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 Principales oportunidades de datos para las aseguradoras de vida

El ritmo de evolución de los datos es drásticamente diferente entre industrias.

Las respuestas del CIO a la investigación realizada por Celent muestran que no hay parte de una organización de seguros que no se vea afectada por los datos. Sin embargo, aunque las aseguradoras de vida tienen una gran cantidad de datos sobre los clientes, incluso más antiguos que la mayoría de las industrias, su capacidad para aprovechar esos datos para mejorar los productos, la experiencia con el cliente y la toma de decisiones se retrasan.

Al combinar análisis, aprendizaje automático y soluciones tecnológicas, las aseguradoras pueden beneficiarse de los datos que capturan y crear más valor para sus clientes.

Estas son las 3 principales oportunidades de datos que las aseguradoras pueden aprovechar para mejorar su oferta de productos y la experiencia con el cliente.

Eliminar el sesgo de datos brindará a las aseguradoras información más precisa sobre sus clientes y garantizará una cobertura más universal e indiscriminada.

¿Nuestros algoritmos representan a los subrepresentados?

Esta fue una de las preguntas más profundas formuladas en la Conferencia InsureTech Connect de este año. El Seguro de vida juega un papel central en la seguridad financiera de los hogares, y esta es una responsabilidad que las aseguradoras deben asumir.

Cada persona merece tener protección. Cada persona merece un seguro. ¿Entonces cómo hacemos eso? Necesitamos hacerlo mejor.

Grace Ata, Vicepresidente Ejecutiva de Desarrollo de Software, Equisoft.

Uno de los problemas críticos para las compañías de seguros de vida es que, aunque tienen grandes volúmenes de datos para trabajar es que, no todos son relevantes. Las aseguradoras deben asegurarse de que están recopilando los datos correctos.

Para que el aprendizaje automático sea efectivo, debe analizar los datos durante 10 a 20 años. Lo que pasa es que cuando se mira, se ven muchos prejuicios que se construyeron en los datos hace 10 o 20 años.

Grace Ata, Vicepresidente Ejecutiva de Desarrollo de Software, Equisoft.

Aceptar la diversidad y mitigar cualquier tipo de sesgo comienza con la aseguradora y beneficiará a la aseguradora. Los datos precisos son clave para descubrir las verdaderas expectativas del cliente y brindarle una experiencia superior.

Eliminar el sesgo de datos requiere analizar todo el proceso que rodea la recopilación y el uso de datos. Es importante verificar la relevancia de las métricas recopiladas, ya que el sesgo de datos puede ocurrir en cualquier paso del proceso, desde la recopilación hasta el análisis. Por ejemplo: ¿Qué tipo de información recopilan durante los procesos de suscripción y reclamos? ¿Las pólizas de seguro de vida son indirectamente discriminatorias o perpetúan el racismo sistémico?

Datos descartados: ¿se descartan porque no los necesitamos o porque creemos que no los necesitamos?

¿Los bonos de sus ejecutivos están vinculados a los resultados de la encuesta de satisfacción del cliente? ¿Cómo cree que esto afecta las preguntas que se plantean?

Se puede obtener un gran beneficio al poder usar datos para crear una sensación de empatía en el mercado.

Las aseguradoras tienen la oportunidad de aprovechar los conocimientos de los datos para brindarles a los clientes una experiencia más personalizada

La próxima generación de clientes de seguros de vida es lo que llamamos “la generación TikTok”. Más comúnmente conocida como Generación Z, la investigación muestra que esta generación está mucho más dispuesta a comprometer su privacidad a cambio de una mayor eficiencia y experiencias más personalizadas.

Si bien los Millennials y la Generación Z están preocupados por las implicaciones de perder la privacidad en línea, estas están mucho menos preocupados que las generaciones anteriores, especialmente si se puede cambiar por un proceso de servicio o ventas más optimizado.

En los próximos años veremos esta tensión entre los problemas de privacidad y cómo podemos permitir una mejor experiencia con el cliente.

– Michael Levin, Director de Total Insurance Inc. .

Aprovechar las IA permitirá a las aseguradoras descubrir correlaciones que el ojo humano no vería

La evolución de la tecnología significa que las aseguradoras ahora pueden alimentar a la IA con conjuntos de datos alternativos y discernir la correlación con el riesgo que los humanos no verían. Esto presenta una gran oportunidad para ayudar a perfeccionar el proceso de suscripción: aumentar la eficiencia, reducir los costos y aumentar la CX (experiencia con el cliente).

El crecimiento de los dispositivos conectados, los dispositivos portátiles y el acceso a los datos de salud desempeñarán un papel importante en la personalización de las ofertas de seguros de vida en los próximos diez años y proporcionarán a las aseguradoras muchos más datos que pueden ayudar a descubrir la correlación con el riesgo que los equipos de actuarios tal vez nunca han visto.

El modelado predictivo de “qué pasaría si” en seguros permitirá a las aseguradoras prepararse para el proceso de suscripción. Este tipo de análisis ayudará a producir datos para presentaciones y evaluar el impacto de una gran cantidad de diferentes tipos de cambios en el libro de negocios de una aseguradora.

Conclusión:

La mayoría de las aseguradoras aún no tienen acceso a todos sus datos. Esto se debe a que los datos quedan atrapados en silos y en los sistemas heredados, lo que deja mucho potencial sin explotar.

La solución clave a este problema es la transformación digital y la migración de datos. Al migrar datos de sistemas core obsoletos a plataformas modernas basadas en la nube, las aseguradoras pueden eliminar silos y hacer que haya más datos disponibles para IA, BI y análisis. Podrán crear información mucho más perspicaz que ayudará a eliminar el sesgo del proceso de suscripción, crear una mejor experiencia para el cliente y personalizar las ofertas de productos.

La migración de datos aumenta el acceso de una empresa a la información del cliente, lo que les ayuda a brindar un servicio más rápido y efectivo, evaluar mejor el riesgo y establecer precios, adaptar el marketing a grupos más específicos e interactuar con mayor frecuencia y eficacia con los clientes, todo lo cual aumenta la confianza del cliente y crea relaciones más profundas.

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