Los datos son el alma del negocio de seguros moderno. Es el ingrediente central necesario para impulsar los procesos de suscripción, determinar precios precisos, gestionar reclamaciones e impulsar la participación del cliente. Sin embargo, a pesar del enorme papel que desempeña y la enorme cantidad de datos que se recopilan cada día, la mayoría de las aseguradoras tienen dificultades a la hora de acceder, analizar e impulsar decisiones comerciales a partir de esos datos.
Hay muchas razones para esto. En particular, en el ámbito de los seguros de salud y de vida, las estrictas barreras de seguridad en torno a la privacidad y la seguridad de los datos pueden dificultar el acceso a una imagen completa de la experiencia de un paciente individual a través de diferentes canales de atención. Las funciones empresariales segmentadas y las diferentes herramientas utilizadas para flujos de trabajo específicos a menudo no se comunican entre sí, lo que crea silos de datos dentro de una empresa. Y la propia industria, que ha crecido a través de años de fusiones, adquisiciones y transformación tecnológica, ha desarrollado un enfoque poco sistemático hacia la tecnología. Hoy en día, es necesario navegar por múltiples sistemas y protocolos internos diferentes antes de que sea posible ver una imagen completa y en tiempo real de la población de miembros.
El crecimiento de la IA obliga a conversar sobre los datos
Mientras tanto, el crecimiento de las herramientas de análisis, gestión del flujo de trabajo y participación del cliente basadas en inteligencia artificial ha prometido revolucionar todos los aspectos del negocio de seguros, desde la suscripción hasta la participación del cliente. Sin embargo, como muchas empresas están descubriendo por las malas, existe un gran salto para alcanzar la promesa de la IA desde la base de datos fracturada dentro de muchas empresas. El hecho es que incluso los modelos de lenguajes grandes (LLM) más potentes del mundo son tan buenos como las bases de datos sobre las que se construyen. Entonces, a menos que las aseguradoras pongan en orden sus centros de datos, las ganancias reales prometidas por la IA no se materializarán.
En el transcurso de nuestro trabajo conjunto para modernizar las arquitecturas de datos e integrar la IA en una amplia gama de flujos de trabajo de seguros durante los últimos meses, hemos identificado los cuatro elementos clave para crear una cultura de datos primero para respaldar la innovación en IA.
- Aceptación del liderazgo: El primer paso, y el más crítico, para desarrollar una cultura exitosa basada en los datos es el apoyo desde arriba. El proceso requerirá una inversión significativa y decisiones importantes sobre qué se prioriza, qué procesos heredados deben eliminarse y cuáles serán los objetivos finales de la nueva infraestructura de datos. Ese compromiso debe comenzar en el nivel C-suite. El liderazgo debe priorizar las estrategias basadas en datos en todas las funciones comerciales.
- Colaboración multifuncional: También es importante reconocer que en un negocio intensivo en datos, como el de los seguros, un cambio realizado en un lugar creará efectos en cadena que repercutirán en toda la empresa. Por esa razón, los datos deben centralizarse y los líderes deben fomentar e incentivar la colaboración entre TI, los científicos de datos y las unidades de negocios para garantizar que los datos informen la toma de decisiones en todos los niveles.
- Alfabetización de datos: Una vez que los datos están centralizados y accesibles a través de múltiples funciones comerciales diferentes, se vuelve importante educar a los empleados, asegurándose de que comprendan cómo leer, interpretar y actuar en función de los conocimientos de los datos. En nuestro caso, una prioridad clave en nuestro esfuerzo de modernización de datos fue hacer que nuestra organización pasara de una toma de decisiones reactiva a una proactiva basada en conocimientos basados en datos. Esto es más que un simple cambio filosófico; los empleados deben recibir capacitación sobre cómo incorporar este tipo de información en sus flujos de trabajo diarios.
- Construyendo un centro de excelencia para impulsar el proyecto: La modernización de datos no puede ser un trabajo secundario. Las organizaciones deben invertir en la creación de un centro de excelencia o un equipo dedicado que garantice la adquisición, ingesta, disponibilidad, precisión, cumplimiento, seguridad y disponibilidad de los datos para el resto de la organización.
La propuesta de valor basada en datos
Cuando se piensa en la modernización de datos o los esfuerzos de habilitación de IA, existe una tendencia a compartimentarlos como dominio del equipo tecnológico administrativo o como una parte auxiliar del negocio principal. Hoy, ese ya no es el caso. Las empresas que ofrecen niveles superiores de experiencia del cliente fomentan la lealtad y la defensa de la marca, además de impulsar una mayor eficiencia. Esto les permite anticipar las necesidades de los clientes, ofrecer un procesamiento de reclamaciones más rápido y ofrecer productos altamente personalizados. En esencia, todas estas propuestas de valor están impulsadas por datos.
Cada vez más, la capacidad de una aseguradora para aprovechar sus datos y utilizarlos para impulsar mejores experiencias de los clientes pronto se convertirá en el diferenciador clave que separará a los líderes mundiales del resto del grupo.
Obtenga más información sobre cómo convertir sus datos en información útil, visítenos aquí.
Sobre los autores:
Munish Mahajan es vicepresidente senior de modernización de datos en EXL y Diana Steinhoff es presidenta y directora ejecutiva de Renaissance Life and Health Insurance Company of America.
