El papel fundamental del análisis predictivo en los seguros

El seguro es tan antiguo como la civilización humana. Hay registros de un método de seguro llamado bottomry que se remonta al año 4000 a. Este era un tipo de transacción en la que un capitán utilizaba un barco como garantía para comprar suministros a crédito. Si el barco o lancha se destruyeron por causas naturales en el mar, el prestamista tuvo que tomar la situación como su pérdida. Los prestamistas finalmente comenzaron a estudiar los patrones climáticos para determinar la probabilidad de que el capitán regresara con su bote ileso. Este fue un uso temprano del análisis predictivo.

Los seguros han crecido mucho desde los días de la industria y también lo han hecho los análisis predictivos. Un aspecto importante de este crecimiento es la cantidad de datos que utilizan los proveedores de seguros modernos para realizar análisis predictivos.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una rama del análisis que implica el uso de modelos y estadísticas para predecir eventos futuros. No sorprende, entonces, lo importante que es el análisis predictivo en los seguros.

La historia está plagada de uso de análisis predictivos. Incluso el uso de videntes en el folclore fue un intento de análisis predictivo. La empresa Lloyd utilizó el análisis predictivo en 1689 para determinar la prima que se pagaría a cambio del seguro de viaje. La empresa utilizó datos de viajes anteriores para calcular el posible riesgo de asegurar uno nuevo.

En la Segunda Guerra Mundial, Arnold Daniels utilizó el análisis predictivo para asegurarse de que no hubiera víctimas en la guerra. Daniels finalmente pasó a crear el índice predictivo (PI) y posteriormente se adaptó para el espacio de trabajo.

La analítica progresó hacia el uso de la computadora en la década de 1960 cuando la informática se convirtió en la corriente principal. Se descubrió que las computadoras podían programarse para construir modelos para el análisis predictivo, por lo que su uso para este propósito se disparó. En el pasado, las compañías de seguros empleaban pocas variables para determinar sus primas, pero a medida que se expande la recopilación y el uso de datos, se han empleado análisis predictivos más avanzados en los seguros.

Análisis predictivo tradicional

Las primas, los términos y las condiciones se calculan tradicionalmente utilizando pocas variables lineales. Es un método sencillo que emplea una fórmula única para todos los escenarios de ese producto.

Tomando el seguro de salud como ejemplo, se podría establecer una prima fija para todas las personas de cuarenta años que adquieran un plan de seguro en particular. Este método de 'prima para todos' podría incurrir en pagos más altos para la compañía de seguros porque puede haber personas que tengan antecedentes familiares de desarrollar diabetes tipo 2 en sus cuarenta. Esto significa que dichos clientes harían más reclamaciones de seguros de salud que la persona saludable promedio en su grupo de edad.

Las implicaciones son que los clientes sin problemas de salud crónicos finalmente pagarán las primas de los clientes con problemas de salud crónicos y no obtendrán ningún beneficio de seguro por estar sanos. Los clientes que entiendan esto podrían reconsiderar mantener sus primas ya que no hay incentivo para no usar su seguro.

Análisis predictivo complejo

Hay tantos datos que un humano puede analizar sin la ayuda de una computadora. A medida que el uso de la computadora se ha vuelto más complejo, también lo ha hecho el análisis predictivo. El análisis predictivo complejo, un elemento básico en la cartera de empresas de análisis de datos , es un método en el que se utilizan muchas variables para construir modelos complejos para predecir posibles eventos futuros.

Con la explosión del uso de Internet, hay una explosión de datos de igual tamaño. Usando estos flujos de datos, el aprendizaje automático se puede emplear para determinar escenarios futuros más complejos en lo que respecta a los seguros.

Por ejemplo, volviendo al seguro de salud, imaginemos un escenario donde dos hombres de cuarenta años compran el mismo plan. La empresa, empleando análisis predictivos avanzados, descubre que uno de ellos está genéticamente predispuesto al cáncer de próstata. Significa que hará más reclamos que el otro individuo. La compañía, con base en esta información, otorga a los cuarenta años genéticamente predispuestos una prima ligeramente más alta para compensar el costo potencial de las visitas al departamento de oncología.

Sin embargo, el análisis predictivo complejo no está exento de desafíos. La incorporación de análisis predictivos complejos, que generalmente implican aprendizaje automático, en los precios de seguros existentes podría hacer que todo el mercado de seguros sea menos transparente y confuso. Los análisis predictivos que toman más variables pueden dar como resultado evaluaciones de riesgo más precisas, pero no importará cuán precisas sean si las evaluaciones no se pueden explicar o justificar a los clientes.

Sin embargo, si se implementa correctamente, el análisis predictivo complejo producirá mejores resultados para las empresas de seguros.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se ha relacionado tan profundamente con el análisis predictivo que en ciertos artículos se usan indistintamente. En realidad, son bastante diferentes. El análisis predictivo utiliza el pasado para predecir los posibles resultados del futuro. El aprendizaje automático, por otro lado, es una rama de la inteligencia artificial y la informática que brinda a los sistemas informáticos la capacidad de utilizar datos para aprender y mejorar.

El aprendizaje automático, debido a su estructura, es vital en el análisis predictivo. Los árboles de decisión, las redes neuronales y la regresión se pueden programar en un sistema, y ​​luego los datos que se alimentan ayudan al sistema a predecir posibles eventos futuros. Estos eventos futuros pueden variar desde patrones climáticos hasta desastres naturales, depresión económica y la posibilidad de una pandemia hasta la comercialización de un producto.

La importancia de la analítica predictiva en los seguros

La importancia del análisis predictivo no se puede exagerar. En seguros, es particularmente importante porque:

• Puede mejorar la eficiencia en varias ramas de seguros. Esto es posible porque el análisis predictivo mejora la evaluación de riesgos, lo que permite una mejor asignación de recursos.
• El análisis predictivo mejora la experiencia de los clientes. Hace posible que los clientes obtengan mejores tarifas bajo ciertas condiciones.
• Los gobiernos pueden utilizarlo para crear mejores pólizas de seguro dirigidas que beneficiarán tanto a los consumidores como a las empresas. El análisis predictivo puede ayudar a un gobierno a formular políticas adecuadas durante un evento sin precedentes como una pandemia.
• El aprendizaje automático, junto con el análisis predictivo, elimina las deficiencias del cálculo y el sesgo humanos. Elimina sentimientos y tiene menos errores de resultado a medida que la máquina mejora cada vez más el cálculo de riesgos.
• El análisis predictivo es útil para determinar el fraude en las reclamaciones de seguros. Si un cliente altera los hechos para hacer reclamos de seguros, el análisis predictivo puede descubrir irregularidades en tales situaciones.

Cómo incorporar el análisis predictivo en su negocio

Incorporar el análisis predictivo en los seguros es el presente y el futuro, pero si se hace de forma incorrecta, puede ir en detrimento de la sostenibilidad del negocio.

La mayoría de las empresas subcontratan análisis predictivos complejos porque construir la estructura y contratar la fuerza laboral requerida es difícil y costoso.

Cuando existe un método de fijación de precios en una compañía de seguros, el análisis predictivo debe incorporarse de una manera que tenga en cuenta la estructura de precios existente. Esto se debe a que una revisión repentina de los precios podría desanimar a los clientes existentes a retener las suscripciones.

El futuro del análisis predictivo en seguros

Las compañías de seguros, a diferencia de las instituciones financieras, han sido más conservadoras en la incorporación de tecnología a sus operaciones. Sin embargo, eso ha comenzado a cambiar. La importancia y los beneficios del análisis predictivo en los seguros son cada vez más evidentes, lo que también hace más evidente la necesidad de adoptarlo.

El aprendizaje automático ya no es un plan futuro sino una realidad presente. Dará forma al futuro de los seguros, cambiando la forma en que opera la industria.

Mientras haya datos y computadoras para analizarlos, habrá aprendizaje automático. Por lo tanto, el análisis predictivo se ha convertido y seguirá siendo un aspecto central de los servicios de seguros.