¿Qué son y como funcionan los modelos predictivos en la industria de seguros?

El análisis predictivo supone un cambio de juego en los negocios - Forrest Research

Todas las compañías tienen a su alcance soluciones de análisis de datos tan avanzadas y sencillas de usar que no saber lo que sucederá dentro de seis meses es pecado mortal .

En la actualidad de los negocios, estas dos aseveraciones publicadas en la revista BBVAOpen4U son verdades rotundas y marcan la importancia que tiene el analisis predictivo en los negocios hoy en la actualidad.

FCC Aqualia S.A. la terera empresa de gestión de agua en el mundo según Global Water Intelligence gestiona el abastecimiento de agua para 28 millones de personas en una red de 56.830 Km, y domina el 36,7% de su mercado, utiliza el analisis predictivo para prevenir cortes de suministros. Sus modelos son capaces de identificar patrones y tendencias de consumo con el fin de predecir la demanda en un escenario cambiante tanto por la climatología como por los cambios de población por epocas turisticas o de migración.

Durante la campaña electoral que enfrentó a Barak Obama y a Mitt Romney los sondeos mostraron un escenario en el que ambos candidatos se alternaban en el liderato debido a los swing voters (electores susceptibles de cambiar el sentido de su voto). Los consultores de la campaña de Obama decidió centrarse en esos votantes con una variación a la decisión de los consultores de la campaña de Mitt Rommey, identificaron los los grupos que reaccionaban mejor a una llamada telefónica, el envío de información por correo o ante una visita a la casa y establecieron que hacia que esto pase. Llegaron a registrar grupos votantes que pudieran cambiar el voto de forma negativa si se les contactaba. Lo consiguieron gracias al análisis predictivo. Se aplicaron técnicas de predictivas que permitieron identificar patrones de comportamiento y crear un modelo, para lograr el objetivo deseado.

INTERAMERICAN una compañia de seguros del mercado Griego, cuyo portafolio de vehiculos abarca 600.000 vehículos incremento modelos predictivos en tres areas de sus negocio, en subscripción, siniestros y detección de fraude, y reporta que anteriormente de su canal de venta de broker tenian un 50% de rechazos y luego de que los modelos comenzarón a operar el nivel de rechazo se redujo a un 12% mejorando radicalmente la subscripción y cosas semejantes pasan en las demás áreas.

Luego podemos decir que el análisis predictivo es una herramienta imprescindible que permite sustituir las corazonadas y las apreciaciones personales por proyecciones científicas capaces de eliminar o disminuir las incertidumbres a la hora de elaborar las estrategias. pero ¿qué es el Análisis Predictivo? respondamos a esta pregunta de la siguiente manera es una subdisciplina del análisis de datos que usa técnicas de estadística y teoría de probabilidades, como aprendizaje computacional o minería de datos, para desarrollar modelos que predicen eventos futuros, basado en la conducta de los clientes. Estos modelos predictivos permiten aprovechar los patrones de comportamiento encontrados en los datos actuales e históricos para identificar riesgos, oportunidades, y inside que son utilizados en la definición de la estrategia de la empresa.

¿Qué es el analisis predictivo?

La evolución del uso de datos dentro de la empresa viene desde lo que se llamo Analítica descriptiva, que era el uso de los datos historicos para darnos una idea de lo que ha pasado, que es donde se centran lo modelos de BI, y permitieron responder a preguntas ¿por qué paso lo que paso? que en el mundo del big data se llama analitica de diagnostico, pero surge la pregunta ¿qué va ha pasar? que es lo que hoy se llama analitica predictiva que consiste en la extracción de información existente en los datos y su utilización para predecir tendencias y patrones de comportamiento pudiendo aplicarse sobre cualquier evento desconocido, ya sea en el pasado, presente o futuro. El análisis predictivo se fundamenta en la identificación de relaciones entre variables en eventos pasados, para luego explotar dichas relaciones y predecir posibles resultados en futuras situaciones.

En un principio puede parecer que el análisis predictivo es lo mismo que hacer un pronóstico, pero se trata de algo completamente distinto. Mientras que un pronóstico puede predecir en una empresa que vende helados cuántos helados se van a vender el mes que viene, el análisis predictivo va ha indicar qué individuo es más probable que compra el helado y de que sabor lo va ha comprar. Si esta se utiliza de la forma correcta, supone un cambio radical en el juego, ya que permite orientar los esfuerzos para ser más productivos en la consecución de los objetivos.

Ahora ¿Qué problemas puede resolver el análisis predictivo?

1. En la detección de fraude: la analítica predictiva permite cruzar datos procedentes de una gran variedad de fuentes, garantizando la máxima seguridad, calidad y fiabilidad de los mismos para detectar a tiempo posibles operaciones fraudulentas, tanto por parte de clientes y usuarios, como de proveedores, inversores y otros posibles stakeholders.
2. Deteccción de vulnerabilidades: especialmente gracias al diseño de posibles escenarios de futuro, podemos detectar puntos débiles que cabría reforzar en las operaciones clave de la compañía y que pueden ser el origen o la puerta de entrada de posibles actividades fraudulentas y delictivas, tanto desde fuera como desde dentro de la propia organización, lo cual produce fuentes de perdidas.
3. Fidelización de los mejores clientes: La rentabilidad de una compañía de seguros se basa en su capacidad de encontrar clientes modélicos. Por lo que es necesario invertir en estrategias capaces de fidelizar a este tipo de clientes. Progressive implemento una táctica agresiva de descuentos a los clientes que den el permiso para instalar en su vehículo un sensor que permite a la compañía recopilar datos sobre la forma de conducir del cliente: velocidad media, tipos de giros que efectúa, vías por donde conduce, datos del conductor, entre otros. Como resultado la compañía de seguros ha obtenido suficiente información cuales son los factores que hacen al conductor menos propenso a tener un siniestro, y esto le ha permitido centrar sus esfuerzos en programas de fidelización y ajustar su modelos de pricing de acuerdo al tipo de conductor.
4. Cross selling y up selling: La dificultad de captar nuevos clientes, en un sector muy competitivo como el de los seguros, ha obligado a las entidades a aumentar la generación de ingresos en base a la cartera de clientes. Es lo que denominamos estrategias de cross selling y up selling, y los modelos analíticos predictivos son fundamental para conseguir el éxito de estas estrategias. Tanto el cross selling como el up selling son técnicas que arrojan tasas de éxito considerables. Además de generar ingresos, ambas estrategias tienen una influencia muy positiva en la construcción de relaciones sólidas y duraderas con los clientes. En definitiva, disponer de un repositorio único de datos favorece la personalización de ofertas, tanto de cross selling como de up selling.
5. Y un sin número de otras aplicaciones, en siniestros, en asignación de hospitales, cuidado preventivo de enfermedades catastróficas, detectar contratistas que pueden ser fallidos en el caso de fianzas y muchas más aplicaciones, ¿cuéntanos tu problemas y te daremos una solución predictiva?

Si al resolver estos problemas además los modelos pueden detectar el aumento o disminución de la exposición de riesgo, es lo mas adecuado para la empresa, ya que mientras vende, subscribe y paga siniestros sabemos el valor de perdida que podríamos tener, que seguro va ha ser menor que sin ellos.

En Red Contacto, somos especialistas en estrategias predictivas y diseño de modelos estratégicos prescriptivos, adaptadas al sector de los seguros.

Si necesita más información no dudes en comunicarse con nosotros. si quieres saber algo más consulta nuestra agenda de talleres en este link.

Saludos

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