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Con SAS, la industria aseguradora podrá hacer realidad los modelos de tarificación más novedosos

La nuevas técnicas de tarificación aplican nuevas variables para determinar el nivel de riesgo de cada póliza.
Los beneficios de una tarificación más inteligente se traducen en optimización de recursos y mayor rentabilidad para las organizaciones.

México, D.F.  (05 Feb. 2014)  – El avance tecnológico y teórico en el sector asegurador es una realidad y el tema de tarificación no es la excepción.

En la actualidad, la tarificación – el cálculo realizado, una vez estudiados los datos estadísticos pertinentes, para asignar a cada riesgo el tipo de prima correspondiente – se hace con base en el valor de los bienes.

"La tendencia en los modelos de tarificación apuntan a una mezcla de técnicas estadísticas (a priori, a posteriori) con un nivel de complejidad "medio", dado el tipo de variables disponibles; la importancia de tener segmentos más homogéneos e identificar las variables más significativas, como son la demografía o el comportamiento del cliente entre otros, obliga a los actuarios a mantener los modelos calibrados para ofrecer al mercado tarifas más competitivas y rentables", destacó Ervin Ayala, Especialista en el sector asegurador, SAS México.

La tarificación es una forma de fijar los precios; los cuales deben reflejar el nivel de riesgo del asegurado, estableciendo una prima más equitativa para cada póliza.

"Uno de los principales retos para hacer una tarificación avanzada, es contar con datos confiables no sólo internos sino también externos ya que los datos enriquecidos facilitan una mayor comprensión del cliente y su comportamiento, potencia la eficacia de los modelos predictivos y aumenta la accionabilidad de las soluciones como SAS. De esta forma, se ayuda a las empresas a mejorar la orientación de su actividad hacia el cliente, desarrollando dinámicas de ganancia continua", comentó David Meneses, Director de Operaciones en Gain Dynamics.

Para obtener este resultado, SAS cuenta con una solución integral que, a través de la minería de datos, permite realizar segmentaciones con un alto nivel de precisión y la flexibilidad necesaria para calibrar los modelos de tarificación.

A través de esta solución, las aseguradoras podrán:

  • Identificar los factores de riesgo que ayudarán en la predicción de beneficios, siniestros y pérdidas.
  • Mejorar la precisión predictiva mediante técnicas estadísticas avanzadas de una forma rápida y flexible.

"El objetivo de una nueva forma de tarificación es realizar los cálculos teniendo una visión integral de todas las partes (área técnica, área comercial y mercado), apoyado del avance tecnológico que permita considerar la tarifa comercial desde un inicio y no por partes como es en la actualidad", añadió Ayala.

Con SAS, es posible dar ese siguiente paso en la evolución hacia un modelo integral, garantizando una precisión que va desde la extracción de datos hasta la obtención de resultados.

Los beneficios que se pueden obtener al hacer una tarificación más inteligente se resumen en optimización de recursos y mayor rentabilidad para la organización. Es por ello que SAS realizará un evento para los expertos de la industria aseguradora.

Evento: "Analytics & Insurance"

Cuándo: Miércoles 12 de febrero, 19 horas

Lugar: Casa Lamm

Para asistir: 01800-1127-727

 

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Acerca de Gain Dynamics

Gain DynamicsFundada en 2010 y con una extensa experiencia a sus espaldas en España y Latinoamérica, Gain Dynamics es una consultora experta en el ámbito del Customer Strategy enfocada a mejorar la calidad y optimizar la rentabilidad de las relaciones de las compañías con sus clientes. Con una clara vocación por el servicio y la excelencia, somos capaces de convertir grandes volúmenes de datos en información de valor y ésta, a su vez, en conocimiento de negocio altamente preciso y oportuno. De esta forma, ayudamos a las empresas a mejorar la orientación de su actividad hacia el cliente, desarrollando dinámicas de ganancia continua.
En Gain Dynamics somos expertos en la elaboración y utilización avanzada de datos externos para lograr un conocimiento verdadero y libre de sesgo sobre los clientes actuales y potenciales. Así, basamos nuestra nueva perspectiva en integrar la información de distintas fuentes, enriqueciendo la base de datos internos de las compañías con variables externas ad-hoc según las necesidades de información de los clientes.
Los datos enriquecidos facilitan una mayor comprensión del cliente y su comportamiento, potencia la eficacia de los modelos predictivos y aumenta la acción de las soluciones. De esta forma, en Gain Dynamics somos capaces de generar indicadores de alto valor descriptivo para caracterizar segmentos de clientes y variables discriminadoras altamente eficaces en los modelos predictivos analíticos.

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