Por Cody Steele.

La primera póliza de seguro de automóvil fue vendida al Dr. Truman Martin de Buffalo, Nueva York, en febrero de 1898 por Travelers Insurance Company. Como alguien que aprecia los datos, lo que me llama la atención es que la primera patente de odómetro para un automóvil se emitió en 1903, y no sería hasta la década de 1920 cuando los odómetros se convirtieran en una característica estándar en la mayoría de los automóviles. En los primeros días de la redacción de pólizas de seguros de automóviles, la industria no tenía acceso a un dato tan simple.

Ha habido un rápido avance hasta hoy, cuando la industria de seguros es uno de los consumidores de datos más importantes. Mientras que antes, las compañías de seguros ni siquiera tenían acceso a datos como la distancia recorrida por un automóvil, ahora algunas compañías permitirán instalar dispositivos o software que les proporcionen datos en tiempo real sobre el comportamiento al volante.

Para ilustrar aún más cuán rápido están cambiando las cosas en la industria de seguros, el siguiente gráfico destaca un aumento en la cantidad de artículos de Google Scholar publicados sobre el tema del análisis predictivo en seguros a lo largo de los años.

Lamentablemente, es fácil sentirse abandonado por el nuevo mundo del análisis de datos. Incluso las personas que trabajan con datos de manera regular pueden sentirse un poco abrumadas. Al describir el éxito de implementar un nuevo modelo de análisis predictivo, el proveedor de seguros Lemonade afirma: "no es algo que una empresa anticuada podría simplemente adoptar y adaptar; estas herramientas y técnicas son difíciles de injertar en una empresa que no se construyó con ellas como principio de diseño central.¹"

Afortunadamente, a medida que la gestión de datos y el análisis predictivo se vuelven más valiosos, no es necesario tener los modelos de Lemonade para aprovechar el cambio en la industria.

APLICACIÓN DEL ANÁLISIS PREDICTIVO EN EL MUNDO REAL

SOLUCIONES DE ANÁLISIS PREDICTIVO DE MINITAB

Por suerte, Minitab ha desarrolado las robustas herramientas necesarias para facilitar más que nunca el aprovechamiento de los datos.

Considere los siguietnes casos:

Minitab Statistical Software garantiza la capacidad de utilizar modelos de análisis predictivo revolucionarios, como TreeNet® y Random Forests® para proporcionar conocimientos más profundos de los datos. Ya sea que se desee comparar el perfil de riesgo para el seguro de propiedad de dos parques comerciales contiguos, o marcar un reclamo marítimo interior por fraude, estas poderosas herramientas de análisis predictivo pueden brindar mayor información a partir de sus datos.

Minitab Model Ops permite implementar los modelos que construye en Minitab Statistical Software. De esa manera, con las entradas en un formulario web, puede obtener nuevas predicciones de su modelo, en un abrir y cerrar de ojos. Por ejemplo, algunas entradas en un formulario web pueden generar una predicción a partir de un modelo potente que le permite presupuestar negocios a un nuevo cliente.

CONSIDERACIONES FINALES

Cada una de estas herramientas es potente por sí sola, pero son aún más poderosas juntas. Utilice las herramientas en las que confía de Minitab para que sea más rápido y fácil obtener los conocimientos que necesita de sus datos.