Los gestores de siniestros se enfrentan al reto único de anticipar el futuro basándose en hechos y experiencias pasados. Esto requiere un alto nivel de experiencia, sobre todo cuando se gestionan cargas de trabajo importantes y siniestros potencialmente de alto coste.
El análisis predictivo puede ayudar a los gestores de siniestros a hacer estas difíciles estimaciones, extrayendo múltiples fuentes de datos e identificando tendencias ocultas. Estos patrones se utilizan después para crear modelos predictivos que puedan pronosticar con precisión los resultados futuros. Los avances en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (AM) han mejorado aún más la capacidad de descubrir correlaciones en conjuntos masivos de datos procedentes de múltiples fuentes. El elemento humano es y seguirá siendo un componente crucial del proceso de gestión de siniestros. El análisis predictivo puede ayudar incluso a los peritos más experimentados a tomar decisiones basadas en datos que sean oportunas, precisas y, en última instancia, beneficien a toda la organización. En concreto, el análisis predictivo puede impulsar resultados óptimos en estas áreas clave:
- Identifica rápidamente tus siniestros más complejos y costosos y clasifícalos en consecuencia.
Con departamentos de siniestros que gestionan volúmenes de siniestros cada vez mayores, la capacidad de priorizar es más importante que nunca. Con la IA y el análisis predictivo, puedes clasificar tus siniestros por riesgo y gravedad para saber exactamente dónde centrarte. Puedes identificar rápidamente los siniestros que probablemente sean los más complejos o costosos y tomar medidas proactivas para mitigar su gravedad. - Establece las reservas de los casos con mayor precisión.
Cada siniestro debe tener unas reservas adecuadas para cubrir el coste total futuro de ese siniestro. La responsabilidad de fijar las reservas suele recaer en el perito individual, que debe analizar el siniestro y evaluar el coste probable. Establecer reservas requiere una atención cuidadosa y experiencia, ya que unas reservas precisas son fundamentales para la seguridad financiera de una organización. Con el análisis predictivo, los peritos pueden aprovechar la información de múltiples fuentes de datos para determinar el coste final de un siniestro y fijar las reservas con confianza. - Asigna los siniestros a tus peritos y supervisores con mayor eficacia.
Desde el principio, es vital que cada siniestro sea atendido por alguien con el nivel de experiencia adecuado para identificar oportunidades de mitigar algunos de los costes y liquidar el siniestro con la mayor eficacia posible. Con la clasificación de riesgos y la puntuación de gravedad, puedes asignar adecuadamente los siniestros a tus examinadores. Los siniestros de bajo coste pueden requerir una gestión e intervención mínimas, mientras que los siniestros complejos y potencialmente de alto coste deben ser gestionados por tus recursos más veteranos. - Automatiza los flujos de trabajo y toma decisiones basadas en datos a lo largo de lavida de un siniestro.
Reunir, organizar y analizar información a lo largo de la vida de un siniestro puede llevar mucho tiempo, sobre todo cuando se gestionan varios siniestros a la vez. El análisis predictivo lleva este descubrimiento de datos un paso más allá, automatizando el proceso y proporcionando actualizaciones en tiempo real cuando se registra nueva información sobre un caso y alertando a los gestores de siniestros de cualquier evolución adversa. Con estas notificaciones, puedes centrarte más en tareas de mayor valor y seguir teniendo claro el estado actual de cada uno de tus siniestros. - Predecir los siniestros «saltadores» o «durmientes» y actuar a tiempo.
Aunque parecen relativamente benignos en FNOL, algunos siniestros pueden «saltar» de repente en torno a los 90 días, convirtiéndose en siniestros de alto coste que requieren una gestión cercana, una reserva mayor y más recursos. Aunque estos siniestros suelen ser menos frecuentes, acaban siendo de mayor gravedad. Pueden ser difíciles de identificar en la fase FNOL, y los enfoques tradicionales de gestión de siniestros a menudo no los detectan hasta más avanzado el ciclo de siniestros, cuando ya se ha perdido la oportunidad de mitigar el coste final. Con el análisis predictivo, puedes IDENTIFICAR PRECOZMENTE ESTOS SINIESTROS y tomar medidas preventivas. - Identifica los siniestros que tienen potencial de litigio.
Los litigios formales son uno de los principales generadores de costes en la gestión de siniestros, y los costes pueden aumentar rápidamente al defender un pleito. Con el análisis predictivo, los peritos pueden identificar los siniestros que tienen probabilidades de acabar en litigio y tener la oportunidad de llegar a un acuerdo con el abogado del reclamante en una fase más temprana para mitigar los costes generales. El análisis predictivo también puede estimar los honorarios legales asociados a la defensa de un siniestro y cuánto durará el proceso judicial. Con esta información, puedes planificar en consecuencia tus recursos jurídicos y llegar a otros acuerdos sobre honorarios. - Estima con precisión el potencial de liquidación.
El importe previsto y el momento de liquidación de cada siniestro es una información muy valiosa para las organizaciones de siniestros. Con el análisis predictivo, puedes tener la previsión necesaria para aplicar estrategias de liquidación eficientes y mitigar los costes totales de los siniestros. - Identifica las reclamaciones que presentan indicios de fraude.
Con suficientes datos históricos y de terceros, el análisis predictivo puede señalar las reclamaciones que presentan pautas o características sospechosas. Mientras que la identificación del fraude a menudo se basa en información limitada y en cierto grado de intuición, la analítica puede proporcionar perspectivas objetivas en tiempo real basadas en un conjunto de datos más amplio. La capacidad de identificar reclamaciones potencialmente fraudulentas y tomar las medidas adecuadas puede tener un gran impacto, ya que el fraude en los seguros puede ser perjudicial para el bienestar financiero y operativo de una organización. - Comprende las tendencias históricas y compara el rendimiento con los datos de referencia.
Analizar los datos históricos de tu organización puede, sin duda, proporcionarte ideas que te ayuden a tomar decisiones mejor informadas a lo largo de la vida de cada siniestro. Para ir un paso más allá, puedes integrar múltiples fuentes de datos de terceros que abarquen sectores y tipos de siniestros. Con estos datos de evaluación comparativa, puedes comparar el rendimiento de tu organización con el de tus homólogos, desglosar por sectores o tipos de siniestro, comprender las tendencias históricas por sector o ubicación e impulsar tus propios esfuerzos de modelización predictiva.
El mundo de los grandes datos crece por momentos, y las organizaciones de siniestros están en una posición única para beneficiarse del análisis predictivo. A medida que se disponga de más datos, aparecerán más perspectivas y predicciones, lo que se traducirá en decisiones más informadas y mejores resultados, tanto a nivel de siniestros como en toda la empresa.
