{"id":44036,"date":"2022-10-12T22:10:00","date_gmt":"2022-10-12T14:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bolttech.io\/insights\/cual-es-la-posicion-de-las-aseguradoras-sobre-el-analisis-y-la-inteligencia-de-datos\/"},"modified":"2025-09-06T19:52:45","modified_gmt":"2025-09-06T11:52:45","slug":"cual-es-la-posicion-de-las-aseguradoras-sobre-el-analisis-y-la-inteligencia-de-datos","status":"publish","type":"insight","link":"https:\/\/bolttech.io\/es\/insights\/cual-es-la-posicion-de-las-aseguradoras-sobre-el-analisis-y-la-inteligencia-de-datos\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1l es la posici\u00f3n de las aseguradoras sobre el an\u00e1lisis y la inteligencia de datos?"},"content":{"rendered":"\n<p>Los \u00faltimos a\u00f1os han sido inusualmente desafiantes para las aseguradoras de propiedad y accidentes. 2017 estableci\u00f3 nuevos r\u00e9cords para el n\u00famero de desastres naturales de miles de millones de d\u00f3lares en los EE. UU., seg\u00fan <a href=\"https:\/\/www.ncei.noaa.gov\/access\/billions\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">datos<\/a> de la Administraci\u00f3n Nacional Oce\u00e1nica y Atmosf\u00e9rica. 2020 tambi\u00e9n fue uno de los a\u00f1os m\u00e1s caros registrados en t\u00e9rminos de desastres naturales. Adem\u00e1s, las inversiones en seguros generales sufrieron en los primeros meses de COVID-19, como se\u00f1alan <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/business-functions\/strategy-and-corporate-finance\/our-insights\/the-impact-of-covid-19-on-capital-markets-one-year-in\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Chris Bradley y Peter Stumpner<\/a> de McKinsey.   <\/p>\n\n<p>Hoy en d\u00eda, las aseguradoras se esfuerzan por respaldar su negocio principal en una era de disminuci\u00f3n del gasto en seguros de autom\u00f3viles, aumento de da\u00f1os a la propiedad y desastres, y ambivalencia de los inversores. La anal\u00edtica y la inteligencia de datos ofrecen una forma para que las aseguradoras mejoren sus procesos comerciales y mantengan una ventaja competitiva. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Anal\u00edtica e inteligencia de datos en 2022<\/h2>\n\n<p>Los t\u00e9rminos \u00aban\u00e1lisis de datos\u00bb e \u00abinteligencia de datos\u00bb se utilizan a menudo en estrecha relaci\u00f3n entre s\u00ed. En algunos contextos, incluso se usan indistintamente. <\/p>\n\n<p>La anal\u00edtica y la inteligencia de datos est\u00e1n relacionadas entre s\u00ed, pero no son intercambiables. En t\u00e9rminos generales, la inteligencia de datos es una categor\u00eda general que abarca todas las formas en que los datos pueden explorarse y examinarse para obtener informaci\u00f3n. El an\u00e1lisis de datos es un proceso dentro del paraguas de la inteligencia de datos.  <\/p>\n\n<p>El an\u00e1lisis de datos recopila y procesa datos sin procesar para revelar cualquier tendencia o patr\u00f3n que aparezca en esos datos, escribe <a href=\"https:\/\/www.akira.ai\/blog\/data-intelligence-vs-analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Jagreet Kaur Gill<\/a> en la plataforma de IA Akira.ai. Las funciones de recopilaci\u00f3n y procesamiento est\u00e1n dise\u00f1adas teniendo en cuenta preguntas u objetivos clave. El an\u00e1lisis de datos que busca comprender los cambios en el clima y los patrones meteorol\u00f3gicos, por ejemplo, funcionar\u00e1 de manera diferente al an\u00e1lisis de datos que busca comprender por qu\u00e9 los clientes de seguros abandonan el proceso de solicitud a la mitad de completar un formulario de cotizaci\u00f3n para el seguro de autom\u00f3vil.  <\/p>\n\n<p>La anal\u00edtica y la inteligencia de datos son categor\u00edas amplias. Su funci\u00f3n y aplicaci\u00f3n pueden parecer nebulosas. Sin embargo, estas herramientas se pueden aplicar a una serie de \u00e1reas concretas en los seguros, escriben <a href=\"https:\/\/www.swissre.com\/risk-knowledge\/advancing-societal-benefits-digitalisation\/machine-intelligence-in-insurance.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Yannick Even y Jonathan Anchen<\/a> en Swiss Re.  <\/p>\n\n<p>Por ejemplo, el an\u00e1lisis de datos habilitado por IA se puede utilizar para procesar texto r\u00e1pidamente en documentos (incluidos contratos), correo electr\u00f3nico y registros de chat. El resultado es una mejor comprensi\u00f3n de los clientes individuales y los t\u00e9rminos del contrato, lo que permite a los agentes, corredores y representantes de servicio al cliente brindar un mejor servicio. <\/p>\n\n<p>A pesar de estar rezagados en las primeras etapas de la adopci\u00f3n de an\u00e1lisis e inteligencia de datos, los seguros se est\u00e1n poniendo al d\u00eda r\u00e1pidamente, e incluso impulsando la innovaci\u00f3n. \u00abEste cambio est\u00e1 ocurriendo tan r\u00e1pidamente que la industria de seguros hoy exhibe una mayor madurez en el an\u00e1lisis de datos que varias otras industrias\u00bb, escriben <a href=\"https:\/\/www.dig-in.com\/opinion\/how-data-ai-is-propelling-the-insurance-digital-journey\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Suhas Sethi y Yogendra Goyal<\/a> de la empresa de gesti\u00f3n de procesos comerciales WNS Global Services. <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"684\" src=\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/analyzing-data-monitors-1024x684.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-11601\" srcset=\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/analyzing-data-monitors-1024x684.jpg 1024w, https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/analyzing-data-monitors-300x200.jpg 300w, https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/analyzing-data-monitors-768x513.jpg 768w, https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/analyzing-data-monitors.jpg 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Seguros e inteligencia de datos<\/h2>\n\n<p>La anal\u00edtica y la inteligencia de datos ya no son simplemente agradables. \u00abLos mejores de su clase est\u00e1n poniendo distancia entre ellos y sus competidores mediante la creaci\u00f3n de capacidades avanzadas de suscripci\u00f3n de datos y an\u00e1lisis que pueden ofrecer un valor sustancial\u00bb, escriben <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/industries\/financial-services\/our-insights\/how-data-and-analytics-are-redefining-excellence-in-p-and-c-underwriting\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Kia Javanmardian<\/a> y sus colegas investigadores de McKinsey. <\/p>\n\n<p>La investigaci\u00f3n de McKinsey ha encontrado que cuando se utilizan an\u00e1lisis e inteligencia de datos para la suscripci\u00f3n, las aseguradoras ven mejoras en varias \u00e1reas:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Mejora de 3 a 5 puntos<\/strong> en los \u00edndices de siniestralidad.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aumento del 10 al 15 por ciento<\/strong> en las primas de nuevos negocios.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Retenci\u00f3n de clientes del 5 al 10 por ciento<\/strong> en las categor\u00edas de seguros m\u00e1s rentables.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>La inteligencia de datos tambi\u00e9n se puede utilizar para detectar tendencias crecientes y nuevas oportunidades de mercado, se\u00f1alan los autores.<\/p>\n\n<p>La inteligencia artificial es un fuerte impulsor de la mejora de la anal\u00edtica y la inteligencia de datos. Un <a href=\"https:\/\/www.wns.com\/wns-forrester-global-analytics-survey\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">estudio<\/a> de WNS\/Forrester informa que: <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>El 72 por ciento<\/strong> de las empresas que respondieron utilizaron herramientas mejoradas con IA para mejorar la inteligencia empresarial.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>El 67 por ciento<\/strong> utiliz\u00f3 an\u00e1lisis de texto y el 65 por ciento utiliz\u00f3 an\u00e1lisis de voz para comprender mejor los datos, incluidas las interacciones con los clientes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>El 54 por ciento<\/strong> confi\u00f3 en el procesamiento del lenguaje natural, a menudo integrado en chatbots y herramientas similares, para obtener mejores conocimientos de datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>El 45 por ciento<\/strong> utilizaba plataformas de aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar el an\u00e1lisis y la inteligencia de datos.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>En general, el estudio encuentra que el 97 por ciento de las empresas reportan beneficios operativos derivados de sus pr\u00e1cticas avanzadas de inteligencia y an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n\n<p>Al igual que con todas las tecnolog\u00edas, el an\u00e1lisis basado en IA y la inteligencia de datos generaron escepticismo en sus primeros d\u00edas. Al principio, las aseguradoras carec\u00edan de la informaci\u00f3n que necesitaban para determinar si la IA era un destello en la tendencia o una herramienta comercial duradera. <\/p>\n\n<p>Hoy en d\u00eda, la IA cae firmemente en la \u00faltima categor\u00eda, gracias a su capacidad para transformar el negocio de los seguros en cada etapa, escribe <a href=\"https:\/\/ikor.one\/en\/blog\/data-analytics-en\/how-insurance-companies-exploit-their-full-data-potential\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Thomas L\u00f6chte<\/a> en IKOR. Los ecosistemas de datos ayudan a las aseguradoras a suscribir y distribuir p\u00f3lizas de seguro en respuesta a eventos en tiempo real. Por ejemplo, la inteligencia de datos permite a las aseguradoras proporcionar cobertura integrada o en el punto de venta adaptada a las necesidades espec\u00edficas de cada cliente.  <\/p>\n\n<p>La inteligencia de datos no puede hacer su trabajo sola. \u00abLa idea de que las soluciones de IA se pueden comprar, conectar y dejar que se ejecuten en sus propios dispositivos es, francamente, ciencia ficci\u00f3n\u00bb, dice <a href=\"https:\/\/technologymagazine.com\/data-and-data-analytics\/when-ai-and-data-analytics-meets-business-intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Zhiwei Jiang<\/a>, CEO de insights and data en Capgemini. Las aseguradoras necesitar\u00e1n personal con las habilidades necesarias para guiar y desarrollar inteligencia y an\u00e1lisis de datos. Tambi\u00e9n se requiere la capacidad de interpretar y aplicar los resultados de esos an\u00e1lisis.   <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/business-financial-analysis-1024x683.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-11591\" srcset=\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/business-financial-analysis-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/business-financial-analysis-300x200.jpg 300w, https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/business-financial-analysis-768x512.jpg 768w, https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/business-financial-analysis.jpg 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Mejores pr\u00e1cticas para an\u00e1lisis e inteligencia de datos s\u00f3lidos<\/h2>\n\n<p>El an\u00e1lisis y la inteligencia de datos habilitados por IA no son una panacea. Si bien la tecnolog\u00eda puede revolucionar la suscripci\u00f3n y la distribuci\u00f3n, su implementaci\u00f3n plantea desaf\u00edos para las aseguradoras. <\/p>\n\n<p>Un <a href=\"https:\/\/www.eiopa.europa.eu\/document-library\/fact-sheet\/big-data-analytics-motor-and-health-insurance\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">estudio<\/a> de EIOPA de 2019 encontr\u00f3 que las compa\u00f1\u00edas de seguros enfrentaban desaf\u00edos comunes para implementar inteligencia de datos actualizada. Estos desaf\u00edos incluyen: <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Cumplir con los requisitos reglamentarios y mantenerse informado de los cambios normativos.<\/li>\n\n\n\n<li>Abordar la confianza del consumidor en torno a la IA y la seguridad de los datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Garantizar que los datos sean precisos y que el an\u00e1lisis y el uso de los datos sigan est\u00e1ndares \u00e9ticos.<\/li>\n\n\n\n<li>Protecci\u00f3n contra riesgos cibern\u00e9ticos, como pirater\u00eda y robo de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Contratar y capacitar al personal ante la inminente escasez de habilidades relacionadas con la inteligencia de datos.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>El mero acceso a los datos no es suficiente. Mantener la capacidad de recopilar, almacenar y analizar datos es necesario para las aseguradoras. Sin esta capacidad, las aseguradoras pierden la oportunidad de obtener informaci\u00f3n de los datos y poner esa informaci\u00f3n en uso para ellos y sus clientes.  <\/p>\n\n<p>Otro desaf\u00edo que se avecina para las aseguradoras es la brecha de habilidades entre lo que pueden hacer sus equipos existentes y lo que exigen an\u00e1lisis y an\u00e1lisis de datos s\u00f3lidos.<\/p>\n\n<p>La combinaci\u00f3n de capacidad, herramientas, procesos y habilidades llevar\u00e1 a las aseguradoras a un futuro de inteligencia de datos. Actualmente, las aseguradoras tienen mucho trabajo por hacer para hacer realidad esa visi\u00f3n. Un estudio de Capgemini encuentra que \u00absolo el 18% de las organizaciones de seguros ten\u00edan las herramientas, tecnolog\u00edas, personas, procesos, habilidades y cultura para obtener el valor total del creciente volumen de datos a los que ten\u00edan acceso\u00bb, escriben <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Data-Masters-in-Insurance_FINAL_WEB.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Seth Rachlin<\/a> y otros autores del estudio.  <\/p>\n\n<p>Seg\u00fan el estudio, el 18 por ciento superior de las organizaciones comparti\u00f3 varias caracter\u00edsticas comunes que impulsan su \u00e9xito en la inteligencia de datos. M\u00e1s del 80 por ciento se asegur\u00f3 de que la alfabetizaci\u00f3n de datos fuera una habilidad b\u00e1sica compartida entre los equipos, no limitada a los expertos en la materia, y el 84 por ciento ten\u00eda \u00abprogramas de mejora de habilidades de datos basados en roles\u00bb para la mayor\u00eda de sus empleados. El setenta y ocho por ciento dijo que sus programas de mejora de habilidades inclu\u00edan no solo temas est\u00e1ndar de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico, sino tambi\u00e9n habilidades de inteligencia de datos como entrenamiento de modelos, correcci\u00f3n de rumbo y mantenimiento.  <\/p>\n\n<p>El camino por delante en an\u00e1lisis e inteligencia de datos para las aseguradoras exige atenci\u00f3n a la capacidad de los datos, la seguridad y las herramientas anal\u00edticas. Tambi\u00e9n requiere atenci\u00f3n al desarrollo de habilidades entre los profesionales de seguros. Cuando los equipos tienen las habilidades y herramientas adecuadas, pueden aprovechar al m\u00e1ximo la inteligencia de datos y el an\u00e1lisis profundo para mejorar la suscripci\u00f3n y la distribuci\u00f3n.  <\/p>\n\n<p><em>Im\u00e1genes de: dolgachov\/\u00a9123RF.com, andreypopov\/\u00a9123RF.com, adiruch\/\u00a9123RF.com<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los \u00faltimos a\u00f1os han sido inusualmente desafiantes para las aseguradoras de propiedad y accidentes. 2017 estableci\u00f3 nuevos r\u00e9cords para el n\u00famero de desastres naturales de miles de millones de d\u00f3lares en los EE. 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