Medir el riesgo con precisión es esencial para las aseguradoras que buscan equilibrar las ofertas competitivas con la rentabilidad. Los clientes que a primera vista parecen similares pueden tener probabilidades muy distintas de presentar una reclamación, por lo que un análisis más detallado resulta valioso al establecer la cobertura, decidir si se acepta una póliza y determinar su precio.
Serasa Experian combina información financiera, conductual y demográfica con datos específicos del sector de los seguros para respaldar este análisis. En los seguros de hogar, por ejemplo, los modelos analíticos pueden evaluar los detalles de la propiedad junto con variables regionales, climáticas y relacionadas con la delincuencia, así como información sobre el propietario, para ofrecer una estimación más detallada del riesgo de reclamaciones. El enfoque también puede adaptarse a otros tipos de seguros, según las características de cada cobertura.
El análisis predictivo puede orientar las decisiones incluso antes de emitir una póliza. Durante la prospección y la cotización, las aseguradoras pueden comparar las características de los clientes con el riesgo y la rentabilidad potenciales para priorizar perfiles de clientes, dirigir las iniciativas de venta y desarrollar ofertas más adecuadas.
Una vez emitida la póliza, los modelos pueden ayudar a estimar con qué frecuencia podrían producirse reclamaciones y cuál podría ser su gravedad, al tiempo que destacan cambios en la cartera general. En los seguros de automóvil, combinar información conductual con herramientas antifraude puede ayudar a detectar posibles señales de alerta cuando se presenta una reclamación y, a la vez, facilitar una atención rápida a los asegurados que necesitan cobertura.
A lo largo de todo el recorrido del cliente, desde la cotización hasta la renovación, el análisis de datos puede ayudar a las aseguradoras a evaluar el riesgo, ajustar los precios y supervisar sus carteras mientras toman decisiones antes y después de emitir pólizas.
Fuentes: CNN Brasil.