El Big Data, Un gran reto para el Seguro

Según datos de Icea, el 68% de las aseguradoras asegura que tiene implantado o está comenzando a trabajar con Big Data, frente al 51% del pasado año. En el 12,2% de los casos, el proyecto de Big Data está apenas planteado, mientras que en el 29,3% está ya implantado y en el 39% se encuentra en fase de desarrollo, mientras que en el 19,5% de los casos no hay ningún proyecto sobre la mesa. Asimismo, Icea también revela que el principal problema del sector para el desarrollo del Big Data es la falta de personal especializado.

Sea como sea, “el hábitat cada vez más diverso y extendido en torno a las comunidades virtuales, unido a la gran penetración de los dispositivos móviles en la sociedad, hacen que el círculo de internet, redes sociales, dispositivos móviles, datos y consumidores se cierre en torno a una tormenta perfecta originando un nuevo paradigma de modelo de mercado en el que, el análisis de toda nuestra información dispersa por Internet pasa a ser la joya más preciada del siglo XXI”, contextualiza Higinio Iglesias, CEO de ebroker. “Hoy por hoy, el sector asegurador aún no está preparado para obtener valor real del Big Data, pero lo estará próximamente, y la cuestión es ¿cuándo es próximamente?”, se pregunta.

Protección de datos

Para David Elías, responsable de Formación y Marketing de MGS, “el sector asegurador tiene una larga experiencia en la utilización de herramientas de análisis de negocio basadas en los mismos principios que ahora inspiran el Big Data, por lo que nuestra preparación de base y convencimiento son elevados. Por otra parte, creo que todos estamos muy mentalizados en la necesidad de hacerlo con un riguroso respeto por la necesaria protección de datos de carácter personal, así que auguro un importante éxito en la eficaz utilización de estas tecnologías en nuestro sector”, argumenta.

“El dato que vamos a manejar en los próximos años (5-10) va a ser tan exponencial que sólo tratándolo de forma inteligente y automática nos proporcionará algún valor y podremos generar insights que, con los métodos tradicionales, ya no podemos alcanzar”, indica en este punto Ángel Casarrubios, responsable de Insurtech de Abside Smart Financial Technologies.

Modelos predictivos

“Una de las aplicaciones más claras del Big Data es poder definir modelos predictivos del comportamiento, usos y preferencias de los clientes para desarrollar productos, experiencias y ofertas personalizadas en base al conocimiento del cliente”, señala por su parte David Millet, chief Marketing Officer de MPM Software. “En el sector asegurador, quienes tienen capacidad de implementarlo de forma más clara son mayoritariamente las aseguradoras y algunas corredurías de gran distribución o retail que dispongan de fuentes de datos complementarias de otros negocios, que puedan enriquecer el cruce datos con la actividad de seguros y tengan capacidad de adaptar su oferta con las compañías de seguros”, aventura.

“El Big Data puede suponer oportunidades para cualquier actor del sector que disponga de los medios, tecnología y un volumen de información de calidad que le permita extraer conclusiones o modelos predictivos con fines concretos para personalizar su oferta de productos y servicios”, añade. “No obstante, para la gran mayoría de corredurías de seguros, implementar cuadros de mando e inteligencia de negocio debe ser el primer paso para acometer antes de dar un salto analítico tan importante y complejo si es que realmente fuera necesario y tuviera una utilidad estratégica real para ellas”, advierte.

Inteligencia Artificial

“Llevamos varios años oyendo hablar de Big Data, de tecnologías y soluciones que ayudan al tratamiento masivo de datos y a convertirlos en información de verdadera utilidad. Ahora estamos en la fase de ‘conectar’ con la inteligencia artificial para llegar a obtener conocimiento de esos datos”, contextualiza Germán Cuevas, subdirector de Desarrollo de Negocio de Tirea. “Quizá en las compañías ya está controlado el ámbito de la extracción de información, su almacenamiento masivo y tratamiento y análisis básico, pero en esto último de aplicar inteligencia, es en donde ahora se requiere (y mucho) de la aportación de empresas tecnológicas especializadas”, indica.

Ángel Casarrubios cree que “el 100% de las compañías tendrían que tener ya departamentos de Big Data y estar trabajando en su aprovechamiento, igual que en temas de machine learning o inteligencia artificial”. A su juicio, “el volumen de datos y la calidad de los mismos que actualmente tienen sus sistemas quizás no sea adecuado, pero si quieren poder incorporar IoT o AI de valor el dato es la clave, y por tanto el tratamiento del Big Data será fundamental en forma paralela”.