Nuevos riesgos para las aseguradoras digitales: datos erróneos

Otras piezas de esta serie:

uno de adelante uno de atrás

1. Cómo la tecnología continúa transformando la industria de seguros
2. Cómo la 'IA ciudadana' cambiará los seguros

Los datos siempre han sido el elemento vital del negocio de seguros. La era digital hace que sea más importante que nunca, y muchas de las tecnologías y tendencias descritas en Accenture Vision for Insurance Technology de 2018 muestran que los datos serán aún más relevantes para las aseguradoras en el futuro.

Por ejemplo, las compañías de seguros interesadas en implementar IA necesitan acceso a grandes cantidades de datos para "entrenar" a la IA para que realice la función prevista. A medida que crezcan sus necesidades de datos, también lo hará su acceso a los datos. Las fuentes de datos comunes en tiempo real en toda la industria actual incluyen:

• Datos de sensores del automóvil, el hogar y el lugar de trabajo del titular de la póliza
• Datos de drones e imágenes satelitales
• Fuentes de datos externas, como bases de datos gubernamentales y redes sociales.

Monetizar estos datos y sus plataformas y algoritmos asociados es una oportunidad importante para la industria. Accenture estima que podría tener un valor de $ 28 mil millones en los próximos cinco años.

Sin embargo, la creciente dependencia de los datos significa que las aseguradoras también deben gestionar una nueva forma de riesgo: la precisión de los datos. La información inexacta, sesgada o manipulada puede comprometer los conocimientos que las aseguradoras utilizan para planificar, operar y crecer. Las aseguradoras están aprendiendo a gestionar este riesgo a medida que exploran nuevos casos de uso de datos.

Los datos precisos en tiempo real permiten a las aseguradoras ofrecer productos altamente personalizados basados ​​en evaluaciones en tiempo real de datos contextualizados, en lugar de datos históricos, demanda general y precios promedio. Las aseguradoras también están utilizando datos para incentivar a los clientes a reducir la exposición al riesgo y ayudarlos a evitar pérdidas en primer lugar.

P.ej, brazos fuertes es una insurtech que utiliza sensores que usan los trabajadores industriales para recopilar datos en tiempo real sobre la actividad en el lugar de trabajo y las condiciones ambientales. StrongArm utiliza inteligencia artificial basada en la nube para analizar estos datos y obtener información sobre cómo los empleadores y las aseguradoras pueden reducir el riesgo de lesiones en el lugar de trabajo. StrongArm también puede enviar alertas en tiempo real a los trabajadores en riesgo de lesiones.

Otro ejemplo de Análisis de hábitos, que utiliza datos en tiempo real de teléfonos inteligentes y dispositivos conectados al hogar para crear perfiles del comportamiento de los clientes de seguros. Las aseguradoras pueden usar la información de hábitos para monitorear los cambios en los riesgos del hogar y adaptar los servicios para satisfacer a clientes específicos.

Las aseguradoras existentes también han estado activas en esta área. P.ej, Travelers anunció recientemente una asociación con Amazon Proporcione a los consumidores kits para el hogar inteligente, cotizaciones de seguros para el hogar y orientación sobre gestión de riesgos a través de los escaparates del gigante minorista digital. Estos kits incluyen cámaras, sensores de agua, detectores de movimiento y centros domésticos inteligentes. Los clientes elegibles reciben descuentos en seguros de hogar en las compras de kits.

Algunos operadores también están utilizando datos para crear modelos comerciales disruptivos. Por ejemplo, la compañía china de seguros por Internet Zhong An ha establecido una alianza de big data con Zhong An Property & Casualty Insurance y Uxin Insurance. A través de esta alianza, ZhongAn ha recopilado datos sobre más de 3 millones de vehículos, Se utiliza para iniciar el cubo de datos La plataforma de big data de los socios de la industria automotriz de ZhongAn, principios de 2018.

Sin embargo, para todas estas oportunidades, los datos también exponen a las aseguradoras a nuevos riesgos. El ochenta por ciento de los ejecutivos de seguros encuestados por Tech Vision 2018 dijeron que sus organizaciones utilizan cada vez más datos para impulsar la toma de decisiones críticas y automatizadas a escala. Pero un estudio reciente estima que el 97 por ciento de las decisiones comerciales se toman utilizando datos que los propios gerentes de la empresa consideran de calidad inaceptable.

Claramente, las aseguradoras deben hacer más para garantizar la autenticidad de los datos que utilizan. Deben comenzar por generar confianza en tres principios centrados en los datos:

• Procedencia: verifique el historial de origen de los datos a lo largo de su ciclo de vida
• Contexto: considere el contexto en el que se utiliza
• Integridad: proteger y mantener los datos

Para establecer estos principios en todo el negocio, cada aseguradora debe crear una capacidad de "inteligencia de datos" que aproveche las capacidades existentes de ciencia de datos y ciberseguridad para calificar la verdad en los datos que utilizan. Un elemento esencial de este enfoque implicará el fortalecimiento de los esfuerzos existentes. Las aseguradoras pueden comenzar incorporando e implementando la seguridad de los datos en toda la organización y abordar los problemas de autenticidad de los datos ajustando las inversiones existentes en ciberseguridad y ciencia de datos.

En última instancia, las aseguradoras deberán tener cuidado con la detección y el procesamiento de datos inexactos, algunos de los cuales podrían ser manipulados deliberadamente por malos actores. Las aseguradoras deberán poder realizar un seguimiento de las acciones sobre cómo se registran, utilizan y mantienen los datos.

Para obtener más información sobre cómo las aseguradoras deben abordar el problema inminente de la autenticidad de los datos, consulte la visión completa de InsurTech 2018 aquí. O vuelva después de las vacaciones para conocer otra tendencia: negocios sin fricciones.