¿Para qué sirven los Big Data? Casos prácticos de Big Data en las aseguradoras

seguros, big data, corredurías de seguros, mediaciónEscribe: Juan José Terrero, Socio Entidades Financieras de Everis 

Este artículo no quiere ser este otro más en relación al mundo Big Data, el objetivo cuando empecé a escribirlo era poner el pragmatismo en primera persona y no contar las referencias adaptadas de otros países que aparecen como grandes casos de éxito que nos muestran las consultoras, y en donde muchas veces dudamos incluso de si realmente existen, pero que los grandes analistas de mercado nos ponen como ejemplo.

Big Data es una oportunidad real de potenciar los procesos de análisis clásico y dar un paso más allá en el descubrimiento analítico para la mejora de tomas de decisiones empresariales, por supuesto no es ninguna sustitución y mucho menos significa que se pueda aplicar a todo lo que este momento hacemos, como indico es un ejercicio de potenciación.

Veamos distintos escenarios, en donde aplica, segmentándolos por tipología obtención de datos.

Siempre que pensamos en Big Data, estamos pensando en las redes sociales, la información de fuentes relacionadas con hábitos de comportamiento sobre Facebook, twiter, Instagram, o similares. Eso es así, pero la verdad, es que hay información de orientación empresarial o de salud, que nos puede ser muy útil para el sector asegurador, pensando en utilizar dicha información para tener información de estadísticas y tendencias, con toda esta información se pueden realizar mejoras sobre:

  • Actuarios, mejora en los procesos de scoring o rating, reduciendo el riesgo en general con la inclusión de nuevas reglas, por la inclusión de datos que mejoren la decisión.
  • Simulación sobre funcionamiento de nuevos productos, identificando a priori grupos de interés o volumen potencial de clientes para nuestros nuevos productos, por mercado o geografía.

Ahondando en la complejidad del uso de las soluciones de Big Data, otras opciones van más orientadas al conocimiento directo de mi cliente, sea con el uso de plataformas de terceros, sea con planteamientos directos hacia ellos, identificando clientes honestos, de menor riesgo, que obtienen ser premiados (soluciones de pricing dinámico o por eventos) por reducir el riesgo frente a la cobertura de su póliza. A través de hacer un partnership con empresas de werables para la obtención de información, previo acuerdo/firma de mi cliente de uso de este tipo de dispositivos y objetivo de contar con esa información. En función del ramo podemos encontrarnos con una serie de datos de distinta índole, pero con un mismo planteamiento en el uso:

  • Salud: Nike, Garmin, werables en general, pueden informarnos de la vida sana de nuestros clientes o nuevos clientes
  • Auto: geoposicionamiento del vehículo, tipo de conducción, condiciones del asegurado en el momento del siniestro, hábitos de conducción, etc.

A nivel dispositivos podemos hablar de un gran número, que día a día crecen, sobre todo en capacidades de obtención de información.

  • Planes de salud que ofrecen un descuento por asistir al gimnasio con la utilización de dispositivos biométricos (Fitbit, Nike Fuel..), donde se mide cantidad y calidad del entrenamiento.
  • Tecnología incorporada en la ropa que permite monitorizar la salud.
  • Colchones con sensores que permiten determinar la calidad del sueño.
  • Relojes medidores de glucosa.
  • Básculas, monitores cardiacos, monitores de asma, sensores de temperatura, presión sanguínea, ritmo cardíaco, oximetría, electrocardiograma, variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) y stress.
  • Termómetros conectables al móvil.

Todos estos dispositivos bañados de Apps que permiten gestionar, crear alarmas, estudiar tendencias y predecir situaciones de riesgo

Otro de los grandes escenarios, y curiosamente, en el que no pensamos normalmente, y que tiene unos retornos importantes en su inversión, es la información propia o datos de la empresa como base de la aplicación de soluciones de Big Data. La empresa es una gran generadora de datos e información, en este sentido nace Big Data interno, esto quizá es lo primero por lo que deberíamos comenzar. Datos de comportamiento de cliente, temas como detección de fraude, estudio de navegación y operaciones sobre nuestros sistemas, comportamientos tipo y comportamientos anómalos son susceptibles de ser analizados, con herramientas que den una visión completa de nuestro cliente para nosotros mismos. Algo tan rudimentario y volumétrico como los logs (ficheros en donde se ubican las acciones atómicas de las aplicaciones) de los aplicativos nos permite tener una visión del comportamiento de nuestros clientes y cómo realmente nuestros procesos de negocio se comportan frente a la teoría de su diseño inicial, con una visión completa, sobre el proceso de principio a fin.

seguros, big data, corredurías de seguros, mediaciónLa información de los sistemas de atención al cliente unidos con la información que en las redes sociales tenemos de nuestras compañías (en muchas empresas forman parte de este tipo de canales de atención al cliente ya), nos permiten hacer un ejercicio potente de grandes temas que bien cuidar, que bien potenciar, en fin oportunidades que desarrollar por ser enunciadas como quejas por nuestros clientes, reales o potenciales, para tomando nota de ellos definir acciones que nos posicionen de forma nueva en el mercado. Como bien podemos pensar estas acciones pueden ser de cualquier índole a nivel de compañía, revisión de operaciones, atención al cliente, marketing, etc.

Por supuesto el mundo de los micro-seguros puede ser un ejemplo realmente interesante a la hora de aplicar Big Data. En el modelo de poder ofrecer mejoras en el pricing directo a nuestros clientes también podemos plantear sobre la relación de cliente-aseguradora la opción de recibir ofertas (asociadas a la plataforma micro-seguros) en función de la actividad que esté realizando, viajes con mascota, seguro de cobertura parcial al hacer deporte,… tanto de forma proactiva como reactiva, es decir, qué seguro me puedes ofrecer online ante esta situación, basando la decisión en un alto volumen de información, y con posibilidad de tiempo real.

Otro ejemplo, en que hay que pensar para el medio plazo es el “Internet de las cosas”, en donde aparecerán nuevos productos aseguradores, el volumen de información que se podrá gestionar, almacenar, y analizar será un ejemplo en sí del Big Data, productos que nos puedan decir si están o no funcionando, bajo unos acuerdos de nivel de servicio, indicando su consumo eléctrico, horas de vida estimadas, información de geoposicionamiento real (frente a las condiciones aseguradas), y un largo etcétera datos, que hacen de esta nueva ola un objetivo real de Big Data.

Por supuesto hay nuevos modelos de negocio, con ejércitos de evidencias, que permitir un cambio en el modelo de aseguramiento, como ejemplo los drones con cámaras de alta resolución, con capacidades de lectura y reconocimiento de patrones. Toda esta información puede adjuntarse como evidencia ante la ocurrencia de un siniestro. Son situaciones en donde la información es masiva y la capacidad de análisis es una realidad.

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Pero, cómo abordar este tipo de retos, pueden parecer proyectos ingentes, de grandes inversiones, sin embargo creo que el contexto IT actual nos ayuda mucho como empresas y nos permite tener opciones a los grandes proyectos de transformación, bien por la implantación de plataformas de gestión de grandes volúmenes de información conectadas sobre los eventos de nuestras plataformas transaccionales, con impacto cero en su rendimiento (ver ejemplo de análisis de los ficheros de log), así como el uso de plataformas externas, para temas concretos como un Software as a Service, con un pago mensual por el servicio recibido.

En cualquier caso, lo primero de todo, debe ser la definición de los casos de uso o de negocio y por supuesto deben ser liderados por las áreas de negocio de la compañía. Lo que sí es importante, como en muchas otras ocasiones, es poder contar con el área de TI como el gran aliado que nos identifica el qué se puede hacer, qué información se encuentra disponible internamente y cómo se puede preparar la empresa para tener una base tecnológica disponible para cubrir los planteamientos demandados, bien por sí mismos, bien por servicios provistos por terceros que permitan un planteamiento factible en tiempo y coste.

En este punto, ha habido un boom de startups y empresas de nicho que están trabajando en servicios particulares sobre grandes volúmenes de datos e información, proveyendo un valor muy concreto para nuestros objetivos de negocio, con resultados parciales o finales, como pueden ser datos económicos georeferenciados, valoraciones,… Itelligent, Xeerpa, Espafiltech, Blueliv, Intelnics, Atomian, inAtlas, RedBorder, Datumize, Sweetspot, han decidido entrar en el mundo de la innovación basando sus soluciones en plataformas Big Data que ofrecen en modelos de distintos tipo, aunque muchos de ellos son de Software as a Service.

Además de estas empresas hay otras que ya utilizan el Big Data y han comenzado a dar sus primeros pasos en el mundo de los seguros, inicialmente sobre comparadores, el nuevo comparador de Google (Google Compare) para seguros de auto en Estados Unidos. Es un planteamiento inicial de lo que puede hacer el gigante del Big Data, es posible que sea su único paso en este negocio o la preparación para su salto al mundo del Seguro, con alguna alianza significativa, como ha comenzado Apple en el mundo de los medios de pago junto con VISA.

Como conclusión, el mundo con Big Data está aquí y nos provee de nuevas capacidades tecnológicas a la empresa para poder mejorar la calidad de las decisiones de negocio, adaptación mucho más personalizada de la oferta y productos mucho más cercanos y cercanos a los clientes finales, en un mundo con cada vez más oportunidades de aportar soluciones diferenciales y de valor.

Vía: Community of Insurance, Grupo hIB



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