Nadie puede predecir el futuro, pero el modelo de negocio de seguros siempre ha consistido en hacer las mejores conjeturas posibles. El sustento de las aseguradoras depende de evaluar con precisión el nivel de riesgo de los clientes potenciales y ajustar en consecuencia su elegibilidad, tasas de primas y asignaciones de cobertura. En otras palabras, el éxito de un negocio de seguros depende esencialmente de una apuesta; por lo tanto, hacer predicciones basadas en análisis siempre ha sido una estrategia clave en la industria.
Afortunadamente, la tecnología ha avanzado mucho desde que apareció el concepto más primitivo de seguro.
1. Ayuda con la clasificación y el procesamiento de reclamos
El proceso de reclamaciones puede ser una de las tareas que requiere más tiempo y mano de obra en el negocio de cualquier agencia de seguros. Cuando un
Por ejemplo, el análisis predictivo puede ayudar a las compañías de seguros a determinar cómo priorizar las reclamaciones que pueden ayudar a reducir los costos del seguro y al mismo tiempo aumentar la satisfacción del cliente mediante un análisis en profundidad de patrones históricos. Las mismas tecnologías pueden proporcionar a las aseguradoras datos en tiempo real para reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para procesar esas reclamaciones una vez que han sido probadas. En resumen: es una situación en la que todos ganan.
2. Detectar clientes potenciales y apuntar a la retención
Tan importante como la reducción de riesgos y la calificación del cliente son para el éxito de una agencia de seguros, la retención es igualmente importante. No importa con qué precisión se calculen el nivel de riesgo y los costos de un cliente si ese cliente cancela su póliza.
Afortunadamente, el análisis predictivo también puede ayudar con este problema. Al utilizar datos históricos y de comportamiento complejos para analizar e identificar señales de advertencia de que un cliente está a punto de cancelar su póliza, el análisis predictivo permite a las aseguradoras llegar antes.
3. Incrementar la eficacia de la prevención del fraude
Usar análisis predictivo para mitigar el riesgo mediante la evaluación de datos de comportamiento de clientes potenciales es una cosa y, además, algo importante. Pero las tecnologías de análisis predictivo son más fáciles de usar
Ingrese al análisis predictivo, que analiza datos en tiempo real para ayudar a detectar reclamos fraudulentos más rápido y generar señales de alerta que podrían ser solo rosadas (o incluso blancas) para el ojo humano.
Por ejemplo, algunas aseguradoras utilizan biometría conductual para verificar a los usuarios y generar confianza. La biometría del comportamiento analiza cómo los usuarios interactúan físicamente con un sitio web o una aplicación. Al monitorear cuidadosamente cómo los usuarios interactúan con la plataforma, las aseguradoras pueden detectar anomalías que pueden indicar que se está intentando cometer fraude.
de acuerdo a el ordenUna empresa importante que proporciona servicios de análisis predictivo a empresas, incluidas agencias de seguros, redujo su fraude en reclamaciones de propiedad y accidentes en un 23 % utilizando tecnología.
A medida que la IA y el aprendizaje automático sigan evolucionando y superando los límites de cómo el análisis predictivo puede servir a los seguros y otras industrias, las aseguradoras responderán con formas innovadoras de utilizar estas herramientas. Y para hacer que la industria de seguros y sus procesos sean más eficientes y precisos, estas tecnologías reducen los costos y la fricción no sólo para las aseguradoras, sino también para los clientes, un resultado que hace que la inversión valga la pena.
