¿Y si el riesgo ya no fuera incierto? El impacto del análisis predictivo de datos
Por Gastón Ramos• Consultor Corporativo y Socio Director de Kopernicus Tech
Resumen Ejecutivo
Una reflexión estratégica sobre cómo el Big Data, los sensores de IoT y los modelos predictivos de Machine Learning transforman el modelo actuarial tradicional de seguros.
El cambio de paradigma en el cálculo actuarial
Durante siglos, el modelo de negocio del seguro se ha basado en promediar el riesgo de grandes grupos homogéneos de clientes utilizando datos históricos estáticos. Sin embargo, la llegada del Big Data y el Internet de las Cosas (IoT) está transformando el cálculo actuarial de seguros, abriendo la puerta a pólizas dinámicas e hiper-personalizadas.
Modelos preventivos y telemetría de comportamiento
Gracias a dispositivos conectados y telemetría en teléfonos móviles, las aseguradoras de autos pueden analizar hábitos de aceleración, frenado y horarios de conducción de cada asegurado. Esto permite transicionar de un modelo reactivo (indemnizar tras la pérdida) a un modelo proactivo (alertar al conductor, mitigar el riesgo y premiar la prudencia con descuentos en tiempo real).
El futuro comercial de la hiper-personalización
Las compañías aseguradoras exitosas del futuro serán las que logren estructurar lagos de datos flexibles, procesar flujos de telemetría continuos y aplicar analítica predictiva avanzada. La capacidad de cotizar basándose en el comportamiento real ('Pay How You Drive' u 'Pay As You Go') redefine por completo la relación entre la aseguradora y sus asegurados.
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