Las aseguradoras ven la escritura (digital) en la pared. En una encuesta de EY Data Science in Insurance, todas las aseguradoras que respondieron dijeron que el an\u00e1lisis de datos ser\u00e1 muy importante para el \u00e9xito continuo de las aseguradoras, escriben Corina Gruenenfelder y Sabine Betz<\/a> de EY. Sin embargo, no todas las aseguradoras han dado pasos para adaptarse a este futuro digital. Solo el 25 por ciento de los encuestados tiene m\u00e9todos avanzados de an\u00e1lisis de datos en uso para su negocio principal. El otro 75 por ciento esperaba mejorar y ampliar sus m\u00e9todos de an\u00e1lisis existentes con un mejor uso de las herramientas de an\u00e1lisis digital. <\/p>\n\n La mayor\u00eda de las aseguradoras han comenzado la transici\u00f3n hacia un an\u00e1lisis de datos digital s\u00f3lido centr\u00e1ndose en herramientas anal\u00edticas para aplicar a sus propias colecciones de datos. Las aseguradoras se han centrado en obtener informaci\u00f3n de sus propios datos almacenados de clientes, informaci\u00f3n sobre sus procesos internos y datos recopilados de agentes y corredores. Sin embargo, las aseguradoras tambi\u00e9n tienen acceso a un conjunto de datos de fuentes externas en r\u00e1pido crecimiento, incluidos conjuntos de datos p\u00fablicos y agregadores de terceros, escribe Kirill Pankratov<\/a>, jefe de transformaci\u00f3n del grupo UW en seguros comerciales en Zurich Insurance. <\/p>\n\n Las herramientas que permiten a las aseguradoras analizar estos datos en busca de informaci\u00f3n y patrones proporcionar\u00e1n informaci\u00f3n a la que las compa\u00f1\u00edas de seguros hist\u00f3ricamente no han podido acceder, y eso cambiar\u00e1 profundamente la forma en que las aseguradoras suscriben el riesgo y distribuyen la cobertura.<\/p>\n\n La aplicaci\u00f3n de datos ofrece a las aseguradoras nuevas formas de conceptualizar, abordar y resolver viejos problemas. A\u00fan as\u00ed, el an\u00e1lisis de datos plantea sus propios desaf\u00edos. <\/p>\n\n Un mejor an\u00e1lisis de datos puede ayudar a las aseguradoras a administrar los costos, dice Tim Brockett<\/a>, vicepresidente ejecutivo y jefe de l\u00edneas especializadas de Munich Re US. Brockett se\u00f1ala que con las herramientas adecuadas, la industria de seguros \u00abpuede mejorar nuestros precios, nuestra suscripci\u00f3n y nuestros an\u00e1lisis en torno a reclamos y segmentaci\u00f3n de clientes para mejorar nuestra rentabilidad y comprender nuestro riesgo\u00bb. <\/p>\n\n La suscripci\u00f3n y la distribuci\u00f3n ofrecen un terreno f\u00e9rtil para el an\u00e1lisis de datos de seguros. \u00abLa ciencia actuarial, tal como se practica tradicionalmente, tiene muchas similitudes con el an\u00e1lisis de datos\u00bb, escribe Rachel Hastings<\/a> en Emeritus. Tanto la ciencia actuarial como el an\u00e1lisis de datos actual dependen de entradas de datos de alta calidad para su \u00e9xito. <\/p>\n\n Para las aseguradoras, sin embargo, el \u00e9xito con el an\u00e1lisis de datos depender\u00e1 de c\u00f3mo se entiendan y utilicen los datos.<\/p>\n\n Los cambios en los patrones de riesgo han comenzado a crear dos categor\u00edas distintas: riesgos que son m\u00e1s medibles, m\u00e1s frecuentes y menos graves frente a riesgos que son menos medibles, menos frecuentes y m\u00e1s graves. Por ejemplo, el riesgo de filtraci\u00f3n de agua en el s\u00f3tano durante las fuertes lluvias de primavera cae en la primera categor\u00eda, mientras que el riesgo de una inundaci\u00f3n catastr\u00f3fica que arrase todo el s\u00f3tano de la misma casa cae en la segunda. <\/p>\n\n El an\u00e1lisis de datos puede abordar ambos tipos de riesgo, aunque los desaf\u00edos de aplicar datos a cada tipo difieren, escriben Tanguy Catlin<\/a> y otros miembros de las pr\u00e1cticas de seguros y organizaciones de McKinsey.<\/p>\n\n Por ejemplo, los riesgos m\u00e1s medibles y frecuentes implican cantidades mucho mayores de datos, especialmente cuando se trata de puntos de datos individuales en tiempo real de sensores inteligentes y dispositivos similares. Las aseguradoras necesitar\u00e1n herramientas que les permitan agregar y sintetizar conjuntos de datos masivos y rastrear patrones existentes como base del an\u00e1lisis predictivo. <\/p>\n\n Por el contrario, los riesgos menos medibles y frecuentes vienen con conjuntos de datos m\u00e1s peque\u00f1os, pero la intensidad de estos riesgos ejerce una mayor presi\u00f3n sobre las aseguradoras para predecir y fijar precios en consecuencia. La capacidad de modelar las incertidumbres de manera confiable y proporcionar soluciones m\u00e1s all\u00e1 de la transferencia de riesgos ser\u00e1 esencial, explican Catlin, et al. <\/p>\n\n Los datos ofrecen nuevas formas de abordar los desaf\u00edos de los seguros. Incluso ofrece una forma de mantenerse al tanto de los patrones de riesgo que cambian r\u00e1pidamente. Para aprovechar estas oportunidades, las aseguradoras deber\u00e1n abordar sus herramientas de datos cuidadosamente. <\/p>\n\n \u00abLas capacidades de datos y an\u00e1lisis se est\u00e1n convirtiendo en apuestas de mesa en el sector de P&C en Europa y Am\u00e9rica del Norte\u00bb, escriben Kia Javanmardian<\/a> y sus colegas investigadores de McKinsey. Al invertir en datos y an\u00e1lisis, particularmente para mejorar la suscripci\u00f3n, las aseguradoras han visto aumentar los \u00edndices de p\u00e9rdidas, las primas de nuevos negocios y la retenci\u00f3n. <\/p>\n\n A medida que el an\u00e1lisis avanzado de datos se convierta en algo com\u00fan en los seguros, se producir\u00e1n tres cambios importantes, dice Violet Chung<\/a> de McKinsey:<\/p>\n\n Estos cambios, a su vez, reconstruir\u00e1n otros fundamentos de los seguros, incluidas las relaciones con los clientes y los roles de los agentes en la distribuci\u00f3n. Para poner los datos a trabajar, las aseguradoras deber\u00e1n enfrentar ciertos desaf\u00edos y aceptar la responsabilidad que conlleva aceptar esos desaf\u00edos. <\/p>\n\n![\"\"](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/fallen-tree-on-car-1024x596.jpg\")
<\/figure>\n\nAplicaci\u00f3n de datos para tomar mejores decisiones sobre seguros<\/h2>\n\n
![\"\"](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/building-construction-site-1024x683.jpg\")
<\/figure>\n\nResponsabilidades y desaf\u00edos en el an\u00e1lisis de datos<\/h2>\n\n
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