6 formas en que el big data analytics puede mejorar el tratamiento de datos de la indemnización del seguro

¿Qué tiene que ver el big data con la gestión de indemnización del seguro? Resulta que mucho. Las aseguradoras criban, buscan y clasifican cantidades increíbles de datos: notas manuscritas de los peritos, datos de listas de fraude e información de sistemas de gestión de reclamaciones junto con bases de datos de reclamaciones, como la base de datos de reclamaciones de la National Insurance Crime Bureau (NICB) en Estados Unidos.

¿Está sacando el máximo partido de todos esos datos sobre indemnización del seguro?

Con tantas reclamaciones que gestionar, tus peritos no tienen tiempo de cribar todos los datos y evaluar detenidamente cada reclamación. Por desgracia, puede que no tomen la mejor decisión si pasan por alto información valiosa. Esto significa que muchas de sus decisiones se basan en la experiencia, la intuición y la escasa información de que disponen.

Por esta razón –y por muchas otras– la big data analytics desempeña un papel cada vez más importante en la gestión de indemnización del seguro. En colaboración con los peritos, los análisis pueden señalar las reclamaciones que requieren una inspección más minuciosa, una gestión prioritaria, etc.

He aquí seis áreas en las que la analítica puede marcar una gran diferencia con los datos de indemnización del seguro:

Fraude: según Forbes, se calcula que el 20 % de la indemnización del seguro son fraudulentas. ¿Cómo detectar esas reclamaciones antes de que se produzca un pago cuantioso? La mayoría de las soluciones antifraude del mercado actual están basadas en reglas. Por desgracia, a los defraudadores les resulta demasiado fácil manipular y eludir las reglas. La analítica predictiva, por su parte, utiliza una combinación de reglas, modelización, text mining, búsquedas en bases de datos e informes de excepciones para identificar el fraude antes y con mayor eficacia en cada fase del ciclo de reclamaciones.

Subrogación: las oportunidades de subrogación a menudo se pierden en el enorme volumen de datos, la mayoría de ellos en forma de registros policiales, notas de los peritos e historiales médicos,  todas ellas formas de big data en sanidad. El análisis de textos busca en estos datos no estructurados las frases que suelen indicar un caso de subrogación. Al detectar antes las oportunidades de subrogación, puedes maximizar la recuperación de pérdidas y reducir los gastos por reclamación.

Liquidación: para reducir costes y garantizar la equidad, las aseguradoras suelen aplicar procesos acelerados que liquidan las reclamaciones al instante. Pero liquidar una reclamación sobre la marcha puede salirte caro si pagas de más. Cualquier asegurador que haya visto una avalancha de pagos de viviendas en una zona afectada por una catástrofe natural sabe cómo funciona. Analizando las reclamaciones y los historiales de siniestralidad, puedes optimizar los límites para obtener pagos instantáneos. La analítica también puede acortar los tiempos de los ciclos de reclamaciones para lograr una mayor satisfacción del cliente y reducir los costes laborales. También garantizas un ahorro significativo en cosas como coches de alquiler para reclamaciones de reparación de automóviles.

Reserva para reclamaciones: cuando se notifica una reclamación por primera vez, es casi imposible predecir su magnitud y duración. Sin embargo, resulta esencial contar con reservas y predicciones precisas de reclamaciones, especialmente en reclamaciones a largo plazo como la responsabilidad civil y la indemnización de los trabajadores. La analítica puede calcular con mayor precisión la reserva para reclamaciones comparando una reclamación con otras similares. A continuación, cada vez que se actualicen los datos de reclamaciones de seguros, los análisis podrán reevaluar la reserva para reclamaciones, de modo que sepas exactamente cuánto dinero necesitas tener a mano para hacer frente a futuras reclamaciones.

Actividad : Tiene sentido asignar a los peritos más experimentados las reclamaciones más complejas. Sin embargo, las reclamaciones suelen asignarse basándose en datos limitados, lo que da lugar a elevados índices de reasignación que afectan a la duración de las reclamaciones, a los importes de las liquidaciones y, en última instancia, a la experiencia del cliente. Las técnicas de minería de datos acumulan y agrupan las características de las reclamaciones para puntuar, priorizar y asignar las reclamaciones al perito más adecuado en función de la experiencia y el tipo de reclamación. En algunos casos, las reclamaciones pueden incluso adjudicarse y resolverse automáticamente.

Litigios : Una parte significativa del ratio de gastos de ajuste de reclamaciones de una compañía se destina a la defensa de reclamaciones controvertidas. Las aseguradoras pueden utilizar la analítica para calcular una puntuación de propensión al litigio y determinar qué reclamaciones tienen más probabilidades de acabar en litigio. A continuación, puedes asignar esas reclamaciones a peritos más veteranos, que tienen más probabilidades de poder liquidar las reclamaciones antes y por importes más bajos.

¿Por qué integrar la analítica en el tratamiento de datos de la indemnización del seguro? Porque a medida que el seguro se convierte en una mercancía, es más importante que las compañías se diferencien. La incorporación de la analítica y la IA al ciclo de vida de las reclamaciones puede aportar un ROI medible con ahorro de costes. Solo una mejora del 1 % en el ratio de siniestralidad de una aseguradora de 1000 millones de dólares vale más de 7 millones en el balance final.