de clientes heterogéneos y parcialmente analógicos. La evaluación requiere información procedente de documentos de clientes heterogéneos y en parte analógicos. Esto plantea dos retos a las aseguradoras: Por un lado, analizar los documentos lleva mucho tiempo y, por otro, digitalizarlos también.

Una solución a este problema es el uso de Inteligencia Artificial (IA)Más concretamente, el uso del aprendizaje automático. Los algoritmos de reconocimiento del aprendizaje ayudan a las aseguradoras a clasificar tipos de documentos y a identificar secciones especialmente importantes.

El procesamiento digital de imágenes y los algoritmos de reconocimiento de texto también abren un gran potencial de automatización cuando se trata de evaluar documentos analógicos. De este modo, la gestión de siniestros asistida por IA conduce a una mayor Eficacia en la gestión de siniestros suplementarios.

4. agrupación de clientes para un enfoque óptimo de la clientela

Otro importante representante de las tendencias de Big Data es la agrupación de clientes. Mientras que la previsión de la demanda consiste en predecir acontecimientos futuros, el objetivo de la agrupación de clientes es una Mejor comprensión de los datos disponibles. Otro elemento importante de un enfoque orientado y optimizado hacia el cliente es la identificación de grupos de clientes relevantes. Determinar los criterios para una segmentación significativa de los clientes con fines comerciales y de marketing suele ser difícil.

En este caso, el denominado "Aprendizaje automático no supervisado. En este caso, un algoritmo reconoce similitudes en grandes conjuntos de datos sin que se le den valores objetivo específicos desde el exterior, como en la previsión de la demanda.

Para ello, se utiliza una combinación de datos de inventario y datos externos en la que hay que identificar los puntos en común y agruparlos (clustering). Los resultados de este proceso conducen a una Segmentación de clientesque pueden utilizarse para determinar el Dirigirse al grupo de clientes de forma óptima.

5. valor del ciclo de vida del cliente

Es una perogrullada que nuestras vidas pueden cambiar rápida y gravemente. Hoy en día, esta frase es tanto más cierta cuanto que las circunstancias de la vida son aún más propensas a cambiar masivamente. Casi ninguna de las generaciones más jóvenes tendrá un solo empleo el resto de su vida.

Esto se convierte en un reto difícil cuando las compañías de seguros ofrecen productos que acompañan a sus clientes durante toda su vida. Esto hace que sea aún más importante hoy en día, Potencial de clientes durante todo el ciclo de vida a evaluar.

El cálculo del valor del ciclo de vida del cliente ayuda a las aseguradoras en esta situación: los perfiles específicos de los clientes permiten estimar su valor y justificar las inversiones en su fidelización a largo plazo. Los datos de inventario no bastan para crear tales perfiles. Por regla general, hay que recurrir a recursos de datos externos para enriquecerlos convenientemente. De este modo, puede lograrse una valoración exacta del cliente sobre la base de perfiles más precisos.

6. previsión personalizada de la demanda: acontecimientos que cambian la vida

Las previsiones de demanda específicas para cada cliente son adecuadas para la venta de pólizas de seguros de vida, por ejemplo. En la actual fase de bajos tipos de interés, la variedad de pólizas de seguro de vida aumenta para que sigan siendo atractivas. Además, se contratan a intervalos muy irregulares, a veces sólo una vez en la vida.

Por eso es tan importante para las aseguradoras y sus departamentos de marketing y ventas crucial Momentos reconocer en la vidaen que una póliza de seguro de vida resulta interesante. La decisión de comprarlo suele producirse tras acontecimientos que cambian la vida, como alcanzar cierta edad, el matrimonio o el nacimiento de un hijo.

7. seguros de propiedad: el concepto de hogar inteligente cambia los requisitos de las pólizas de seguros modernas

Además del ahorro energético, la seguridad en un hogar inteligente es el argumento más importante para los clientes. Esto representa una gran oportunidad para las compañías de seguros. Pueden Servicios de vigilancia a domicilio con los seguros de edificios residenciales y ofrecer así a sus clientes un paquete global coherente. Los algoritmos inteligentes pueden detectar sucesos inusuales identificando anomalías en los datos de los sensores que se desvían de los patrones regulares.

De este modo, la aparición de daños puede principios de indexado y, en el mejor de los casos, incluso evitarlos. Por ejemplo, los sensores de las tuberías de agua controlan la presión y el caudal de agua. De este modo, los daños en la tubería que provocan una fuga de agua permanente o importante pueden detectarse rápidamente y se puede tomar una decisión al respecto. Daños por agua evitó convertirse.

Además, las compañías de seguros pueden ofrecer a sus clientes una aplicación móvil que les informe del riesgo de sufrir daños, por ejemplo, por determinados fenómenos meteorológicos o por una cocina encendida.

En este marco pueden ofrecerse seguros complementarios individuales y la primera comunicación en caso de siniestro puede tener lugar directamente a través de la aplicación. Las posibilidades de ofrecer servicios adicionales a los clientes son múltiples. "Servicios de asistencia", como la llamada automatizada a un servicio de reparación.

8. asistencia sanitaria y seguro de enfermedad: el concepto de vida sana y atención a la fragilidad

En el contexto de la asistencia sanitaria y los seguros, cada vez se desarrollan más soluciones basadas en nuevas tecnologías y Análisis de datos basada. El llamado "concepto de vida sana" combina el seguro médico y los servicios de prevención de enfermedades.

Las nuevas tecnologías y la ciencia de los datos van de la mano en este ámbito: wearables sanitarios como pulseras de fitness o relojes inteligentes. generar datos biométricoscuyos análisis proporcionan información sobre el estado de salud de sus portadores.

Los wearables también pueden registrar, por ejemplo, si un paciente lleva mucho tiempo sin moverse y ofrecer así un indicador de su estado de salud. El concepto Fraility Care, centrado en la atención sanitaria a personas mayores, frágiles o débiles, también encaja en este contexto.

Los dispositivos médicos y los sensores también Bases para el diagnóstico a distancia. En cuanto se produce o es inminente un suceso que puede poner en peligro la salud o incluso la vida, pueden adoptarse contramedidas preventivas. Los sensores pueden, por ejemplo, no sólo registrar un ritmo cardiaco irregular, sino también activar una señal que informe al personal de enfermería responsable, a los familiares o a los médicos.

9 IA y aprendizaje profundo en medicina: segunda opinión médica

Diversos estudios llegan a la conclusión de que, por término medio, entre 15 % y 20 % de todos los diagnósticos (fuente: spiegel.de) son erróneas. Debido a los grandes avances en el campo de la Inteligencia artificial en medicina en los últimos años, la En el futuro se reducirán los diagnósticos erróneos. Esto nos lleva directamente a nuestra novena tendencia en ciencia de datos: la segunda opinión médica gracias a algoritmos inteligentes que pueden comparar muchos millones de casos en pocos minutos o incluir bases de datos de imágenes y texto con diagnósticos existentes.

En el futuro, los médicos podrán corroborar sus diagnósticos o hacer que se comprueben. De este modo, los pacientes tienen la oportunidad de obtener una segunda opinión con poco esfuerzo. Esto aumenta la certeza de recibir el diagnóstico correcto a tiempo.

La segunda opinión médica supone un enorme potencial de ahorro para las compañías de seguros. No solo puede reducirse el número de tratamientos incorrectos mediante el uso de IA, sino que también se reducen drásticamente las disputas legales asociadas y las reclamaciones por daños y perjuicios.

10. seguro de automóvil

Otro importante representante de las tendencias de la ciencia de datos son las tarifas telemáticas. En una Coche conectado Se instalan numerosos sensores que, entre otras cosas Información sobre el estilo de conducción del conductor. Los vehículos más antiguos también pueden convertirse en un coche conectado a la red con la ayuda de una caja que suministra los datos correspondientes.

En Tarifas telemáticas en el sector de los seguros Los asegurados aceptan transmitir datos sobre su comportamiento al volante a una compañía de seguros. A su vez, la compañía de seguros ofrece tarifas o primas reducidas si los datos indican un comportamiento seguro al volante. Para ello, por ejemplo, se evalúan factores como el cumplimiento de las velocidades máximas y el comportamiento de frenado y aceleración, pero también se incluyen otros factores como los tiempos de uso y de parada.

Especialmente Los conductores noveles que tienen que pagar primas más altas debido a su grupo de riesgo pueden beneficiarse de las tarifas telemáticas, incluso de dos maneras. Por un lado, sus primas disminuyen cuando transmiten sus datos a la compañía de seguros. Por otro, adquieren el hábito de un estilo de conducción seguro y contribuyen así en general al Aumentar la seguridad de tráfico por carretera en.

Conclusión

Las tendencias para el sector de los seguros pretenden reflejar el amplio espectro en el que ya se han producido y seguirán produciéndose cambios masivos en el futuro. La digitalización y el desarrollo de nuevas tecnologías digitales representan una gran oportunidad para las compañías de seguros.

Esto supone ventajas tanto para las propias compañías de seguros como para sus clientes: Los riesgos pueden calcularse mejor que nunca y ajustar en consecuencia los precios de los productos basados en datos.

En este contexto, los datos proporcionan información sobre los estilos de vida y abren posibilidades de mejora. Las tendencias de Big Data en el sector de los seguros demuestran que pueden contribuir de forma valiosa a dominar la transformación digital para seguir siendo competitivos en el futuro.

Estudio de caso:

Operaciones de datos en Munich Re

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