Ayudando a las aseguradoras a competir en la era de tecnologías cambiantes

Ayudando a las aseguradoras a competir en la era

La industria de seguros siempre se ha caracterizado por la transferencia del riesgo como resultado de los análisis de datos.

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La industria de seguros siempre se ha caracterizado por la transferencia del riesgo como resultado de los análisis de datos. Mucho antes de que existieran las computadoras y los análisis electrónicos de datos, las aseguradoras siempre han tenido claros los conceptos de su negocio: confianza, mitigación de riesgos y protección. Sin embargo, durante la última década, la relación entre los datos, el análisis y la confianza ha cambiado, planteando oportunidades y retos significativos para los que se benefician del sector de seguros.

El arribo de los dispositivos inteligentes (smart), el internet de las cosas (Internet of Things – IoT), los startups bien financiados en el sector de tecnología de seguros y la sofisticación de los análisis de datos están transformando la industria. La avalancha de nueva información le está permitiendo a las aseguradoras hacer seguimiento de cómo las “cosas” aseguradas se mueven en el universo de los riesgos.

Con esta abundancia de información disponible al día, las aseguradoras ahora tienen una gran oportunidad de proporcionar nuevos beneficios a sus clientes y a la comunidad como un todo. De hecho, la prevención en vez de protección, se está convirtiendo muy rápidamente en la nueva norma. Queda bastante claro que el análisis de datos (Data & Analytics – D&A), será un pilar de muchas de las decisiones que las aseguradoras tomen en el futuro y, a medida que esta tendencia continúe, se requerirá tener un mejor enfoque en preguntas de naturaleza ética y en el poder de los análisis confiables.

En esta publicación, usted tendrá acceso al desarrollo de los siguientes aspectos:

  • Construyendo un nuevo nivel de confianza en el cliente
  • De una visión macro a una visión micro
  • Prevención
  • Transparencia
  • Ecosistemas 
  • Desarrollando y administrando la confianza en los algoritmos 
  • Entrando en los aspectos prácticos

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