La importancia del Big Data en el sector asegurador

Todos conocemos la importancia actual del llamado “Big Data”, pero ¿las aseguradoras lo implementan de la manera correcta? ¿obtienen un beneficio real gracias a él?

Si consideramos la regla de las tres V´s (velocidad, volumen y variedad) podemos decir que ni el volumen ni la velocidad cambia, la única que puede transformarse es la variedad con respecto a los procesos ya instaurados.

Dos de los temas más empleados a la hora de utilizar esta tecnología, pudiendo considerarlos esenciales,  son la detección del fraude y la segmentación para marketing. Por lo menos en el Big Data utilizado actualmente. Es por ello por lo que si realmente se quiere obtener un beneficio real, la clave está en partir de un origen de datos nuevos empleados en ambos casos.

Actualmente, si se desea actualizar los procesos partiendo de los datos que ya tenemos, Big Data no nos ofrecerá resultados relevantes.

Un claro ejemplo podría ser la aplicación de esta tecnología en el comportamiento del conductor. En el caso de que una aseguradora añadiera a la evaluación del riesgo del cliente, un análisis del comportamiento individual (donde se implementaría en el vehículo un dispositivo que permitiría conocer los kilómetros recorridos y los hábitos de conducción), se estaría añadiendo una fuente de datos distinta. Se estarían añadiendo millones de datos adicionales obtenidos prácticamente en tiempo real durante la vigencia de la póliza contratada.

Como conclusión general con respecto a esta tecnología, el sector asegurador (entre muchos otros) necesita el Big Data. Si se aplica de la manera correcta se pueden obtener resultados realmente significativos. El proceso de regulación y control del fraude por parte de los clientes (cada día más presente) sería mucho más fácil. Por lo tanto, la implementación del Big Data se ha convertido en algo necesario para que su negocio vaya viento en popa.

Fuente:
https://future.inese.es/juego-de-datos-la-utilidad-real-de-big-data-en-el-sector-asegurador/

 

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