La industria aseguradora debe estar preparada para los cambios que se avecinan en el mercado, el ritmo acelerado del comercio impulsado por los clientes, y la continua expansión de la economía digital. Para ello Ovum recomienda aplicar el análisis predictivo y el uso de la riqueza de los datos procedentes de los canales de medios sociales y las fuentes conceptuales como la Internet de las cosas.
Un nuevo informe de Ovum indica que con el fin de estar mejor preparados, las aseguradoras deben centrarse en iniciativas creativas que analicen los datos de varias fuentes, incluyendo las redes sociales, de terceras partes y las comunicaciones de máquina a máquina. Al centrar el análisis predictivo en las áreas clave de la empresa como las operaciones de negocio, marketing y relaciones con los clientes, las compañías de seguros podrán determinar en qué mercados entrar o salir, dar forma a las iniciativas del mercado objetivo y estimar las posibles pérdidas de la cartera de negocio.
“Las aseguradoras ya están al tanto de todos estos desafíos que son inminentes como las nuevas regulaciones, los clientes más exigentes, el envejecimiento de la población y las economías débiles “,declara el analista Barry Rabkin. “El diferenciador crítico para las aseguradoras será minimizar los riesgos futuros a través del análisis predictivo explorando las vastas cantidades de datos enriquecidos”, añade.
Por último, Rabkin revela que en la industria de seguros está surgiendo un nuevo papel – el del científico de datos – y será tan importante como el conocido rol de la minería de datos. Cada vez hay más empresas de seguros que están creando nuevos departamentos con este tipo de profesionales cualificados. Este papel de científico de datos tendrá un enfoque más profundo en la investigación (es decir, reunir más datos y explorar más hipótesis) y en generar recomendaciones que sean escalables a las líneas individuales del negocio de seguros. Ovum cree que los científicos de datos y los mineros de datos trabajarán en estrecha colaboración para discutir las preguntas de “qué pasaría si” con respecto a sus iniciativas de análisis predictivo.
