La analítica de los datos masivos se ha convertido en una de las áreas de desarrollo fundamentales de muchas compañías. En el sector asegurador son conscientes de la oportunidad que se les presenta en este sentido y, por ello, todo el sector se ha puesto manos a la obra para sacar el mayor partido a la información recopilada de todos sus clientes para poder ser más eficientes y obtener mayores retornos. 

A pesar de que el 'big data' lleva con nosotros ya bastantes años no se ha podido desarrollar lo suficiente hasta hace bien poco, pues eran necesarias tecnologías que aun no se habían inventado. También era fundamental formar a expertos en la materia. Ahora, en pleno 2020 la analítica de datos masivos se ha convertido en el nuevo oro negro, sobre todo después de la apertura de ciertos algoritmos. 

Así lo ha reconocido el responsable de datos en Mutua Madrileña, Juan Francisco Riesco, durante un evento organizado por Vozpópuli en colaboración con KPMG. El directivo ha señalado que la revolución de los datos se produce ahora porque ha habido un cambio de paradigma y porque ahora se puede hacer a un "coste razonable". 

En el mismo sentido se ha expresado, la jefa de Data & Analitycs de Zúrich, Cristina Rata, que ha añadido la importancia de la evolución de la tecnología. "Lo que se hacía en 1990 en una semana se hace ahora en siete segundos", ha destacado, a la vez que ha subrayado la importancia de poder migrar todos los datos al cloud (nube). 

Esta nueva forma de entender la información masiva está ayudando a todas las compañías aseguradoras que lo están explotando en diferentes aspectos. Juan José Muñoz, director de Data & Analytics de la aseguradora Pelayo, ha diferenciado cuatro áreas claves. La primera de ellas es la de venta y marketing.

En este aspecto se ha podido mejorar la oferta comercial y el conocimiento sobre cada cliente. Otro punto en el que ha puesto el énfasis es en la eficiencia. Ahora se pueden analizar muchos más fraudes, por ejemplo. "Antes un equipo podría analizar dos o tres casos al día. Ahora con las nuevas tecnologías se pueden ver ente 10 y 15 de ellos", ha agregado.

La experiencia con el cliente también ha mejorado a través de chatbots y los call-center. En este aspecto, Cristina Rata ha señalado que es muy importante saber diferenciar entre la tecnología y el servicio personalizado que da un ser humano, que es imprescindible en este tipo de áreas. 

Y es que como ha señalado el socio de Financial Risk Management de KPMG en España, Juan de Dios, "sacar valor de la información masiva es fundamental y por eso ya se plantean acciones concretas dentro de los propios planes estratégicos de las aseguradoras. La gran preocupación en este momento es saber "qué datos tengo, qué utilidad tienen y cómo les saco valor", ha explicado Lechuga. 

¿Cómo se cuantifica esto?

Todos los ponentes han coincidido en que es muy difícil cuantificar el valor de los datos pero "el mayor beneficio se verá a largo plazo", ha recalcado Riesco, que también ha subrayado que "hay que asumir que es necesario y que supone un reto". 

En este sentido, Muñoz ha explicado que una vez hecho el modelo hay que ver cómo se valida y esto tiene una serie de coses y riesgos operativos que hay que estar dispuestos a superar. 

En este sentido, Cristina Rata ha explicado que muchas veces existe un 'gap¡ de velocidad entre el desarrollo de una solución y su implementación. En el primer caso se suele tardar entre tres y cinco meses, pero en el segundo paso hay veces que se tarda hasta un año. En este sentido ha criticado que en muchas ocasiones los recurso son limitados y que es necesario más inversión. 

Por último, sobre si los datos pueden sustituir en algún momento a un ser humano todos han llegado a la misma conclusión: no. Siempre se trabajará con los datos y no contra ellos. Es fundamental tener a un equipo que sepa interpretarlos y usarlos para mejorar los tiempos y los recursos de todas las empresas. 

Por delante quedan muchos retos, pero está claro que estas grandes compañías están haciendo los deberes y poniendo los cimientos para que los datos se dejen de ver como una "moda" y se conviertan en una "necesidad". 

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