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    Aunque el Big Data y las herramientas de análisis han comenzado a ofrecer grandes beneficios a algunas compañías de seguros, la mayoría de estas empresas apenas han "arañado la superficie" a pesar de algunos éxitos iniciales de la industria. El nuevo estudio de Bain & Company, How Insurers Can Invest in Big Data Analytics to Improve Decision Making, basado en una encuesta realizada entre 90 aseguradoras a escala mundial, revela que aproximadamente una de cada tres compañías de seguros de vida y una de cada cinco aseguradoras de propiedad y accidentes (P&C por sus siglas en inglés), no utiliza herramientas de Big Data de análisis avanzado (advanced analytics) en ningún área de la empresa - por ejemplo; ventas, marketing, suscripción, reclamaciones, etc. Por lo tanto, estos "rezagados" no son capaces de generar opiniones de los consumidores que puedan construir una ventaja competitiva.

    Según Bain, las compañías de seguros tienen la intención de invertir más en analítica avanzada entre los próximos tres y cinco años, un 24 por ciento en el área de vida y un 27 por ciento en P&C. Sin embargo, la mayoría de las aseguradoras actualmente sólo aplican el Big Data en dos áreas: ventas y marketing, (que es donde más se emplea) seguido por el área de control de fraude, y muchas empresas aún no tienen un plan sólido para aprovechar el valor de los datos que están recopilando.

    "En nuestro trabajo con aseguradoras de todo el mundo, las discusiones tienden a centrarse en cuestiones de gestión de datos y en las decisiones sobre la inversión en tecnología", ha declarado Henrik Naujoks, coautor del informe y responsable del área de Servicios Financieros de Bain en Europa, Oriente Medio y África. "Muy pocos se centran en la cuestión más importante, la de cómo obtener información real y valiosa de los datos con el fin de informar mejor y tomar decisiones estratégicas, sobre su negocio, sus procesos y, lo más importante, sus clientes".

    Según Bain, el Big Data puede mejorar las decisiones en tres áreas

    Una mejor experiencia de cliente: Las aseguradoras pueden relacionarse con sus clientes de forma más fácil, rápida y más barata a través de la analítica avanzada. Una compañía de seguros de vida identificó los datos de salud externos adecuados para combinar con los posibles clientes potenciales y así construir un algoritmo que predeciría qué aspectos darían derecho a la cobertura sin un costoso análisis de sangre. El modelo permitió a la empresa eliminar la prueba al 30% de los solicitantes.

    Innovación: Algunas compañías de seguros están usando la analítica para crear nuevos e innovadores productos o para ampliar mercados con menor penetración de seguros. Los fabricantes de coches, por ejemplo, tienen una exposición a garantías para piezas de más de 60.000 millones de dólares al año, pero carecen de la capacidad para agregar y analizar los datos de las reclamaciones. Utilizando un motor de análisis para predecir la falta de piezas, la industria ha sido capaz de mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, reducir el fraude, y ser capaz de prever los problemas antes de que ocurran.

    Suscripciones y reclamaciones: En una compañía de seguros de P&C, el trabajo de análisis previo a una suscripción llegaba a durar hasta nueve meses. Al utilizar su propia base de datos de clientes, y combinarlo con datos públicos disponibles en Estados Unidos sobre el incumplimiento de normas de seguridad, como una forma previa de evaluar a sus clientes potenciales, la compañía de transportes logró reducir las inspecciones in situ de sus ingenieros, que conllevaban mucho tiempo y eran caras. Lo que es más importante, logró evitar la firma de contratos con clientes con altas probabilidades de tener un accidente en la carretera valorados en 100 millones de dólares. En cuanto a las reclamaciones, una aseguradora de Sudáfrica trabajó con IBM para reducir la tasa de fraude de sus reclamaciones médicas mediante la combinación de datos de las reclamaciones, resultados de patologías clínicas y cuestionarios de los clientes. La iniciativa ha ayudado a la aseguradora a prever y prevenir nuevos riesgos para la salud, además de ahorrar a la empresa 2,4 millones de dólares en los primeros cuatro meses.

    "No es suficiente con invertir solo en talento analítico", comentó Lori Sherer, encargada de la Práctica de Advanced Analytics de Bain y coautora del informe. "Las aseguradoras de mayor éxito involucran a todas las áreas de negocio de la organización para informar sobre el proceso de desarrollo analítico. El resultado es una serie de ideas que tienen más probabilidad de ser aprobadas por la primera línea de negocio ("front line"), lo que les ofrece una ventaja competitiva en la industria".

    Para familiarizarse más con el análisis de Big Data, Bain aconseja a las aseguradoras empezar con pequeños pasos. Estas deberían escoger un caso, formular la hipótesis sobre qué datos se correlacionan con el comportamiento en cuestión, obtener un conjunto de datos de fácil acceso y empezar a usar modelos para ver qué se desarrolla. A continuación, pueden construir sus capacidades para usar las herramientas de análisis en su máximo potencial.

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