El concepto de big data ganó más relevancia en los últimos años. Así se dio origen a las llamadas “5V del big data”: volumen, velocidad, variedad, valor y veracidad.

El volumen se refiere a la gran cantidad de datos generados a partir de distintas fuentes, como transacciones financieras, equipamientos inteligentes que usan la internet de las cosas (internet of things, o IoT), sistemas industriales, sensores, redes sociales, entre otras.

La velocidad está relacionada a la rapidez con que se genera la información, se transmite y se trata.

La variedad encierra a las diversas fuentes (aplicaciones, redes sociales, sensores, dispositivos) y formatos de datos, desde los estructurados (como los numéricos en bancos de datos tradicionales) hasta los no estructurados (documentos de texto, video, audio, e-mails, operaciones financieras).

Las otras claves son el valor y la veracidad, ya que si la información recolectada no fuese verdadera, o si su calidad no pudiera ser determinada, todo el análisis estaría comprometido.

Las tendencias indican que podríamos ver nuevas estrategias de big data analytics para los seguros que ayudarán a las compañías a sacar el máximo partido de la información.

Los siguientes son algunos de los conceptos con los que las aseguradoras deben familiarizarse para competir en un entorno que hace uso cada vez más intensivo de los datos, tanto para recolectarlos como para tomar mejores decisiones a partir de su análisis.

• Machine learning. Gracias a las capacidades de aprendizaje automático, las soluciones de análisis de datos de seguros pueden ser procesadas a una velocidad más alta con mayor precisión y eficiencia con machine learning. De este modo, la información de las aseguradoras puede ser utilizada para mejorar estrategias de precios, contenido promocional, procesamiento de siniestros, entre otras áreas.
• Análisis predictivo. Se utiliza para calcular con mayor precisión y exactitud la fijación de precios y la selección de riesgos. El mercado actual se mueve a un ritmo acelerado: las aseguradoras no pueden permitirse el lujo de ir despacio.
• Privacidad de datos. Es vital que las aseguradoras utilicen un sistema de datos que sea flexible y escalable para que puedan cumplir con las leyes y reglamentos que siguen cambiando con el tiempo.
• Internet de las cosas (IoT). La IoT y su papel en el big data analytics en los seguros es prácticamente ilimitado. Este año, los datos generados por la IoT serán utilizados para mejorar la evaluación de riesgos, las campañas de marketing, el procesamiento de siniestros, la fijación de precios, entre otras.
• Inteligencia artificial (IA). Una inteligencia artificial (IA) es capaz de reunir todos los datos generados en el mercado actual –desde comportamientos online hasta telemática y datos históricos– y convertirlos en información útil.
• Blockchain. El único sistema de datos hiperseguro que hizo posible la creación del bitcoin (el blockchain) también está empezando a transformar la industria de los seguros. En el nivel más básico, permitirá un intercambio aún más seguro entre los clientes y las aseguradoras, mejorando la eficiencia y la transparencia. Además facilitará el desarrollo de aplicaciones para la evaluación de riesgos, el procesamiento más rápido de siniestros y pagos a los clientes, mejoras en fraudes, etc.
• Telemática. Se conoce con este nombre al uso de la tecnología sensorial para recoger y enviar información en tiempo real. Es la última tendencia en la recogida de datos en el ámbito de seguros. La gente ha comenzado a optar por planes que analizan los datos desde dispositivos “trackeables” y desde sus autos para informar a las aseguradoras de sus pólizas, con la esperanza de obtener primas más baratas.

Frente a la implementación del big data queda claro que para ser competitivas las aseguradoras deben tener sistemas que garanticen altos niveles de disponibilidad de datos en cualquier momento para así contar con funciones avanzadas basadas en la tecnología.