Aquí hay seis áreas donde el análisis puede marcar una gran diferencia con los datos de reclamos de seguros:
Fraude – Una de cada 10 reclamaciones de seguros es fraudulenta. ¿Cómo los detecta antes de que se realice un pago considerable? La mayoría de las soluciones antifraude del mercado actual se basan en reglas. Desafortunadamente, es demasiado fácil para los estafadores manipular y eludir las reglas. El análisis predictivo, por otro lado, utiliza una combinación de reglas, modelado, minería de texto, búsquedas en bases de datos e informes de excepción para identificar el fraude de manera más rápida y efectiva en cada etapa del ciclo de reclamos.
Subrogación – Las oportunidades para subro a menudo se pierden en el gran volumen de datos, la mayoría en forma de registros policiales, notas de ajustadores e registros médicos, todas las formas de big data en el cuidado de la salud. El análisis de texto busca a través de estos datos no estructurados para encontrar frases que normalmente indican un caso secundario. Al identificar las oportunidades subro antes, puede maximizar la recuperación de pérdidas mientras reduce los gastos por pérdidas.
Asentamiento – Para reducir los costos y garantizar la equidad, las aseguradoras a menudo implementan procesos acelerados que resuelven las reclamaciones al instante. Pero resolver un reclamo sobre la marcha puede ser costoso si paga de más. Cualquier aseguradora que haya visto una oleada de pagos de viviendas en un área afectada por un desastre natural sabe cómo funciona. Al analizar las reclamaciones y los historiales de reclamaciones, puede optimizar los límites para los pagos instantáneos. Los análisis también pueden acortar los tiempos del ciclo de reclamos para una mayor satisfacción del cliente y costos de mano de obra reducidos. También asegura ahorros significativos en cosas como alquiler de autos para reclamos de reparación de automóviles.
Reserva para pérdidas – Cuando se informa por primera vez de un reclamo, es casi imposible predecir su tamaño y duración. Pero la previsión precisa de pérdidas y siniestros es esencial, especialmente en siniestros de cola larga como responsabilidad civil y compensación de trabajadores. Analytics puede calcular con mayor precisión la reserva de pérdida al comparar una pérdida con reclamos similares. Luego, cada vez que se actualicen los datos de las reclamaciones de seguros, los análisis pueden volver a evaluar la reserva de pérdidas, de modo que comprenda exactamente cuánto dinero necesita para hacer frente a futuras reclamaciones.
Actividad – Tiene sentido poner a sus ajustadores más experimentados en las reclamaciones más complejas. Pero los reclamos generalmente se asignan en función de datos limitados, lo que da como resultado altas tasas de reasignación que afectan la duración del reclamo, los montos de liquidación y, en última instancia, la experiencia del cliente. Las técnicas de extracción de datos agrupan y agrupan las características de pérdida para calificar, priorizar y asignar reclamos al ajustador más apropiado según la experiencia y el tipo de pérdida. En algunos casos, las reclamaciones pueden incluso ser adjudicadas y resueltas automáticamente.
Litigio – Una parte significativa del índice de gastos de ajuste de pérdidas de una empresa se destina a la defensa de reclamos en disputa. Las aseguradoras pueden usar análisis para calcular una puntuación de propensión a litigios para determinar qué reclamos tienen más probabilidades de resultar en litigios. Luego puede asignar esos reclamos a ajustadores más experimentados que tienen más probabilidades de liquidar los reclamos antes y por montos más bajos.
¿Por qué hacer que el análisis forme parte del procesamiento de datos de sus reclamos de seguros? Porque a medida que el seguro se convierte en una mercancía, se vuelve más importante para los transportistas diferenciarse. Agregar análisis al ciclo de vida de los reclamos puede generar un ROI medible con ahorro de costos. Solo una mejora del 1 por ciento en el índice de siniestralidad para una aseguradora de $1 mil millones vale más de $7 millones en el resultado final.