El análisis de datos en la gestión de riesgos está cambiando las reglas del juego en todos los sectores. Mediante esta integración, las organizaciones comprenden mejor dónde pueden surgir los riesgos y cómo pueden gestionarse. En este artículo, hablaremos de cómo la analítica de datos está cambiando la gestión de riesgos y de cómo está revolucionando las industrias. Nos centraremos en los distintos factores a los que debes prestar atención y cómo pueden afectar a tu negocio hoy y en el futuro. Entre estos cambios, se presta especial atención a los RIESGOS CONVERGENTES a los que se enfrentan las organizaciones en el mundo actual.

Automatizar los procesos de generación de modelos

Los modelos predictivos permiten a las empresas concentrarse más en los consumidores y en el desarrollo de productos. Automatizar el proceso de generación de modelos les permite acceder más rápidamente a un software mejor y a previsiones más precisas. Además, la analítica de datos ha permitido a las empresas desarrollar herramientas de colaboración entre equipos para que los modelos predictivos sean más claros y sencillos de trabajar. Gracias a ello, se ha automatizado el método de desarrollo de estos modelos. Esto indica que, con la metodología actual, se necesitarán menos personas para crear los modelos.

Predecir ciberataques

Con el reciente aumento de las amenazas a la ciberseguridad, la analítica de datos está demostrando ser un activo valioso para las empresas. Hoy en día, casi todas las grandes organizaciones utilizan la analítica de datos para derrotar los crecientes ciberataques a distintos sistemas. La analítica de datos también permite a los analistas de seguridad hacer predicciones a partir de patrones, utilizando datos recogidos de millones de ciudadanos. Las organizaciones utilizan estas predicciones para encontrar vulnerabilidades y resolverlas antes de que se produzca ningún daño. Esto les permite evitar filtraciones de datos catastróficas que podrían poner en peligro su postura de seguridad.

Integrar la inteligencia de marketing

Mediante el modelado predictivo y la inteligencia de marketing, se han creado varias oportunidades de negocio. La recopilación de datos procedentes de las opiniones de los clientes, las perspectivas de las campañas, etc., desempeña un papel importante a la hora de determinar dónde es fuerte el mercado y dónde deben llevarse a cabo acciones correctivas (por ejemplo, cambio de marca) y mejoras. Las organizaciones también pueden proporcionar experiencias personalizadas a cada uno de sus clientes. Para ello, utilizan los datos que han recopilado para comprender el comportamiento de cada individuo y predecir su comportamiento en el futuro basándose en sus acciones anteriores.

Mejorar la tramitación de las solicitudes

En el sector de los seguros, la gestión de riesgos es una función crucial para proteger a las empresas de los defraudadores. Por ello, las aseguradoras se están centrando más en mejorar la tramitación de siniestros para atender mejor a sus clientes. Integrar la analítica de datos con el procesamiento de siniestros está redefiniendo la experiencia del cliente al acelerar las solicitudes de liquidación. Al disponer de los datos necesarios, el triaje de las reclamaciones se gestionaría de forma más eficaz, lo que reduciría aún más la complejidad del proceso.

Mejorar la experiencia del cliente

Hablando de redefinir la experiencia general del cliente, la analítica de datos desempeña un papel importante a la hora de garantizar que se cumplen o superan las expectativas del cliente. Cualquier deterioro del servicio o de la calidad de los productos indica que hay que actuar o mejorar algo para satisfacer las necesidades del cliente. Tradicionalmente, las organizaciones utilizaban estrategias de marketing para proporcionar al cliente la experiencia que deseaban. Sin embargo, los equipos de marketing a menudo tendrían que dedicar mucho tiempo y dinero a desarrollar estas estrategias. Con la analítica de datos, las organizaciones podrían recopilar datos de forma ordenada y desarrollar nuevas estrategias de marketing que condujeran a mayores resultados.

Gestión Avanzada de Catástrofes

Por último, pero no por ello menos importante, la analítica de datos en la gestión de riesgos participa en el desarrollo de la gestión de catástrofes. Mediante el análisis predictivo y la modelización, las empresas pueden predecir qué regiones son más propensas a determinados tipos de inundaciones, terremotos u otras catástrofes. Con la información disponible, las organizaciones y las instituciones gubernamentales pueden entonces asignar los recursos en consecuencia.

Emplear soluciones RMIS

Con el reciente brote de la pandemia COVID-19 y sus diversas variantes, los conflictos armados mundiales, los retos económicos y de la cadena de suministro, el cambio climático y otras catástrofes globales, los riesgos a los que se enfrentan las organizaciones en este momento son diversos y se multiplican. La analítica avanzada y la ciencia de datos constituyen partes esenciales del negocio. Las soluciones RMIS están evolucionando rápidamente en respuesta a la necesidad de capacidades más sofisticadas. El mercado avanza hacia un futuro en el que los gestores de riesgos deben ser capaces de adaptarse más rápidamente a los riesgos emergentes. Dado que las capacidades avanzadas de análisis y ciencia de datos son cada vez más importantes a medida que las organizaciones buscan formas de mitigar el riesgo y optimizar las estrategias empresariales, las soluciones RMIS están evolucionando rápidamente en respuesta a la necesidad de crear capacidad de recuperación. Consulta nuestro LIBRO BLANCO para saber más.