La industria de seguros es inmensamente intensiva en datos. Las aseguradoras pueden mejorar el procesamiento de reclamos al permitir el procesamiento de reclamos integrado con el uso de la administración de datos, la inteligencia empresarial y la tecnología de análisis de datos. Tal enfoque ayuda a aumentar la efectividad del procesamiento de reclamos, así como también a mejorar su operación ya que reduce los costos de las reclamaciones y sirve para impulsar la retención y adquisición de clientes.
Me tomaría la libertad de resaltar, no solo los análisis, sino también cómo la gestión de datos y el análisis en conjunto pueden mejorar el procesamiento de reclamos de seguros. Se trata de datos, estructurados y no estructurados; porque cualquiera de los análisis se realizaría utilizando datos incorrectos, o sin datos no puede haber análisis.
El procesamiento de reclamos de seguros de siete maneras puede aprovechar el análisis y la administración de datos:
1. Identificación de datos correctos y datos incorrectos: los datos generados a partir de diversos procesos relacionados con seguros, como reclamos, bases de datos, datos de listas de fraude, etc., hacen que sea obligatorio identificar lo que es útil y relevante. Asegurar que los datos obtenidos de diferentes fuentes estén sujetos a un proceso de limpieza de datos y luego se utilicen para posteriores pasos de análisis de datos. Una actividad que consume mucho tiempo si se realiza internamente, pero cuando es realizada por expertos, puede ayudar a limpiar la base de datos de reclamaciones de seguros, facilitar la identificación de reclamaciones genuinas y centrarse en ellas.
2. Identificación de fraude: muchas reclamaciones de seguro realizadas son fraudulentas, es necesario identificarlas antes de que se extiendan a varios niveles y se conviertan en costos irrecuperables para la empresa más adelante en forma de grandes pagos. El análisis predictivo, con la ayuda de diversas técnicas, se puede aprovechar para identificar el fraude en cada etapa del ciclo de vida de las reclamaciones de seguro.
3. Identificación de los casos de subrogación: Subrogación es el acto de una de las partes que reclama los derechos legales de otra que ha reembolsado por pérdidas. Se pueden aprovechar los análisis de datos administrados adecuadamente para identificar tales casos a partir de los enormes datos acumulados distribuidos en forma de formularios, informes policiales y notas de ajuste. Identificados con ayuda de búsquedas de texto, sus números reducidos pueden ayudar a maximizar la recuperación de pérdidas.
4. Identificación de casos de litigio: no es algo nuevo que varias compañías de seguros hayan sufrido pérdidas mientras defendían reclamos. El análisis de datos sobre buenos conjuntos de datos, precedido por la limpieza de datos erróneos, se puede poner en práctica para identificar los casos en que los reclamos se inclinan por demandas. Las empresas pueden entonces gestionar su personal de tal manera que estos reclamos se puedan manejar de manera efectiva y con menores costos para las empresas.
5. Liquidaciones rápidas de reclamos: la liquidación acelerada es algo que los aseguradores deben hacer durante emergencias como desastres naturales. Llevar a cabo esta actividad precipitadamente puede conducir a cálculos inexactos y pagos excesivos para el reclamante. Resulta más dañino para la compañía cuando el número de reclamaciones que se liquidan es enorme y el lapso de tiempo es corto. Datos organizados y gestionados adecuadamente, listos para ser utilizados por los analistas de decisión; resultará útil para establecer límites en la medida en que se puede realizar el pago. La subcontratación a un proveedor de servicios de procesamiento de reclamos de seguros experto también puede ayudarlo a administrar los tiempos de sus ciclos para una resolución más rápida del problema y menores costos.
6. Pronósticos de reclamos mejorados: Al aprovechar el análisis de los datos de los reclamos existentes, mejorar la reserva de pérdidas y el pronóstico de reclamos se convierte en una ventaja. También asegurará que las reservas de efectivo estén disponibles para cumplir con los reclamos hechos en el futuro.
7. Técnicas de minería de datos : las técnicas de minería de datos se pueden usar para distinguir entre reclamos en función de su complejidad y ayudarían a garantizar que se asignan los ajustadores apropiados para manejar el reclamo específico.
Productos más eficientes: Los proveedores de servicios de seguros deben aprovechar los datos para proporcionar nuevos productos para diferenciarse de la competencia. El análisis de datos permite a las aseguradoras transformar los procesos de datos y cumplir los cambiantes requisitos normativos. Los análisis de Business Intelligence Insurance hacen del análisis una parte de su procesamiento de reclamos. A medida que el seguro se convierte en una mercancía, se vuelve más importante que los transportistas se diferencien. Al agregar análisis al ciclo de vida de las reclamaciones, se puede obtener un ROI mensurable con ahorro de costos.
Históricamente, sus datos han sido fragmentados y subutilizados. Con los avances en tecnología, los aseguradores ahora pueden acceder a diferentes tipos de datos: datos de máquinas de servidores, datos sociales de Facebook y Twitter, datos de clics de sitios web, registros de voz de centros de llamadas, datos de comunicación de correos electrónicos, imágenes digitales desde drones, datos de telemática, datos generados a partir de sensores e IoT, datos públicos (por ejemplo, regulaciones gubernamentales e información relacionada con litigios) y más. La gestión de datos para análisis es un gran desafío, pero subcontratarlo a un proveedor experto en soluciones analíticas y de datos puede brindar un soporte valioso en esta dirección.
El progreso de cualquier negocio varía según la calidad superior de los servicios que brinda a sus clientes. El servicio al cliente de primera clase es importante para aumentar las tasas de adquisición de clientes y generar más ingresos. Esta tendencia emergente no solo es importante para la industria de seguros, sino para todos. El procesamiento de reclamos de seguros se considera una de esas actividades donde el servicio sobresaliente tiene que ver con la retención de clientes y la generación de más clientes potenciales para tomar el plan de seguro de su organización, lo que mejora la conciencia de marca y aumenta la participación en el mercado.
El uso de una nueva estrategia para mejorar y mejorar el proceso de reclamaciones podría generar la productividad de la empresa. Las técnicas más efectivas para impulsar el procesamiento de reclamos de seguros es hacer uso del análisis de datos para examinar la información y evaluarla para tomar una decisión bien informada. El análisis de datos está desempeñando un papel importante en el negocio de seguros y es un excelente método para evaluar datos estructurados y no estructurados en todas las fases del ciclo de reclamaciones para tomar la decisión adecuada, en el momento perfecto, para el cliente adecuado. Hay varias maneras en que el uso de análisis de reclamos transforma el proceso de reclamos:
• Detectar los reclamos genuinos para enfocarse en ellos
• El análisis de reclamos incorpora una serie de métodos que le permiten detectar actividades fraudulentas en cada paso del ciclo de vida de las reclamaciones de seguro.
• Analytic le permite descubrir escenarios de subrogación a partir de la información sustancial acumulada distribuida como formularios, registros policiales y registros de ajustador.
• El uso de análisis de datos en el conjunto de datos le permite encontrar casos, en los que las reclamaciones probablemente den lugar a demandas.
• Ayudan en la liquidación de reclamaciones más rápido
• El uso de análisis de datos puede conducir a una mejor reserva de pérdidas y predicción de reclamos, sobre la base de la información y los datos de los reclamos actuales.
Sobre todo, las aseguradoras ciertamente pueden mejorar el procesamiento de reclamos incorporando procesamiento de reclamos mediante el uso de tecnología de análisis de datos. Este tipo de enfoque realmente ayuda a aumentar la eficiencia del procesamiento de reclamaciones, mejora su funcionamiento, contribuye a un menor costo de reclamaciones y fomenta la retención y adquisición de clientes.
Hola,
Comenzaré con los hechos.
- 83% de las aseguradoras citaron Advanced Analytics como una capacidad principal
- 81% de las compañías planean aumentar el gasto en tecnologías Big Data
- Digitalización de seguros: 65% de reducción de costos (HBR)
- Seguro impulsado digitalmente: reducción del 90% en el tiempo de respuesta (HBR)
- Integración digital: 20% más de conversiones (HBR)
- Aseguradora de automóviles de Digital Only: 30% menos de costos por póliza
- Programas de seguro que involucran dispositivos portátiles: 25% más de negocios
- Integración de comunidades de clientes en la oferta de soporte: ahorro de costos del 10% al 50%
Cómo ayudan las herramientas de BI
Ventas y distribuciones
Para que las compañías de seguros tengan éxito, deben proporcionarles a los representantes de ventas información que les ayude a hacer recomendaciones rápidas y precisas mientras están en el sitio con corredores o clientes. Las soluciones de ventas tradicionales no estaban equipadas para manejar las necesidades de un equipo de ventas móvil y, a menudo, dejan a los usuarios con dificultades para encontrar la perspectiva detallada de clientes individuales o posibles clientes que los profesionales de ventas necesitan para ser eficaces.
Las herramientas modernas de BI ahora brindan a los representantes de ventas acceso móvil a recursos que aumentan la productividad y brindan a los equipos de ventas una ventaja sobre la competencia.
Detección de fraude
La detección de fraude es de máxima prioridad para los profesionales de seguros que se ocupan de los reclamos. La mayoría de las soluciones de fraude en el mercado hoy en día se basan en reglas y, lamentablemente, es demasiado fácil para los estafadores manipular y eludir las reglas.
El análisis predictivo, por otro lado, usa una combinación de reglas, modelos, búsquedas en bases de datos e informes de excepción para identificar el fraude de manera más rápida y efectiva en cada etapa del ciclo de reclamos.
Suscripción y gestión de reclamaciones
El proceso de reclamaciones suele ser el gasto más grande para una aseguradora, por lo que es fundamental que este proceso sea lo más eficiente y efectivo posible. La precisión de los cálculos del asegurador es un factor crítico en el éxito de la compañía de seguros, y si los cálculos no son precisos, la empresa corre el riesgo de ser demasiado cara en comparación con el mercado o incluso sufrir pérdidas significativas por el pago inesperado de las reclamaciones.
Los analíticos poderosos permiten a los suscriptores actuar con confianza sobre grandes cantidades de datos relacionados con el historial de crédito del cliente, los riesgos, la información del mercado y más. Además, los análisis permiten a los ajustadores de reclamos evaluar fácilmente los datos críticos relacionados con la información de la política, los informes policiales, la pérdida, la frecuencia, la gravedad y más.
Conocimiento y gestión del cliente
Al igual que cualquier industria, los seguros están en constante evolución, y las compañías de seguros que no se mantienen al día con el cambio corren el riesgo de reducir los márgenes de beneficio y perder participación en el mercado frente a los competidores. Dadas las limitadas oportunidades de cara a cara con los clientes, es especialmente importante que las aseguradoras aprovechen al máximo cada interacción con el cliente. Una forma de mantenerse por delante de la curva es mediante el análisis de datos para obtener una mayor comprensión de las preferencias y el comportamiento de los consumidores. Los perfiles completos de los clientes proporcionan una mejor comprensión de las preferencias, los estilos de vida, las interacciones de los centros de llamadas y otras características clave de los clientes. Las aseguradoras pueden aprovechar estos datos para ofrecer ofertas y servicios altamente relevantes y personalizados.
Avíseme si ayuda.
Insurtech está sacudiendo la industria de seguros con Analytics, especialmente en el mundo de las reclamaciones.
Actualmente, por ejemplo, hay bastantes aseguradores de igual a igual, como Friendsurance, Lemonade, InsPeer e InShared. El más antiguo y mejor establecido, Friendsurance, se conecta a las infraestructuras de big data de las redes sociales para permitir a los clientes crear un círculo de “amigos” reales y virtuales para compartir los costos de reclamos pequeños y deducibles, con aseguradoras tradicionales que cubren grandes reclamos.
Otra startup en desarrollo, Teambrella, potenciará su servicio de igual a igual por Bitcoin en un intento por hacer que el seguro sea “justo y transparente”. Funcionará al permitir que cada miembro de un “equipo” deposite fondos en un Bitcoin personal especial. billetera, con reclamos mutuamente reembolsados solo si tanto el compañero de equipo que envía como otros tres de los ocho compañeros de equipo elegidos semialeatoriamente lo firman.
Otros servicios de insurtech innovadores incluyen la cobertura según demanda del artículo / evento específico. Trōv, por ejemplo, ofrece lo que llaman “seguro inteligente”, que permite a las personas asegurar “justo lo que quieren, cuando quieren y por el tiempo que desean”, totalmente desde una aplicación móvil. Específicamente, la aplicación recopila datos sobre las posesiones de un cliente y proporciona precios de riesgo mejorados de aprendizaje automático para la cobertura de un solo artículo, de cualquier duración (hasta segundos) y en niveles premium que pueden reducirse a centavos, con robots de chat manejando reclamos.
El resultado, según Scott Walchek, CEO y Fundador de Trōv, es una excelente experiencia para el cliente: “El seguro hoy en día está empantanado por procesos y formas pesadas, que a menudo requieren la necesidad de hablar directamente con una persona. Al mover todo el proceso al teléfono, estamos obteniendo un seguro tan simple como una compra de Amazon con ‘1 clic’. Además, los reclamos pueden ser tan simples como un intercambio de mensajes de texto rápido con el reembolso o el envío de un artículo de reemplazo en cuestión de minutos, en lugar de días o semanas “.
Si desea saber más sobre este tema, no dude en echar un vistazo a nuestro documento técnico.
