Advanced analytics y el mercado de seguros: el futuro está aquí

¿Cómo el sector puede generar valor usando modelos predictivos para tomar decisiones de riesgo?

Advanced analytics, data science y machine learning. Usted ciertamente ha oído mucho estas palabras. Hoy es casi imposible seguir un keynote o leer un artículo sobre innovación o futuro de la industria sin cruzarse con una de ellas. Tiene sentido que sea así. A fin de cuentas, advanced analytics, data science y machine learning revolucionarán los negocios y el mundo. En realidad, ya están revolucionando. Una encuesta de Forbes Insights y de la consultoría EY mostró que el 66% de las empresas globales ya invierten por lo menos US$ 5 millones al año en analytics y que el 78% concuerdan que big data y analytics están cambiando lo que se entiende como ventaja competitiva en sus sectores.

En el mercado de seguros, Horiens ya trabaja con analytics.

Desde julio del 2018, establecemos una nueva área en la empresa, Risk Labs, que, entre otros objetivos, busca la construcción de modelos predictivos que orienten decisiones de riesgo de nuestros líderes. Un proyecto del cual formé parte, y que usó modelos de aprendizaje de máquina para estimar la siniestralidad en una cartera de salud, viabilizó un ahorro de R$ 30 millones en la renovación de un contrato. En otro proyecto, creamos un modelo de análisis predictivo jurídico para estimar las oportunidades de que una acción de responsabilidad civil sea juzgada procedente o improcedente. La herramienta usa historial de decisiones, análisis del tipo de siniestro, la etapa del proceso judicial, el valor de la causa e incluso el tribunal donde la acción está siendo juzgada para indicar estas oportunidades. Esto ayuda a la empresa a administrar mejor sus esfuerzos y escoger la mejor estrategia de defensa, así como establecer contingencias para el valor del pasivo.

Estos proyectos son solo el comienzo, y son victorias importantes, porque no es simple poner de pie un proyecto de advanced analytics. Hoy, vemos muchas iniciativas en el área que reúnen cantidades masivas de datos, pero que se limitan a hacer análisis descriptivos o análisis predictivos que no responden las preguntas colocadas por el business. Es menos común ver aplicaciones explotando toda la potencialidad del advanced analytics, con análisis predictivos conectados a la toma de decisión, como los que hacemos.

Son muchos los cuellos de botella para tener éxito con proyectos de este nivel de complejidad. Uno de los principales es cultural. Hoy, a pesar de los reconocidos beneficios del uso de los datos en las actividades empresariales, hay barreras para el establecimiento de una cultura orientada a datos en las organizaciones. Muchas decisiones son basadas exclusivamente en la experiencia de los ejecutivos y especialistas, sin que haya estímulos –incluyendo ahí inversión en infraestructura y personas – para la captura y gestión de datos y construcción de modelos de apoyo a la decisión, vertical y horizontalmente en las organizaciones. Empresas que superaron esta barrera normalmente tienen en el propio CEO, y en los ejecutivos que a él se subordinan, a los sponsors de la democratización del uso de los datos

Vale el esfuerzo de esta democratización. Porque las oportunidades creadas por advanced analytics, principalmente en el sector de seguros, son enormes. Estamos en la inminencia de ofrecer seguros ultra-personalizados, por ejemplo. Cosas como pólizas que, con su consentimiento, solo cubren su carro durante el fin de semana, cuando usted lo usa más. O que varían de precio de acuerdo con sus hábitos de conducción, que usted autorizó que fuesen monitoreados. La popularización de los sensores y de Internet de las Cosas (IOT), además de la digitalización de procesos también crearán cada vez más datos y posibilidades de innovación en seguros.

Hay mucho que hacer y el futuro es promisorio.