60 SECTOR FINANZAS Disponer de información de calidad es la base para construir modelos predictivos cuyo impacto en el negocio es notorio, al facilitar la toma de decisiones óptimas. Hasta la llegada de estas tecnologías, las decisiones tenían un fuerte componente de subjetividad. Hoy, disponer de datos internos, complementarlos con fuentes externas que aportan información sociodemográfica, catastral o de caracterización de zonas territoriales, permite tomar decisiones data-driven, decisiones informadas, que comportan un mayor grado de poder predictivo y de acierto. En paraEL OBJETIVO ES TOMAR LAS MEJORES DECISIONES BASADAS EN DATOS Siete áreas donde el big data y la inteligencia artificial son claves para el negocio de las aseguradoras El big data, la analítica de datos y la inteligencia artificial han entrado con fuerza en las grandes aseguradoras según la consultora AIS Group, especialista en el desarrollo de modelos predictivos. Su suma aporta un enorme valor a la hora de ser más eficientes y competitivos, identificar nuevas oportunidades de negocio, optimizar procesos, mejorar la experiencia de cliente y la rentabilidad. El objetivo es tomar las mejores decisiones basadas en datos. Predecir la fuga de clientes, detectar fraude, ajustar coberturas y precios, mejorar experiencia del cliente, personalizar campañas, enriquecer datos y ofrecer insights, son los 7 elementos clave en los que se centran las aseguradoras lelo, la inteligencia artificial y el big data facilitan la automatización de tareas y procesos, reduciendo los costes de estas empresas y aumentando su eficiencia. SIETE GRANDES ÁREAS DE APLICACIÓN La experiencia acumulada en el sector permite identificar sus principales áreas de aplicación. Según Germán Sánchez, responsable de Big Data e IA de AIS Group, hay siete áreas donde el big data y la inteligencia artificial son claves para el negocio de las aseguradoras. La primera, enriquece automáticamente los datos de sus asegurados. Por ejemplo, pueden completar el perfil de sus clientes incorporando una estimación de sus ingresos o datos de valoración automática de sus inmuebles de residencia, sin tener que solicitarles nada. De este modo, pueden calcular con mayor precisión el valor de reposición en caso de siniestro. La segunda, optimiza y personaliza las campañas. Mediante el análisis de datos, las aseguradoras pueden segmentar su cartera de clientes en base a un perfil concreto para ofrecerle la contratación de determinados productos o servicios para los que se observa una elevada propensión de compra. Así, de acuerdo con el perfil del usuario, pueden lanzar campañas proactivas orientadas a la venta cruzada. Del mismo modo, pueden servirse de toda la información del cliente y de datos estadísticos complementarios
RkJQdWJsaXNoZXIy Njg1MjYx