A medida que el an\u00e1lisis predictivo se ha desarrollado a partir de la miner\u00eda de datos de las \u00faltimas d\u00e9cadas, \u00abhemos visto una evoluci\u00f3n de una mayor granularidad y riqueza de datos, nuevas fuentes de datos y tecnolog\u00edas m\u00e1s rentables para almacenar, procesar y analizar esos datos\u00bb, dice Peggy Brinkmann<\/a>, actuaria de Milliman.<\/p>\n\n Hoy en d\u00eda, el an\u00e1lisis predictivo permite analizar conjuntos de datos demasiado grandes para que los humanos los analicen de manera efectiva por s\u00ed mismos. Al abordar el an\u00e1lisis de grandes conjuntos de datos para predecir tendencias, el an\u00e1lisis predictivo proporciona una nueva perspectiva sobre los datos personales de los clientes. <\/p>\n\n \u00abDichos datos personales pueden complementar las fuentes tradicionales utilizadas en los seguros… para generar informaci\u00f3n en tiempo real sobre el estilo de vida y los h\u00e1bitos de una persona que se pueden utilizar para crear una ventaja competitiva\u00bb, escribe Alex Gayduk<\/a>, CEO del proveedor de seguros de vuelo Panzly y de la empresa de insurtech Fortifier. Tambi\u00e9n se puede utilizar para ayudar a las aseguradoras y corredores a predecir lo que un cliente probablemente har\u00e1 o encontrar\u00e1 a continuaci\u00f3n. <\/p>\n\n El an\u00e1lisis predictivo lleva los datos un paso m\u00e1s all\u00e1 de la mera clasificaci\u00f3n u organizaci\u00f3n, 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 an\u00e1lisis predictivo. <\/p>\n\n \u00abLos datos obsoletos o incorrectos hacen que el 46% de las empresas tomen malas decisiones que pueden costar miles de millones\u00bb, escribe el consultor de transformaci\u00f3n digital Douglas Karr<\/a>, fundador de Martech Zone. El acceso a conjuntos de datos m\u00e1s grandes puede garantizar que se tengan en cuenta m\u00e1s situaciones y puntos de informaci\u00f3n, lo que lleva a una mejor toma de decisiones. <\/p>\n\n Sin embargo, cuando un conjunto de datos se vuelve demasiado vasto para que los humanos lo analicen por s\u00ed mismos, la calidad de las decisiones tomadas a partir de los datos depende no solo de qu\u00e9 datos se incluyen, sino tambi\u00e9n de qu\u00e9 herramientas se utilizan para analizarlos. Los esfuerzos para analizar big data con IA comienzan centr\u00e1ndose en la detecci\u00f3n de patrones dentro de los datos existentes; El an\u00e1lisis predictivo se centra en hacer proyecciones basadas en datos sobre lo que suceder\u00e1 a continuaci\u00f3n, en funci\u00f3n de lo que ya est\u00e1 representado en el conjunto de datos. <\/p>\n\n Por ejemplo, el an\u00e1lisis predictivo podr\u00eda ayudar a una compa\u00f1\u00eda de seguros, agente o corredor a monitorear el historial de reclamos en un vecindario o distrito comercial en particular y predecir qu\u00e9 tipo de reclamos es m\u00e1s probable que vea una empresa. El an\u00e1lisis predictivo tambi\u00e9n puede examinar los costos de construcci\u00f3n y los patrones clim\u00e1ticos, lo que permite a los usuarios predecir tanto el riesgo como los precios con mayor precisi\u00f3n. <\/p>\n\n Armados con esta informaci\u00f3n, los corredores pueden ayudar mejor a los clientes a encontrar la cobertura de seguro adecuada. A medida que el an\u00e1lisis predictivo se convierta en algo com\u00fan, m\u00e1s corredores utilizar\u00e1n la herramienta. <\/p>\n\n Algunas aseguradoras ya est\u00e1n adoptando el poder del an\u00e1lisis predictivo. \u00abEn promedio, las principales compa\u00f1\u00edas [de seguros] impulsadas por an\u00e1lisis gastan casi cinco veces m\u00e1s dinero que sus pares en soluciones de an\u00e1lisis avanzado\u00bb, escribe Mark Rusch<\/a>, vicepresidente de seguros de GoodData. La combinaci\u00f3n correcta de an\u00e1lisis y conjuntos de datos crea una ventaja para las aseguradoras y corredores que invierten en estas herramientas. <\/p>\n\n A medida que m\u00e1s aseguradoras y corredores adoptan el an\u00e1lisis predictivo, tambi\u00e9n cambian la forma en que los seguros hacen negocios.<\/p>\n\n Para 2030, seg\u00fan Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian y Doug McElhaney<\/a> de McKinsey, habr\u00e1 menos agentes y corredores de seguros. Los que se quedan se habr\u00e1n adaptado al uso de an\u00e1lisis predictivos y otras tecnolog\u00edas que manejan muchos trabajos que se han hecho a mano durante mucho tiempo, desde completar formularios hasta calcular el riesgo. <\/p>\n\n Los agentes, corredores y otros profesionales de seguros \u00abse volver\u00e1n m\u00e1s expertos en el uso de tecnolog\u00edas avanzadas para mejorar la toma de decisiones y la productividad, reducir los costos y optimizar la experiencia del cliente\u00bb, escriben.<\/p>\n\n Para hacer la transici\u00f3n junto con la tecnolog\u00eda, los corredores de seguros deber\u00e1n centrarse en adoptar un papel relacional y educativo, adem\u00e1s de comprender las nuevas herramientas. Los elementos humanos de conectar a los clientes con el seguro que necesitan se profundizar\u00e1n a medida que la IA asuma m\u00e1s aspectos t\u00e9cnicos y administrativos del papel de un corredor. <\/p>\n\n El an\u00e1lisis predictivo ya est\u00e1 cambiando la forma en que los corredores piensan sobre el riesgo, la cobertura y los costos. El uso de an\u00e1lisis predictivos tambi\u00e9n puede ayudar a los corredores a cambiar su enfoque para construir relaciones s\u00f3lidas con los clientes. <\/p>\n\n El an\u00e1lisis predictivo y herramientas similares alteran no solo la forma en que los corredores de seguros hacen su trabajo, sino tambi\u00e9n 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 p\u00e9rdidas catastr\u00f3ficas con aquellos que no sufren tales p\u00e9rdidas. <\/p>\n\n Sin embargo, herramientas como el an\u00e1lisis predictivo exigen un enfoque m\u00e1s personalizado de los seguros. \u00abEl tremendo volumen de datos y la promesa de personalizaci\u00f3n a trav\u00e9s de una predicci\u00f3n individual precisa sacude profundamente la hip\u00f3tesis de homogeneidad detr\u00e1s de la agrupaci\u00f3n\u00bb, escriben los investigadores Laurence Barry y Arthur Charpentier<\/a> en un art\u00edculo 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 an\u00e1lisis predictivo crea tanto el desaf\u00edo como la oportunidad para que los corredores vean a sus clientes como individuos. <\/p>\n\n Al mismo tiempo, el an\u00e1lisis predictivo y otras herramientas est\u00e1n asumiendo m\u00e1s del trabajo rutinario, pero a menudo tedioso, tradicionalmente manejado por humanos dentro de la oficina de un corredor de seguros. La automatizaci\u00f3n del flujo de trabajo, por ejemplo, puede manejar tareas como completar formularios y recopilar documentos clave, escribe Paula Williams<\/a>, directora de contenido de automatizaci\u00f3n de procesos rob\u00f3ticos en IBM. <\/p>\n\n Con m\u00e1s tareas administrativas rutinarias fuera del camino, los corredores de seguros que enfrentan el desaf\u00edo de personalizar su enfoque hacia los clientes tambi\u00e9n se benefician del tiempo libre y la energ\u00eda 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 comprensi\u00f3n de las necesidades \u00fanicas de un cliente, educarlo sobre sus riesgos y brindar soporte en momentos cruciales. <\/p>\n\n Las compa\u00f1\u00edas de seguros ya han comenzado a adoptar herramientas habilitadas por IA, incluido el an\u00e1lisis predictivo, para mejorar la suscripci\u00f3n y mejorar las relaciones con los clientes. De hecho, las aseguradoras que se quedan atr\u00e1s en esta \u00e1rea podr\u00edan enfrentar graves consecuencias adversas. <\/p>\n\n \u00abLas aseguradoras que contin\u00faan confiando en las formas tradicionales de suscripci\u00f3n podr\u00edan iniciar una espiral negativa que ser\u00eda dif\u00edcil de revertir. Pueden enfrentar una selecci\u00f3n de riesgos adversa, podr\u00edan abandonar las listas preferidas de socios de distribuci\u00f3n y pueden tener m\u00e1s dificultades para reclutar y retener profesionales calificados\u00bb, escriben Britton Van Dalen, Kelly Cusick y Andy Ferris<\/a> en Deloitte.<\/p>\n\n Los corredores que contin\u00faan trabajando con estas aseguradoras podr\u00edan experimentar efectos similares en su propio trabajo. Sin embargo, aquellos que adoptan el an\u00e1lisis predictivo pueden construir relaciones m\u00e1s s\u00f3lidas con los clientes que, en \u00faltima instancia, benefician a todos los involucrados en la colocaci\u00f3n de la cobertura de seguro. <\/p>\n\n Im\u00e1genes de: rawpixel\/\u00a9123RF.com, belchonock\/\u00a9123RF.com, racorn\/\u00a9123RF.com<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La tecnolog\u00eda est\u00e1 transformando r\u00e1pidamente la forma en que las aseguradoras y los corredores abordan su trabajo. 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Hoy en d\u00eda, una serie de […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":44251,"template":"","insight-category":[],"class_list":["post-44250","insight","type-insight","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bolttech.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/insight\/44250","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bolttech.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/insight"}],"about":[{"href":"https:\/\/bolttech.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/insight"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bolttech.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/44251"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bolttech.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=44250"}],"wp:term":[{"taxonomy":"insight-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bolttech.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/insight-category?post=44250"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"Joven](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/laptop-typing-1024x683.jpg\")
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