Insurtech puede mejorar la tasa de pérdidas de su seguro de automóvil

El éxito en la industria de los seguros de automóviles depende en gran medida de dos factores: la tasa de siniestralidad y la prima bruta devengada (GWP). Y si bien el GWP determina cuánto dinero ingresa, el índice de pérdidas del seguro de automóvil es el indicador más importante de cuánto sale.

Mejorar el índice de pérdidas de su seguro de automóvil significa mejorar sus resultados. Pero, durante mucho tiempo, las aseguradoras estuvieron en gran medida a merced del buen o mal año que estuvieran teniendo.

Sin embargo, los insurtechs están cambiando las reglas del juego. Los macrodatos y la inteligencia artificial han permitido a las aseguradoras reducir la ratio de siniestralidad de los seguros de automóviles para las aseguradoras. En lugar de confiar en la suerte externa, las aseguradoras ahora están creando su propia suerte.

Analicemos más a fondo la ratio de pérdidas del seguro de automóvil y cómo puedes prepararte para un resultado más favorable.

¿Qué es el índice de pérdidas del seguro de automóvil?

El índice de pérdidas del seguro de automóvil se define como la relación entre las pérdidas y las primas devengadas. Las «pérdidas» en los ratios de siniestralidad incluyen las reclamaciones de seguro pagadas y los gastos de ajuste.

La fórmula de la relación de pérdidas del seguro de automóvil es la siguiente: las reclamaciones de seguro pagadas más los gastos de ajuste divididos por el total de las primas devengadas. Por ejemplo, si una empresa paga 80$ en reclamaciones por cada 160$ de primas cobradas, la ratio de siniestralidad sería del 50%.

Dónde:

• Las reclamaciones de seguro pagadas son la cantidad de dinero que paga la compañía de seguros para la liquidación de las reclamaciones.
• El gasto de ajuste de pérdidas es el dinero en el que incurre la compañía de seguros para investigar y verificar las reclamaciones.
• Las primas totales devengadas son la cantidad de dinero (primas) que los clientes pagan a la compañía de seguros.

Como puedes ver, hay dos palancas que se pueden utilizar para mejorar (es decir, reducir) la ratio de siniestralidad del seguro de automóvil:

1. Aumentar el flujo interno de dinero en forma de primas totales devengadas, y/o
2. Disminuya el flujo de dinero hacia el exterior (es decir, las reclamaciones de seguro pagadas y otros gastos).

Entonces, ¿cómo puede perder menos al pagar primas de la misma cantidad (o más)?

Trabajas con compañías aseguradoras que te ayudan a encontrar un precio de riesgo más preciso, descubrir las causas fundamentales del fraude y prepararte para lograr una mejor relación de pérdidas en el seguro de automóviles.

Ingredientes para una mejor relación de pérdidas en el seguro de automóviles

Atrás quedaron los días en los que había que esperar para registrar las lecturas del odómetro o el historial de viajes de un conductor. después se había producido un accidente. Este tipo de análisis post mortem proporcionaba un circuito de retroalimentación ultrarlento. Podría llevar meses, si no años.

Ahora, gracias a los datos en tiempo real, puede pensar en la tasa de pérdidas segundo a segundo. Esto permite obtener datos dinámicos sobre la causa, el efecto y la naturaleza de los accidentes.

Una comprensión profunda del comportamiento de los conductores, las condiciones de la carretera, el entorno circundante y los factores externos independientes es fundamental en el seguro de automóviles. Gracias a los análisis en tiempo real, puedes ayudar a predecir mejor el comportamiento futuro y ayudar a las partes interesadas a mitigar el riesgo y evitar accidentes.

Uso de AI/ML para el análisis predictivo

Ahora es posible comprender y predecir la naturaleza de cualquier evento adverso gracias a la disponibilidad de grandes cantidades de datos recopilados de diversas fuentes.

Ya no estamos atados a datos demográficos y cualitativos estáticos como «26 años, hombre, coche rojo». Ahora podemos basar nuestras decisiones en factores ambientales, como la forma de la carretera, el clima, las condiciones externas, el historial del conductor, los patrones de tráfico y más. La IA y el aprendizaje automático pueden analizar estos datos históricos y en tiempo real y obtener una imagen más clara del riesgo en cualquier momento del viaje del conductor.

Estos factores se pueden tener en cuenta, analizar y utilizar para obtener información, gracias a las técnicas avanzadas de ML/IA utilizadas por los insurtechs y al enorme poder de procesamiento que tenemos hoy en día.

Alertas y actualizaciones en tiempo real para mayor seguridad

Insurtech puede enviar alertas en tiempo real al conductor y a la aseguradora en caso de cualquier patrón de conducción anormal, desastres de tráfico, clima, clima o cualquier otra cosa peligrosa que pueda ocurrir durante el viaje.

Esto ayuda a reducir los costos generales de las reclamaciones porque simplemente hay menos reclamaciones. Esto puede ser transformador para la ratio de siniestralidad de tu seguro de automóvil. Además, ayuda a los buceadores a comprender sus riesgos personales.

Motor de riesgo de IA para comprender mejor el riesgo

Los insurtechs utilizan motores de riesgo de inteligencia artificial que aprovechan modelos sofisticados de aprendizaje automático para obtener una comprensión detallada de los datos de riesgo y detectar patrones de riesgo para cualquier viaje. Gracias a esto, pueden ofrecer modelos de precios mejores y más justos que pueden generar información y análisis superiores.

El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ayuda a las aseguradoras a crear un perfil de riesgo más completo y a mejorar la seguridad de los conductores mediante alertas y actualizaciones. Esto evita los accidentes que dan lugar a reclamaciones y mejora la relación general de pérdidas del seguro de automóviles.

Detecta reclamaciones fraudulentas

El fraude de seguros no solo aumenta los gastos de la aseguradora, sino que también hace que el seguro sea más costoso para otros actores de la feria.

Las aseguradoras ahora tienen los recursos para detectar fraudes y anomalías en las reclamaciones utilizando modelos entrenados en datos. Al utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para realizar análisis constantes, pueden generar señales de alerta y detectar actividades fraudulentas.

Si bien el fraude nunca se puede eliminar por completo, se puede minimizar. Esto también afecta a las reclamaciones pagadas y reduce en gran medida la tasa de siniestralidad del seguro de automóvil.

Mejore la proporción de pérdidas de su seguro de automóvil con una tecnología más inteligente

El índice de pérdidas del seguro de automóviles solía estar en gran medida fuera del alcance de las aseguradoras. Ahora, pueden usar insurtech para aumentar sus ganancias, de la siguiente manera:

1. Uso de la IA y el aprendizaje automático para el análisis predictivo, teniendo en cuenta una lista casi exhaustiva de factores como la demografía, los datos cualitativos, las condiciones de las carreteras, el clima y otros factores externos
2. Mejorar la seguridad con alertas en tiempo real basadas en predicciones y comportamiento histórico
3. Aprovechar el motor de riesgo de IA avanzado para valorar mejor el riesgo
4. Detección de reclamaciones fraudulentas

Si deseas obtener más información sobre cómo podemos ayudarte a mejorar la ratio de siniestralidad de tu seguro de automóvil, ponte en contacto con nosotros.

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