Cómo el análisis predictivo está transformando el papel de los corredores de seguros
La tecnología está transformando rápidamente la forma en que las aseguradoras y los corredores abordan su trabajo. Sin embargo, en esencia, la industria de seguros continúa confiando en un principio consistente: mejores datos conducen a cálculos de riesgo más precisos, lo que a su vez conduce a mayores ganancias.
Hoy en día, una serie de herramientas tecnológicas ayudan a las aseguradoras y corredores a acceder a mejores datos que nunca. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos de nuevas maneras, mientras que el análisis predictivo puede proporcionar nuevos y poderosos conocimientos. Los corredores que aprovechan el análisis predictivo encuentran su papel transformado; Aquellos que adoptan la transformación pueden construir mejores relaciones con los clientes y las aseguradoras.
¿Qué es el análisis predictivo?
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el trabajo de las compañías de seguros, agentes y corredores. La IA es una gran familia, que abarca una serie de herramientas. Algunos de estos están adaptados para detectar patrones en los datos o guiar a los usuarios a través de tutoriales. Otros, como el análisis predictivo, se centran en anticipar el futuro.
El análisis predictivo permite a sus usuarios combinar grandes conjuntos de datos históricos, algoritmos estadísticos y herramientas de aprendizaje automático para hacer predicciones claras y precisas sobre eventos futuros.
«El análisis predictivo son herramientas que utilizan datos para ayudarlo a ver el futuro. Pero no es una bola de cristal. En cambio, le dice las probabilidades de posibles resultados. Conocer estas probabilidades puede ayudarlo a planificar muchos aspectos de su negocio», escribe Michael Zunenshine en CRM.org.
A medida que el análisis predictivo se ha desarrollado a partir de la minería de datos de las últimas décadas, «hemos visto una evolución de una mayor granularidad y riqueza de datos, nuevas fuentes de datos y tecnologías más rentables para almacenar, procesar y analizar esos datos», dice Peggy Brinkmann, actuaria de Milliman.
Hoy en día, el análisis predictivo permite analizar conjuntos de datos demasiado grandes para que los humanos los analicen de manera efectiva por sí mismos. Al abordar el análisis de grandes conjuntos de datos para predecir tendencias, el análisis predictivo proporciona una nueva perspectiva sobre los datos personales de los clientes.
«Dichos datos personales pueden complementar las fuentes tradicionales utilizadas en los seguros… para generar información en tiempo real sobre el estilo de vida y los hábitos de una persona que se pueden utilizar para crear una ventaja competitiva», escribe Alex Gayduk, CEO del proveedor de seguros de vuelo Panzly y de la empresa de insurtech Fortifier. También se puede utilizar para ayudar a las aseguradoras y corredores a predecir lo que un cliente probablemente hará o encontrará a continuación.
El análisis predictivo lleva los datos un paso más allá de la mera clasificación u organización, como en una base de datos. Sin embargo, no llega a recomendar lo que el usuario debe hacer con los conocimientos que genera. Ese paso se deja a la experiencia de la persona que emplea el análisis predictivo.
El poder del análisis predictivo
«Los datos obsoletos o incorrectos hacen que el 46% de las empresas tomen malas decisiones que pueden costar miles de millones», escribe el consultor de transformación digital Douglas Karr, fundador de Martech Zone. El acceso a conjuntos de datos más grandes puede garantizar que se tengan en cuenta más situaciones y puntos de información, lo que lleva a una mejor toma de decisiones.
Sin embargo, cuando un conjunto de datos se vuelve demasiado vasto para que los humanos lo analicen por sí mismos, la calidad de las decisiones tomadas a partir de los datos depende no solo de qué datos se incluyen, sino también de qué herramientas se utilizan para analizarlos. Los esfuerzos para analizar big data con IA comienzan centrándose en la detección de patrones dentro de los datos existentes; El análisis predictivo se centra en hacer proyecciones basadas en datos sobre lo que sucederá a continuación, en función de lo que ya está representado en el conjunto de datos.
Por ejemplo, el análisis predictivo podría ayudar a una compañía de seguros, agente o corredor a monitorear el historial de reclamos en un vecindario o distrito comercial en particular y predecir qué tipo de reclamos es más probable que vea una empresa. El análisis predictivo también puede examinar los costos de construcción y los patrones climáticos, lo que permite a los usuarios predecir tanto el riesgo como los precios con mayor precisión.
Armados con esta información, los corredores pueden ayudar mejor a los clientes a encontrar la cobertura de seguro adecuada. A medida que el análisis predictivo se convierta en algo común, más corredores utilizarán la herramienta.
Algunas aseguradoras ya están adoptando el poder del análisis predictivo. «En promedio, las principales compañías [de seguros] impulsadas por análisis gastan casi cinco veces más dinero que sus pares en soluciones de análisis avanzado», escribe Mark Rusch, vicepresidente de seguros de GoodData. La combinación correcta de análisis y conjuntos de datos crea una ventaja para las aseguradoras y corredores que invierten en estas herramientas.
A medida que más aseguradoras y corredores adoptan el análisis predictivo, también cambian la forma en que los seguros hacen negocios.
Para 2030, según Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian y Doug McElhaney de McKinsey, habrá menos agentes y corredores de seguros. Los que se quedan se habrán adaptado al uso de análisis predictivos y otras tecnologías que manejan muchos trabajos que se han hecho a mano durante mucho tiempo, desde completar formularios hasta calcular el riesgo.
Los agentes, corredores y otros profesionales de seguros «se volverán más expertos en el uso de tecnologías avanzadas para mejorar la toma de decisiones y la productividad, reducir los costos y optimizar la experiencia del cliente», escriben.
Para hacer la transición junto con la tecnología, los corredores de seguros deberán centrarse en adoptar un papel relacional y educativo, además de comprender las nuevas herramientas. Los elementos humanos de conectar a los clientes con el seguro que necesitan se profundizarán a medida que la IA asuma más aspectos técnicos y administrativos del papel de un corredor.
Uso de análisis predictivos para mejorar las relaciones entre corredores y clientes
El análisis predictivo ya está cambiando la forma en que los corredores piensan sobre el riesgo, la cobertura y los costos. El uso de análisis predictivos también puede ayudar a los corredores a cambiar su enfoque para construir relaciones sólidas con los clientes.
El análisis predictivo y herramientas similares alteran no solo la forma en que los corredores de seguros hacen su trabajo, sino también la forma en que piensan sobre el negocio de los seguros. Tradicionalmente, los seguros se han basado en agrupar a los clientes con necesidades de cobertura similares para distribuir el riesgo, equilibrando a los clientes que enfrentan pérdidas catastróficas con aquellos que no sufren tales pérdidas.
Sin embargo, herramientas como el análisis predictivo exigen un enfoque más personalizado de los seguros. «El tremendo volumen de datos y la promesa de personalización a través de una predicción individual precisa sacude profundamente la hipótesis de homogeneidad detrás de la agrupación», escriben los investigadores Laurence Barry y Arthur Charpentier en un artículo de 2020 en Big Data & Society. En lugar de ver a los clientes como ejemplos de un conjunto general y homogeneizado de riesgos y necesidades, el análisis predictivo crea tanto el desafío como la oportunidad para que los corredores vean a sus clientes como individuos.
Al mismo tiempo, el análisis predictivo y otras herramientas están asumiendo más del trabajo rutinario, pero a menudo tedioso, tradicionalmente manejado por humanos dentro de la oficina de un corredor de seguros. La automatización del flujo de trabajo, por ejemplo, puede manejar tareas como completar formularios y recopilar documentos clave, escribe Paula Williams, directora de contenido de automatización de procesos robóticos en IBM.
Con más tareas administrativas rutinarias fuera del camino, los corredores de seguros que enfrentan el desafío de personalizar su enfoque hacia los clientes también se benefician del tiempo libre y la energía mental disponible para hacerlo. La inteligencia artificial puede automatizar muchas tareas, liberando tiempo y recursos para que los corredores se centren en lo que la inteligencia artificial no puede hacer: construir conexiones humanas genuinas, basadas en la comprensión de las necesidades únicas de un cliente, educarlo sobre sus riesgos y brindar soporte en momentos cruciales.
Las compañías de seguros ya han comenzado a adoptar herramientas habilitadas por IA, incluido el análisis predictivo, para mejorar la suscripción y mejorar las relaciones con los clientes. De hecho, las aseguradoras que se quedan atrás en esta área podrían enfrentar graves consecuencias adversas.
«Las aseguradoras que continúan confiando en las formas tradicionales de suscripción podrían iniciar una espiral negativa que sería difícil de revertir. Pueden enfrentar una selección de riesgos adversa, podrían abandonar las listas preferidas de socios de distribución y pueden tener más dificultades para reclutar y retener profesionales calificados», escriben Britton Van Dalen, Kelly Cusick y Andy Ferris en Deloitte.
Los corredores que continúan trabajando con estas aseguradoras podrían experimentar efectos similares en su propio trabajo. Sin embargo, aquellos que adoptan el análisis predictivo pueden construir relaciones más sólidas con los clientes que, en última instancia, benefician a todos los involucrados en la colocación de la cobertura de seguro.
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