El futuro de los seguros: ¿Cómo prepararse para el cambio tecnológico en esta industria?

Los rápidos avances tecnológicos en la próxima década resultarán en desarrollos disruptivos en el negocio de seguros. Los proveedores que emplean nueva tecnología para crear soluciones novedosas, aprovechar los conocimientos de aprendizaje cognitivo de nuevas fuentes de datos, optimizar los procesos y reducir los costos, y cumplir con las expectativas de los clientes en cuanto a individualización y adaptación dinámica serán los vencedores en los seguros basados en la tecnología.

Si bien la mayoría de las organizaciones probablemente no invirtieron mucho en tecnologías disruptivas durante la pandemia, el creciente énfasis en la tecnología digital y una mayor apertura para aceptar el cambio las colocará en una mejor posición para integrar la tecnología en sus operaciones.

Cómo las aseguradoras pueden prepararse para acelerar los cambios:

La rápida transformación de la industria se verá impulsada por el uso generalizado y la integración de la automatización, el aprendizaje profundo y los ecosistemas de datos externos. Si bien nadie puede prever cómo será el seguro en el futuro, las compañías pueden comenzar a prepararse para el cambio ahora.

1) Aprenda sobre tecnologías y desarrollos relacionados con la IA.

Aunque los cambios sísmicos de la industria serán tecnológicos, resolverlos no es responsabilidad del equipo de IT. En cambio, los miembros de la junta y los equipos de experiencia del cliente deben dedicar tiempo y recursos para desarrollar un conocimiento profundo de estas tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial.

Las aseguradoras, por ejemplo, es poco probable que obtengan mucha información de proyectos piloto de IoT a pequeña escala en segmentos separados de la organización. En cambio, deben moverse con intención y un conocimiento claro de cómo su empresa puede participar en el ecosistema de IoT a escala.

2) Crear el talento y la infraestructura tecnológica necesarios.

La próxima generación de trabajadores exitosos de seguros de primera línea tendrá una gran demanda, y deberán ser una combinación única de expertos.

tecnológicamente, creativos y dispuestos a trabajar en algo que no será un proceso estático, sino más bien una combinación de semiautomatizados y Tareas soportadas por máquinas que evolucionarán constantemente.

Para mantenerse al día, se requerirá un plan agresivo para atraer, cultivar y retener una fuerza laboral diversa con conjuntos de habilidades vitales. Entre los empleados se necesitarán ingenieros de datos, científicos de datos, tecnólogos, profesionales de la computación en la nube y diseñadores experimentados.

3) Cree y comience a implementar un plan estratégico bien pensado.

Los proveedores deben seleccionar cómo emplear la tecnología para respaldar su plan de negocios en función de los conocimientos adquiridos a partir de las exploraciones de IA. Algunas compañías ya están experimentando con técnicas novedosas, como establecer sus brazos de capital de riesgo, comprar posibles nuevas empresas Insurtech y formar alianzas con las principales instituciones académicas.

Las aseguradoras deben crear una perspectiva sobre las áreas en las que desean invertir para igualar o superar al mercado, así como qué enfoque estratégico, por ejemplo, fundar un nuevo negocio o desarrollar capacidades estratégicas internas, es el más adecuado para su organización.

4) Desarrollar e implementar una estrategia de datos exhaustiva.

Los datos se están convirtiendo rápidamente en uno de los activos más importantes, si no el más importante, para cualquier empresa. El sector de los seguros no es una excepción: la forma en que las aseguradoras identifican, evalúan, colocan y gestionan el riesgo depende del volumen y la calidad de los datos que recopilan a lo largo del ciclo de vida de una póliza.

Las compañías deben estar preparadas para implementar un enfoque de adquisición integral que puede incluir la adquisición directa de activos y proveedores de datos, la concesión de licencias de fuentes de datos, el uso de API de datos y la colaboración con agentes de datos.

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