Los profesionales del riesgo y el sector de los seguros llevan mucho tiempo comprendiendo las ventajas de la modelización del riesgo, pero apenas están empezando a apreciar el valor de la analítica predictiva y geoespacial. La capacidad de predecir resultados —desde la probabilidad de litigio en una reclamación de compensación de trabajadores, hasta el impacto físico y financiero de eventos específicos por ubicación— no es solo un cambio revolucionario para la toma de decisiones sobre riesgos. Es la próxima frontera para la gestión de riesgos y seguros.
Hasta ahora, la industria de seguros se ha centrado principalmente en actividades posteriores a las pérdidas. Históricamente, esto ha sido así por una buena razón; simplemente no estaban disponibles los datos y análisis para respaldar pasos previos a las pérdidas, como la prevención y contención. Sin embargo, ahora la industria cuenta con herramientas sofisticadas que posibilitan un cambio hacia un enfoque previo a las pérdidas.
La analítica predictiva se refiere a un conjunto de herramientas diseñadas para identificar tendencias, patrones y correlaciones que de otro modo podrían pasar desapercibidos en fuentes de datos dispares. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son elementos fundamentales de la analítica predictiva, que facilitan la evaluación comparativa y la previsión de resultados. La analítica geoespacial amplía la analítica predictiva con datos tradicionales para incluir el contexto de ubicación, temporalidad y perspectiva histórica. Con un enfoque geoespacial para las perspectivas predictivas, los profesionales de riesgos pueden visualizar y considerar no solo los eventos que podrían ocurrir, sino también dónde y cuándo podrían suceder.

Plantear y responder nuevas preguntas

Para ilustrar este cambio de la acción posterior a la pérdida a la acción anterior a la pérdida, consideremos algunas de las cuestiones que pueden considerar los análisis predictivos y geoespaciales:

  • ¿Qué impacto podría tener un huracán en una propiedad determinada en su trayectoria actual?
  • ¿Cómo afectarán las temperaturas más altas del aire y el aumento del nivel del mar a los bienes de las zonas costeras?
  • ¿Qué lugares son más propensos a los disturbios civiles que podrían perturbar o dañar las propiedades comerciales?
  • ¿Cómo pueden los patrones climáticos históricos y las tendencias actuales informar las decisiones sobre dónde construir una nueva propiedad?
  • ¿Qué tipo de demandas de indemnización por accidente laboral es probable que se litiguen?
  • ¿A cuánto deben ascender las reservas para determinados tipos de siniestros?
  • ¿Dónde es probable que una empresa vea su próxima serie de siniestros de alto coste?

Estos son solo algunos escenarios, pero ya queda claro que la analítica predictiva y geoespacial permite a las organizaciones plantearse —y responder— una variedad de preguntas que quizás ni siquiera habían considerado antes, y mucho menos aplicar a sus estrategias empresariales.

Con el procesamiento del lenguaje natural integrado en las plataformas de análisis, preguntas como estas pueden plantearse a medida que surgen, sin necesidad de traducir las consultas a marcos estándar. Es posible mantener una conversación informal con los datos sobre riesgos y desafíos empresariales que antes era imposible. El análisis de sentimientos, el análisis de texto y la tendencia de palabras en campos de datos no estructurados son capacidades adicionales que convierten a la analítica predictiva en herramientas poderosas para la toma de decisiones sobre riesgos.

Prever la próxima carta

Cualquiera que haya jugado o visto una partida de blackjack, o 21, entenderá que la capacidad de predecir la secuencia de cartas repartidas puede reducir fundamentalmente las probabilidades de los jugadores y aumentar enormemente sus posibilidades de ganar. Por ejemplo, si a un jugador se le reparte una carta que vale 10 puntos y sabe que la segunda carta en la baraja probablemente sea de igual valor, esa perspicacia puede hacer que el jugador rechace una tercera carta, maximizando la probabilidad de superar al crupier hasta 21. Saber qué cartas es probable que salgan también puede impulsar a los jugadores a aumentar sus apuestas y sus ganancias.

De manera similar, la capacidad de predecir reclamaciones y eventos de pérdida puede marcar una enorme diferencia para los profesionales de riesgos, sus organizaciones y sus aseguradoras. Por lo tanto, los modelos analíticos están entrenados para predecir con alta confianza la segunda y tercera “cartas” en el juego. Un modelo predictivo permite a los profesionales de riesgos saber lo que viene y responder en consecuencia para mitigar el riesgo o reducir los costos de litigio. Las “ganancias” en este escenario pueden incluir una mejor seguridad, menores costos de pérdidas y preservación del capital, todo lo cual puede reinvertirse para apoyar el negocio subyacente.
Sacar a la luz percepciones y tendencias en los datos no se trata de entregar soluciones de software. La analítica predictiva y geoespacial se trata mucho más de asociarse con profesionales de riesgos para responder preguntas empresariales.

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