La primera póliza de seguro de auto fue vendida al Dr. Truman Martin, de Buffalo, Nueva York, en febrero de 1898 por la Travelers Insurance Company. Como alguien que valora los datos, algo que me llama la atención es que la primera patente de odómetro para un automóvil se emitió en 1903, y no fue sino hasta los años 20 que los odómetros pasaron a ser una característica estándar en la mayoría de los vehículos. En los primeros tiempos en que se emitieron pólizas de seguro de auto, el sector no tenía acceso a un dato tan sencillo.
Avancemos rápidamente hasta hoy, cuando la industria de los seguros es uno de los consumidores más importantes de datos. Si bien antes las compañías de seguros ni siquiera tenían acceso a datos tales como la distancia que recorría un vehículo, ahora algunas empresas permiten instalar dispositivos o software que les proporcionan datos en tiempo real sobre su comportamiento al volante.
Para ilustrar aún más lo rápido que están cambiando las cosas en el sector de los seguros, la siguiente gráfica destaca un aumento en el número de artículos de Google Scholar publicados sobre el tema de la analítica predictiva en los últimos años.
Por desgracia, es fácil sentir que nos quedamos rezagados ante el nuevo mundo de la analítica de datos. Incluso las personas que trabajan con datos de forma habitual pueden sentirse un poco abrumadas. Al describir el éxito que logró con la aplicación de un nuevo modelo de analítica predictiva, el proveedor de seguros Lemonade afirma: “no es algo que una empresa chapada a la antigua pueda adoptar y adaptar de forma simple; estas herramientas y técnicas son difíciles de injertar en una empresa que no se haya construido con ellas como un principio básico de diseño.1”
Por suerte, gracias a que la gestión de datos y la analítica predictiva adquieren cada vez más valor, no es necesario contar con los modelos de Lemonade para aprovechar el cambio en la industria.
APLICACIÓN DE LA ANALÍTICA PREDICTIVA EN EL MUNDO REAL
Ejemplo 1
Usar analítica avanzada y datos de terceros para preparar una cotización y contratar una póliza en cuestión de minutos, en lugar de días.2
Ejemplo 2
Predecir la pérdida de clientes, de modo que se tomen las medidas adecuadas para retenerlos.3
Ejemplo 3
Predecir el riesgo en los seguros de vida y considerar rápidamente varios modelos para obtener los mejores resultados.4
SOLUCIONES DE ANALÍTICA PREDICTIVA DE MINITAB
Por suerte, Minitab ha desarrollado las herramientas robustas que usted necesita para sacar provecho de sus datos con mayor facilidad que nunca.
Considere los siguientes casos:
Minitab Statistical Software garantiza la capacidad de usar modelos revolucionarios de analítica predictiva, como TreeNet® y Random Forests®, para descubrir insights más profundos en sus datos. Ya sea que quiera comparar el perfil de riesgo para el seguro de propiedad de dos parques empresariales contiguos o si desea marcar un siniestro de propiedades móviles por fraude, estas potentes herramientas de analítica predictiva pueden aportar insights más valiosos a partir de sus datos.
Minitab Model Ops le permite implementar los modelos que construye en Minitab Statistical Software. De ese modo, al ingresar información en un formulario web, podrá obtener nuevas predicciones basadas en su modelo, en un parpadeo. Por ejemplo, unas pocas entradas en un formulario web pueden generar una predicción a partir de un potente modelo que le permita cotizar una póliza a un nuevo cliente.
REFLEXIONES FINALES
Cada una de estas herramientas es poderosa por sí sola, pero son aún más poderosas juntas. Utilice las confiables herramientas que le ofrece Minitab para que sea más fácil y rápido obtener de sus datos los insights que necesita.
Fuentes:
1: Lemonade: How Our Newest Predictive Model Can Take Us to the Next Level of Precision Underwriting and Pricing
2: McKinsey: How Data and Analytics Are Redefining Excellence in P&C Underwriting
3: LUT University: Predicting the Customer Churn with Machine Learning Methods - CASE: Private Insurance Customer Data
4: Springer Link: Risk Prediction in Life Insurance Industry Using Supervised Learning Algorithms