Adoptar el poder del análisis predictivo: ¿Están sus suscriptores preparados para el cambio?

Los modelos predictivos pueden transformar la función de suscripción, pero el éxito de su aplicación depende de que los suscriptores los adopten.

En breve

• La modelización y el análisis predictivos desbloquean el crecimiento de nuevos negocios, aumentan la rentabilidad, mejoran los índices de siniestralidad y ayudan a garantizar el éxito futuro en el contexto de nuestro mundo en rápida evolución.

• Los análisis predictivos presentan importantes complejidades normativas y de datos a las que hay que hacer frente, y las soluciones tecnológicas avanzadas adecuadas son vitales para superar estos obstáculos y establecer una plataforma que funcione bien y sea fácil de usar.

• Para que la implantación tenga éxito, es necesario que los aseguradores acepten, lo que puede lograrse con prácticas de gestión del cambio coherentes y bien pensadas.

La evaluación de riesgos basada en datos mediante análisis predictivos permite optimizar la velocidad de suscripción y la precisión de los precios. Según el Informe Mundial sobre Seguros de Daños y Responsabilidad Civil 2024 de Capgemini, el 83 % de los ejecutivos de seguros cree que los modelos predictivos son muy importantes para el futuro de la suscripción.

En el pasado, los aseguradores se basaban en datos históricos para predecir futuros siniestros, pero ahora podemos extraer información de una abundancia de datos en tiempo real que pueden desbloquear el crecimiento de nuevos negocios y aumentar la rentabilidad de tres maneras clave:

• Perfeccione la selección de riesgos a partir de datos no estructurados para mejorar el conocimiento y la detección del fraude.
• Identificar los riesgos asegurables mediante la obtención de detalles granulares a partir de grandes conjuntos de datos previamente aislados. Esto es fundamental en zonas con riesgos catastróficos y permite dividir el riesgo dentro de un mismo territorio al comprender mejor los matices de cada riesgo.
• Permitir una tarificación superior al predecir con precisión las pérdidas potenciales. Con más información, las aseguradoras pueden tarificar con confianza riesgos que de otro modo habrían rechazado, ampliando sus mercados, suscribiendo más negocios y generando nuevas fuentes de ingresos. Los suscriptores también pueden iniciar los cambios de precios más rápidamente en lugar de esperar hasta que la empresa sufra una pérdida significativa para hacer ajustes.

Se prevé que el mercado global del análisis predictivo aumente a una tasa compuesta de crecimiento anual del 24% entre 2024 y 2029. Con acceso a tecnología avanzada y gran cantidad de datos, las aseguradoras están evolucionando el papel del suscriptor para mantenerse al día en el volátil panorama actual del riesgo y, en última instancia, prosperar en nuestro mundo en rápida evolución.

Panorama actual de los modelos predictivos

Según el informe de Capgemini, el análisis predictivo se ha convertido en una herramienta fundamental para las compañías de seguros de daños y responsabilidad civil, pero sólo el 27% de las aseguradoras dispone actualmente de la tecnología avanzada necesaria para aprovechar el análisis predictivo en sus modelos de suscripción. El margen de crecimiento es amplio, pero implantar el análisis predictivo no es fácil y hay que superar importantes obstáculos:

• Retos en materia de datos
  El análisis predictivo requiere fuentes de datos limpias y de alta calidad, y muchos más datos de los que las aseguradoras han tenido acceso en el pasado. Es inevitable un mayor uso de fuentes de datos de terceros para obtener estos datos, por lo que las aseguradoras deben asegurarse de que los datos sean diversos, precisos y completos. Se necesitarán lagos de datos e integraciones, y es imperativo establecer medidas de seguridad adecuadas para proteger la información privada y reservada.

• Complejidades normativas
  El análisis predictivo con fines de tarificación podría suponer más retos normativos. Algunos estados pueden tener restricciones, y un mayor uso de la inteligencia artificial (IA) en los modelos podría presentar tiempos de aprobación más largos. El desarrollo de relaciones con los socios reguladores es clave para reducir la fricción y el tiempo invertido en este proceso.

• Más gobernanza
  La falta de una estructura reguladora en torno a la IA y otras nuevas capacidades tecnológicas que apoyan la implementación del análisis predictivo obstaculiza la adopción debido a preocupaciones sobre la seguridad de los datos, la transparencia y la interpretabilidad, así que manténgase al día sobre las normas que cambian rápidamente en esta nueva frontera y desarrolle un marco eficaz de gobernanza de la IA.

Los análisis predictivos son posibles gracias a una infraestructura tecnológica avanzada e innovadora que soporta una plataforma ágil diseñada para ofrecer una gran cantidad de datos de forma organizada. Para aprovechar los ecosistemas de datos para los modelos predictivos, la plataforma debe conectarse al ecosistema de datos para obtener datos en tiempo real, tener acceso a lagos de datos unificados seguros y escalables e incorporar modelos de IA y aprendizaje automático (ML) que generen perspectivas centradas en el ser humano. Los procesos digitales de suscripción también deben racionalizarse para aumentar los juicios humanos y mejorar la colaboración entre funciones.

La empresa de servicios profesionales Aon, por ejemplo, se asoció con el proveedor de datos y análisis AbsoluteClimo en 2023 para mejorar sus capacidades de modelización predictiva del clima y las catástrofes. Este tipo de colaboración ayuda a facilitar estrategias de suscripción y tarificación con visión de futuro para las organizaciones que se enfrentan a riesgos climáticos.

Gestión del cambio e implantación de modelos predictivos

Más allá de los obstáculos externos, las aseguradoras también se enfrentarán a la resistencia interna de los empleados a una forma de trabajar más digital. Los suscriptores pueden mostrarse escépticos ante los modelos de análisis predictivo. Si bien es cierto que los modelos predictivos pueden ser transformadores, es necesario un enfoque más matizado de la gestión del cambio.

Los nuevos modelos predictivos son extremadamente complejos, ya que basan sus decisiones en la interpretación de decenas de miles de datos. Las aseguradoras tendrán que estar a la altura de los suscriptores mostrándoles el valor de los modelos y ayudándoles a comunicar las decisiones modelizadas. Cuanta más transparencia ofrezcan las aseguradoras a sus suscriptores en torno a los modelos, más confianza se ganarán.  

Una gestión del cambio meditada y coherente ayudará a lograr la aceptación de los suscriptores. Los suscriptores deben comprender cómo sus funciones evolucionarán positivamente con la implantación del análisis predictivo. Ilustre cómo el acceso instantáneo a datos más sólidos aumentará la eficiencia del flujo de trabajo y permitirá a los suscriptores tener un mayor impacto en los resultados finales.  

Los suscriptores experimentados tendrán que pasar de sopesar sus corazonadas y su experiencia profesional a tomar decisiones de riesgo basadas en su confianza en los modelos predictivos. Las aseguradoras deben introducir los modelos predictivos a un ritmo que permita a los suscriptores conocer los detalles, comprender cómo mejorarán sus funciones y utilizarlos en su beneficio. Los modelos de análisis predictivo no están pensados para sustituir a los suscriptores, sino para informar su toma de decisiones. 

He aquí tres maneras de practicar una gestión del cambio impactante y fomentar la aceptación de los aseguradores:

1. Implique a los suscriptores desde el principio en el desarrollo de los modelos. Su experiencia de primera mano allanará el camino hacia el éxito de los modelos y su adopción.
2. Presente los datos de forma visual y consumible mediante una mesa de trabajo de suscripción para ayudar a los suscriptores con sólo los datos que necesitan para tomar una decisión. Funcionalidades fáciles de usar, como etiquetas rojas, amarillas y verdes o el uso de una puntuación de riesgo de 1 a 5, pueden ayudar a un suscriptor a clasificar y priorizar rápidamente el trabajo, determinar las oportunidades directas o rechazarlas automáticamente. 
   
3. Celebrar reuniones periódicas con los equipos de análisis y de suscripción. Revise los datos y descubra cómo están afectando al flujo de trabajo de los suscriptores. Aproveche cualquier oportunidad para destacar cómo los modelos predictivos están afectando a la rentabilidad de sus carteras. Supervise la adopción de modelos por parte de los suscriptores y ofrezca formación especializada en IA y ML cuando sea necesario.

En conclusión

Los modelos predictivos mejoran la suscripción combinando datos para ofrecer una experiencia más personalizada, eficiente y fluida. La mejora de los datos permite a las aseguradoras fijar el precio del riesgo de forma más eficaz, mantener ratios de siniestralidad favorables y generar nuevas fuentes de ingresos al poder aceptar riesgos que, de otro modo, se habrían denegado anteriormente.

La gestión del cambio es clave para la adopción, la mejora de la eficiencia de los suscriptores y la excelencia operativa. Unos suscriptores más rápidos y precisos, potenciados por el análisis predictivo, son fundamentales para el futuro de las aseguradoras, y la transformación de los suscriptores merece la tecnología, el tiempo, la energía y los recursos necesarios para garantizar su éxito. ¿Está preparado para dar el salto al futuro de la suscripción?