Cuatro compañías de InsurTech que están añadiendo valor real a la tarificación y la suscripción del seguro

Cuatro compañías de InsurTech que están añadiendo valor real a la tarificación y la suscripción del seguro

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La integración disruptiva de los seguros, las tecnologías y el ecosistema start up lleva años dando que hablar. El mercado crece y el número de compañías de InsurTech sigue en aumento, mientras la digitalización permea cada vez más el entorno de las aseguradoras tradicionales. Big data, blockchain o inteligencia artificial se han hecho un hueco en el sector seguros, pero no siempre aportan un valor real al mercado.

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Los datos recogidos en el ‘Quarterly InsurTech Briefing’ de Willis Towers Watson señalan una industria al alza y un impacto real de las InsurTech en la cadena de funciones del sector seguros. Esta revolución tecnológica se registra, sobre todo, en las fases tarificación y suscripción de seguros. Y estas cuatro empresas lo ejemplifican mejor que ninguna, según los analistas de Willis Towers Watson.
 

HazardHub: big data para cuantificar el riesgo

La compañía estadounidense HazardHub se ha convertido en uno de los proveedores líderes de datos de riesgo para las aseguradoras. Sus bases de datos facilitan riesgos por viento, agua, fuego, terremotos y acciones humanas con gran precisión geográfica. Sus datasets incluyen cerca de 500 tipos de riesgo diferentes y organizan las propiedades en base a 100 características distintas. Son tan detallados que reflejan, incluso, las posibilidades de que exista un problema con el pozo negro en la vivienda o de que se construya un laboratorio de drogas clandestino en las cercanías.

Gracias al machine learning, las compañías aseguradoras pueden acceder al análisis de datos históricos y actuales en tiempo real, lo que a su vez permite crear modelos predictivos que anticipen mejor los riesgos futuros

“Las aseguradoras se han basado tradicionalmente en datos que consideraban relevantes para el tipo concreto de riesgo que estaban suscribiendo. HazardHub busca alejar a las aseguradoras de este enfoque cerrado y usar variables de datos de riesgo más allá de los datos básicos identificados”, señala el informe de Willis Towers Watson.
 

Concirrus: machine learning para entender mejor el riesgo

Concirrus lleva desde el año 2012 sacando partido a los avances de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para comprender mejor el comportamiento del riesgo. Gracias al análisis automatizado de datos, la compañía británica permite a las aseguradoras ser más eficientes en la tarificación y gestionar los riesgos en tiempo real. Además, Concirrus cruza sus propios datos con el feedback de los clientes para modificar las tarifas en base a la fluctuación real de los riesgos.

Gracias al machine learning, las compañías aseguradoras pueden acceder al análisis de datos históricos y actuales en tiempo real, lo que a su vez permite crear modelos predictivos que anticipen mejor los riesgos futuros. El algoritmo diseñado por Concirrus permite utilizar toda esta información para que terceras compañías optimicen sus portafolios y comprendan mejor la complejidad de los riesgos a los que se enfrentan sus clientes.
 

Root: la reinvención de los seguros de automóviles

Los datos que recopilan los smartphones sobre sus propietarios dicen mucho de su día a día. La compañía estadounidense Root los utiliza, junto con datos telemáticos y tecnología de aprendizaje automático, para cambiar la forma en que los seguros tarifican las pólizas de automóviles. Gracias a ello, las aseguradoras no se basan en datos demográficos generales, sino en la información específica de cada conductor.

La optimización, la eficiencia, la inteligencia predictiva o las facilidades para los clientes son consecuencias directas de la digitalización

Además, el algoritmo de Root permite simplificar el proceso de reclamaciones. Simplemente enviando una fotografía y la solicitud, la plataforma valora la reclamación y le asigna los recursos necesarios para resolverla. Gracias a ambas funcionalidades, Root ha conseguido cerrar varias rondas de financiación por valor de 177 millones de dólares y ha suscrito primas por valor de más de 100 millones.
 

Pie Insurance: simplificar las transacciones

La última de las compañías no ha apostado por el big data ni la inteligencia artificial. Pie Insurance ha aprovechado la tecnología para simplificar procesos; y el mercado ha respondido de forma muy positiva. Este proveedor de seguros de compensación laboral para pequeñas empresas de multitud de industrias (como construcción, restauración, retail o salud) utiliza la información que le proporcionan las empresas y algunos datos de terceros para generar, en cuestión de pocos minutos y a través de una app móvil, las primas adaptadas a la situación de cada compañía y a su política de compensaciones.

La optimización, la eficiencia, la inteligencia predictiva o las facilidades para los clientes son consecuencias directas de la digitalización. Pie Insurance, que cerró su primera operación hace un año y ya ha logrado más de 60 millones de dólares de financiación, es el último ejemplo del valor real que puede aportar la tecnología al sector seguros y de lo que puede aprender la industria tradicional de las compañías InsurTech.

 

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