Big Data para el sector seguros

Cuando la aseguradora va más allá del Business Intelligence

Problemas que enfrenta el sector

El seguro es una disciplina basada en los métodos estadísticos que emplea datos para pronosticar pérdidas y su probabilidad de ocurrencia. Por este motivo, la estadística no solo ha tenido una posición prominente en la ciencia actuarial sino que forma parte de la esencia de la gestión de riesgos. Las aseguradoras que cuentan con software de business intelligence no han logrado resolver todos sus problemas ya que dichas herramientas no están diseñadas para el procesamiento de altos volúmenes de datos en tiempo real, no cuenta con herramientas de análisis estadístico especializado y han excluido de su análisis grandes volúmenes de datos no estructurados que reposan en documentos internos de la empresa, en internet o en redes sociales.

Actualmente el sector presenta problemas en la integración de 360 grados de los datos de los clientes, presenta dificultades para la detección del fraude, necesita nuevos modelos predictivos y de clasificación de reclamaciones y de siniestros en base al impacto financiero y servicio al cliente para establecer estrategias proactivas, dificultades para implementar el Modelo de Marketing Mix (MMM) con el fin de lograr maximizar el volumen de ventas mediante la aplicación de las estrategias óptimas y dificultades para el análisis Cross-y Up-selling, gestión de la fidelidad y ciclos de vida entre otros.
Las aseguradoras pueden ir más allá del business intelligence, de la mano de big data. Su objetivo: alcanzar la capacidad necesaria para lograr que sus deseos se hagan realidad. En otras palabras, conseguir a los clientes que quieren, no sólo a los que son capaces de captar; retener a los mejores y poder expandirse a otros mercados, cuando se considere oportuno y en condiciones de riesgo mínimo.

Tecnología big data aplicada al sector seguros

El reciente crecimiento digital ha hecho necesario integrar la ciencia de los datos en los nuevos modelos que estudian los seguros nutriéndose de grandes sistemas de información.

La propuesta tecnológica consiste en implementar big data y Hadoop, lo que permitiría que las empresas del sector seguros puedan superar las barreras de coste y límite de almacenamiento, logrando una interacción con los grandes datos mucho más dinámica y asequible, en línea con las necesidades del negocio.

El almacenamiento modular basado en commodity hardware que propicia Hadoop, se plantea como la opción más interesante para las aseguradoras, que pueden escalar sus almacenes de datos de forma completamente adaptada al volumen de su crecimiento sin perder granularidad y ganando en agilidad.

La flexibilidad es un atributo muy valorado, sobre todo entre las empresas del ramo, que requieren de un soporte tecnológico capaz de combinar datos antiguos con datos recogidos en tiempo real, lo que significa variedad de tipos y formatos de datos y tablas y heterogeneidad de fuentes.

Hacer frente a esta situación desde una alternativa open source ahorra costes, garantiza la capacidad de almacenamiento sin la preocupación de las licencias y su mantenimiento y resulta en un rendimiento a la medida de las exigencias del mercado hoy día.

Propuesta de solución

Proponemos que la solución debe ser impulsada usando métodos científicos que tamicen los altos volúmenes de datos para identificar patrones, aislar el ruido, crear modelos, probar hipótesis y finalmente integrar el modelo con la solución de front-end. La solución deberá integrar herramientas del ecosistema Hadoop, técnicas de machine learning, uso de software para el análisis estadístico de datos R, entre otros.

Esquema general de la solución

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Fuentes y referencias de información
  1. Big Data en seguros. Revista índice 2017
  2. Estrategias definitivas. www.hubspot.net

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Años de experiencia en la gestión de proyectos relacionados con la arquitectura de datos

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