AGENDA 2023

Big Data

Potenciando la digitalización: de una cultura de producto a una cultura de cliente

Cada día los clientes tienen vidas más digitales, con acceso a información y tecnología que les permite tomar mejores decisiones y más eficaces, en sus interacciones diarias con las empresas.

Entender a este nuevo cliente y adaptarse al nuevo entorno es el reto de la mayoría de las empresas; y las aseguradoras no son una excepción. Buscando siempre la satisfacción del cliente y la eficiencia del sector, la estrategia de esta nueva cultura debe basarse en 4 pilares:

1.  Gestión avanzada de los datos: esta mejora permite el uso del Big Data, haciendo un uso inteligente de los datos para anticiparse a las necesidades del cliente. Gracias a esta estrategia, se puede ofrecer los mejores productos y servicios al mejor precio posible y logrando una mayor eficiencia.

2.  Experiencia digital de los clientes: la digitalización debe estar integrada en la relación cliente-mediador-compañía sin reemplazarla por completo. Los clientes aun valoran la aportación de su mediador de seguros.

3.  Servicio personalizado y omnicanal: con estos datos, las aseguradoras disponen de la información necesaria para diseñar estrategias que permitan personalizar la atención al cliente. Por ejemplo, ofreciéndoles los productos adecuados en cada situación. Sin duda, esto mejora la experiencia de cliente, que únicamente recibe aquellos servicios que pueden resultarle interesantes. A su vez, esto incrementa las posibilidades de conversión.

4.  Transformación cultural de la organización: en toda transformación, son las personas quienes inician y mueven el proceso. Sin un plan estratégico de cambio cultural en la empresa, ninguna compañía puede acometer una transformación de esta dimensión con éxito. La transformación de la cultura de la organización, junto con la inversión económica requerida, son los principales desafíos a los que se enfrentan las aseguradoras.

La omnicanalidad, junto al conocimiento del cliente son dos piezas clave para fidelizar en el sector seguros.

Fuentes:

https://directivosygerentes.es/innovacion/transformacion-digital/td-tendencias/atender-cliente-omnicanal

La transformación digital en la sanidad

La transformación digital está a la orden del dí­a

Sí­, así­ es, la transformación digital está a la orden del dí­a en la gran mayorí­a de los sectores, pero la contribución de la digitalización podrí­a ser ventajosa, sobre todo, para el sector sanitario. Es por ello por lo que el objetivo actual no es simplemente el crecimiento y beneficio de las empresas, sino de calidad de los servicios públicos, transparencia y eficiencia en costes.

La transformación digital en el sector público, realmente viene obligada por parte de las Agendas Digitales (española y europea) y por un nuevo marco legal, que establecen plazos para la digitalización de la administración.

A dí­a de hoy, la digitalización en este sector se basa en cuatro pilares fundamentales que se han de gestionar correctamente y que mediante la ayuda de la tecnologí­a, se pueden explotar al máximo:

  1. Paciente: Desde el punto de vista de la omnicanalidad, en la mejora de la experiencia del paciente y en su fidelización.
  2. Mejoras en los procesos pero siempre manteniendo la coherencia con los objetivos de eficiencia establecidos. Este eje tiene que considerar la transformación del puesto de trabajo digital, de las plataformas corporativas para dotarlas de capacidad de respuesta ágil, análisis en tiempo real y mejora de la experiencia de usuario. También considerar los sistemas operacionales especí­ficos para hacerlos converger con los sistemas TI de gestión, así­ como la implantación de metodologí­as ágiles para el desarrollo y despliegue de aplicaciones.
  3. La implantación de tecnologí­as de Big Data son una de las soluciones más destacadas actualmente con respecto a análisis y gestión de datos, siempre respetando la nueva normativa GDPR. Según Juan Fernández Ortega. el Big Data consiste en (Director General de Cerner España): «la toma de decisiones informadas orientadas a maximizar el valor aportado a la ciudadaní­a en términos de resultados y satisfacción, al mismo tiempo que mantienen unos niveles de eficiencia entre los mejores del mundo.»
  4. Se deben tener en cuenta los aspectos referentes a seguridad (tanto de datos como de infraestructuras) y estabilidad.

Estos cuatro aspectos, gestionados de la manera correcta, pueden llevar a las empresas a agilizar sus procesos y así­ satisfacer a los clientes significativamente.

Nos encontramos frente a la evolución, ¿Cómo la afrontarás tú?

Fuente:
https://blogs.imf-formacion.com/blog/mba/transformacion-digital-sanidad/
https://future.inese.es/la-transformacion-digital-clave-para-optimizar-la-calidad-sanitaria/

 

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/

 

La IA más avanzada del mundo es española y se la conoce como «Súper Rita»

«Rita» es un súper ordenador que destaca por su sofisticación, la amplitud de su base de datos y su capacidad de computación. No es una herramienta como las que estamos acostumbrados a ver, no ha sido desarrollada por ninguno de los grandes tecnológicos como Facebook o Google. Esta máquina decide a quien investigar y por qué, busca incongruencias en nuestra información online para actuar. La Agencia Tributaria presume de sistema recibiendo delegaciones de Europa, Latinoamérica y Asia interesados en esta tecnologí­a

Este sistema almacena todos nuestros datos: cuentas bancarias, depósitos, acciones, inversiones, etc. También conoce todos los datos a cerca de nuestros impuestos, sanciones o recargos. Toda esta información la cruza y verifica en cuestión de segundos, analizando si el contribuyente se comporta como debe respecto a sus obligaciones fiscales.

Es el momento en el que «Rita» analiza los datos, cuando el espí­a pone en funcionamiento la IA. Los algoritmos del sistema cada vez son más precisos, aprenden los comportamientos de los contribuyentes, buscan cualquier cambio de comportamiento, para clasificar la información en tres niveles: datos negros (información de las rentas de empresas), datos azules (datos que el programa recibe de organismos oficiales u otras fuentes como ayudas, descuentos fiscales o planes de ayuda para la adquisición de un vehí­culo) y por ultimo datos rojos (los que suponen una mayor limitación a la hora de adquirirlos, debido a que es el contribuyente quien los declara).

Una vez administrada la información, se pone en marcha el sistema: peina los datos  de arriba abajo buscando incongruencias, falta o exceso de movimientos bancarios… Nuestro dí­a a dí­a. En caso de encontrar algún elemento que no cuadre, el sistema emite una orden de impresión, para que se enví­e una carta certificada solicitando aclaración sobre las incidencias encontradas por el sistema. En caso de no recibir la Agencia Tributaria una respuesta por parte del contribuyente, «Rita» calcula el importe que se ha defraudado y pasa a cobrarlo directamente a través de un embargo en la cuenta bancaria.

El programa, también cruza información de las Redes Sociales, busca viajes que hayamos hecho, contrastándolo con los movimientos bancarios, para cerciorarse que está todo en regla.

Es por esto que debemos ser prudentes con la información que facilitamos a Hacienda, ya que las próximas ampliaciones del sistema podrí­an detectar la menor de las incongruencias en el dí­a a dí­a de cualquier contribuyente.

Las oportunidades del Machine Learning llegan a Insurance Revolution

Sistemas predictivos más precisos que mejorarán la detección de fraude y el conocimiento sobre el usuario, son la gran ventaja de este nuevo sistema

El Big Data y los nuevos sistemas analí­ticos han permitido a las aseguradoras mejorar el modelo predictivo en el que se basan para ofrecer seguros personalizados con primas más precisas. Sin embargo, son la Inteligencia Artificial y el Machine Learning las tecnologí­as que mejoran exponencialmente el modelo predictivo de los seguros.
El Machine Learning se ha convertido en una herramienta esencial para los seguros. Esta tecnologí­a permite a las empresas entender mejor el riesgo, las reclamaciones y las demandas de los usuarios. Haciendo uso del Big Data, establece relaciones entre datos que en un comienzo no presentan ninguna relación directa.
Los modelos predictivos basados en el machine learning toman en consideración todo tipo de datos como D.N.I, notas, diarios, facturas médicas, datos sociales, lugar de trabajo, lugar del accidente, relación entre las partes, la secuencia de los eventos, el dí­a de la reclamación , dí­a del accidente, etc. Con este sistema los seguros pueden analizar grandes cantidades de datos que van más allá de la documentación estándar para así­ crear seguros más personalizados, conocer el precio del riesgo y de las pérdidas y evitar el fraude.
El machine learning es una tecnologí­a que aporta enormes ventajas al sector y es por ello que en Insurance Revolution se discutirán en un Industry View moderado por César Morcillo, Gerente Propuesta Valor, Calidad, Procesos e Interlocución en ZURICH dentro de la sesión de SEGURO HIPERCONECTADO.
No te pierdas la oportunidad de conocer qué aporta el Machine Learning para el sector asegurador en Insurance Revolution el próximo 24 de octubre en Madrid

El Big Data, el factor clave en la transformación del sector asegurador

Primas más precisas y prevención del fraude son algunos de los cambios que ha traí­do esta nueva tecnologí­a

El sector asegurador se ha basado desde sus comienzos en el principio del riesgo. Las personas escogen un seguro evaluando el tipo de riesgo en el que podrí­an verse envueltos, y las aseguradoras ofrecen sus servicios evaluando el coste de cada demanda.

Los seguros han desarrollado su negocio a través de un sistema predictivo, es decir, ofrecen un servicio analizando cuál es el precio que puede llegar a costar un suceso determinado. Para los seguros siempre ha sido un reto acertar en el precio de las primas, ya que se espera obtener un beneficio y a su vez ofrecer al cliente un precio razonable para que no se vayan a la competencia.

El Big Data ha permitido al sector evolucionar hacia modelos predictivos más precisos. La recopilación de datos masivos y los sistemas de análisis desarrollados para su comprensión han ayudado a evaluar de mejor manera el riesgo y ofrecer un servicio que se ajuste a cada necesidad.

En la actualidad, muchas empresas están empezando a usar el Big Data para construir seguros personalizados. Por ejemplo, una empresa de seguros de automóvil evalúa el comportamiento  de cada conductor para conocer cuáles son las probabilidades de que sufra un accidente o de que le roben el coche. Estos datos son comparados con los perfiles de otros conductores para así­ determinar el coste del seguro.

Por su parte, los seguros de salud y vida también están usando el Big Data para desarrollar las primas de los clientes. Estos seguros están aprovechando los beneficios de los dispositivos wearable como el Apple Watch y Fitbit para monitorizar el estilo de vida y el nivel de actividad de sus clientes.

Según un artí­culo de Forbes, un tercio de las empresas ofrecen servicios basados en estas tecnologí­as dándoles la posibilidad a los clientes de mejorar el valor de sus primas siguiendo un estilo de vida más saludable.

Pero, los beneficios del Big Data van mucho más allá de ofrecer servicios a medida. Esta nueva tecnologí­a ha permitido a los seguros prevenir el fraude analizando datos del pasado, la conducta de cada cliente y el perfil de las personas con las que se relaciona. Además, el Big Data permite entender mejor al cliente para ofrecerle  productos y servicios que se ajusten a sus necesidades.

Sin duda alguna, el Big Data ha tenido un impacto positivo dentro del mundo asegurador, a través de cambios en la atención al cliente, el valor de las primas y la prevención del fraude.

Fuente: Forbes

Las innovaciones que las Insurtech están aplicando para transformar al sector

Las startups están buscando aplicar la tecnologí­a de manera inteligente para mejorar sus servicios

La revolución digital ha tenido un efecto directo en todos los ámbitos de nuestras vidas. En el sector asegurador, esta nueva era tecnológica ha impulsado el surgimiento de empresas que buscan adaptarse a la profunda transformación que está sufriendo el sector.

Las insurtech surgen del proceso de adaptación en el que se han visto inmersas las compañí­as aseguradoras tradicionales así­ como del nacimiento de starups que ofrecen servicios alternativos y complementarios a los ya existentes.

Estas nuevas empresas, siguiendo el ejemplo de las fintech, están buscando modelos de negocio alternativos que ayuden a transformar el sector para hacerlo más personalizado, rentable y asequible, no solo a nivel monetario sino de accesibilidad, para que el cliente puede contratar una póliza tan solo con hacer click en una aplicación.

Las grandes compañí­as de seguros son conscientes del potencial de estas startups y es por ello que están interesadas en conocer sus iniciativas para poder invertir en ellas e incluso adquirirlas. Muchas de estas iniciativas han encontrado las áreas claves en donde las nuevas tecnologí­as pueden ayudar a mejorar al sector.

La experiencia de usuario es una de las áreas clave de las aseguradoras. Haciendo uso de las nuevas tecnologí­as, las startups han logrado mejorar estos servicios incorporando, por ejemplo, el chat de ví­deo o chatbots para procesar reclamaciones en el momento, drones para gestionar suscripciones rápidas o la inclusión de dispositivos en automóviles o casas para notificar instantáneamente a las autoridades en caso de emergencia.

Por su parte, el Big Data y el machine learning han ayudado a potenciar la personalización de los seguros gracias a una recopilación constante de datos que permiten ofrecer primas ajustadas a las necesidades de usuarios y a un precio óptimo.

Otra área de innovación por la que están apostando es la prevención del riesgo. La ciberseguridad, los sensores para la industria automotriz y los dispositivos conectados en casa con IoT están ayudando a prevenir incidentes antes de que ocurran. De hecho, las aseguradoras de vida y salud están apostando por aplicaciones que ayudan al cliente a llevar un estilo de vida más saludable.

Las nuevas tecnologí­as también han permitido una reducción de costes ya que permiten agilizar los procesos obsoletos mejorando la rentabilidad, de cara al consumidor e internamente. Han permitido a muchas empresas crecer y ganarse la confianza de los clientes gracias a las facilidades que han introducido.

El sector asegurador se ha dado cuenta de las oportunidades que ofrecen y es por eso que cada dí­a son más las propuestas innovadoras que surgen.

Ví­a: TicBeat

¿Conoces los problemas a los que se enfrenta el sector seguros hoy en dí­a?

¿Conoces los problemas a  los que se enfrenta el sector seguros actualmente?

Por un lado, una población envejecida donde los riesgos son cada dí­a mayores y por tanto, aumentan las primas. Y por otro, la llegada de la edad adulta de una población que se ha visto obligada a pensar más en el presente que en el futuro.

En el sector salud y en el sector del automóvil, se ha producido un aumento notable de las primas, con un 3,13% y un 1,69% consecutivamente.  La industria del sector del automóvil que comenzó a crecer por primera vez tras la crisis, en 2015, se enfrenta a condiciones delicadas, que junto a baremos más estrictos a la hora de indemnizar, está haciendo cada vez más difí­cil su rentabilidad.

El sector seguros, se enfrenta actualmente a un proceso de transformación. Pues, sus dos grandes dificultades: el envejecimiento de la población y los millenials, desafí­an continuamente a la industria.

Además, la Directiva Europea Solvencia II impone a las aseguradoras una nueva legislación y exigencia de mayores requisitos de capital.

Hacen falta productos nuevos y  aprovechar las tecnologí­as, en todo este proceso de Big Data y Transformación Digital.

 

FUENTE: ICEA / EL PAíS