Las aplicaciones analíticas de datos y los modelos predictivos pueden ayudar a las compañías a tomar mejores decisiones en lo que respecta a la financiación de riesgos y el manejo de los reclamos de manera más eficiente y rentable, según manifestaron oradores en la Conferencia sobre Cautivas de Bermuda.

Al hablar en un panel que trató el tema de las aplicaciones analíticas de datos y los modelos predictivos, David E. Heppen, director general de Marsh Global Analytics en Marsh USA Inc. en Nueva York, manifestó que el uso de aplicaciones analíticas de datos debería incluir tres temas: una visión de los riesgos desde el punto de vista de la cartera, una visión de todos los posibles resultados y valorización de la volatilidad.

El señor Heppen dijo que “una manera de pensar en ello es verlo como un proceso”. “¿Cómo llegas de principio a fin? El señor Heppen describió un proceso de cinco pasos que comienza con diseñar un mapa de riesgos, generar distribuciones de pérdidas delineando la “posible distribución de los resultados”, cuantificar el costo total del riesgo, diseñar y evaluar estructuras alternativas de financiación de riesgos y ver tales estructuras dentro del contexto del riesgo en general de la organización. Heppen agregó también que “en última instancia, se debe tomar una decisión sobre una base general del conjunto, no simplemente línea por línea de negocios”.

Aplicaciones de gestión de reclamos

Otro panelista, Edward S. Koral, líder especialista en Deloitte Consulting L.L.P. en Nueva York, habló acerca del uso de aplicaciones analíticas de datos en la gestión y administración de reclamos. El señor Koral indicó lo siguiente: “En realidad, la pregunta es qué tipo de datos estamos recopilando en la actualidad y qué tipo de datos podríamos recopilar”. Las organizaciones ya recopilan la mayor parte de los datos que podrían ser útiles en un análisis de ese tipo de los reclamos ante el primer aviso de siniestro. Según afirmó el señor Koral, “cada día hay más cantidad de datos”, mientras que las herramientas analíticas por computadora que se encuentran disponibles se vuelven cada vez más potentes y menos costosas.