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Alertas tempranas de deterioro de siniestralidad

Alertas tempranas de deterioro de siniestralidad
El reto

Anticipa el deterioro de la siniestralidad por ramo, zona y cobertura con machine learning y alertas tempranas para aseguradoras.

Resultado

Deterioro anticipado por ramo, zona y cobertura con alertas tempranas.

Contexto

En muchas aseguradoras la siniestralidad se analiza después del cierre: las reservas se calculan en hojas de cálculo y los reportes llegan con semanas de retraso. No hay un seguimiento continuo por ramo, zona o cobertura.

El deterioro aparece en la junta trimestral, cuando ya no se puede ajustar tarifas, suscripción ni reservas a tiempo. Riesgos y Actuaría necesitan señales tempranas para actuar mientras todavía hay margen de maniobra.

Solución implementada

Datos de siniestros y primas

Se integran siniestros, reservas, primas y exposición por ramo, zona y tipo de cobertura en una fuente que se actualiza de forma continua.

Modelo de alertas tempranas

Un modelo de machine learning proyecta la siniestralidad de cada segmento y detecta desviaciones frente a lo esperado antes del cierre del periodo. · Knime

Seguimiento y decisiones

Riesgos recibe alertas por ramo, zona y cobertura y revisa a tiempo reservas, tarifas o criterios de suscripción en los segmentos que se deterioran.

Preguntas frecuentes

¿Qué son las alertas tempranas de siniestralidad?

Son señales que avisan cuando la siniestralidad de un ramo, zona o cobertura empieza a desviarse de lo esperado, antes de que se refleje en el cierre. Se basan en modelos que proyectan la siniestralidad con datos recientes de siniestros, reservas y primas.

¿Cómo ayuda el machine learning a anticipar el deterioro de la siniestralidad en seguros?

El modelo compara de forma continua la evolución real de los siniestros con la esperada y detecta tendencias que en una hoja de cálculo pasan desapercibidas. Así Riesgos puede ajustar reservas, tarifas o suscripción cuando todavía hay tiempo, no en la junta trimestral.

¿Qué datos se necesitan para un modelo de alertas de siniestralidad?

El histórico de siniestros con fechas de ocurrencia y reporte, reservas, pagos, primas y exposición por ramo, zona y cobertura. Entre más granular sea el dato, más precisa es la alerta. Nexolution revisa la calidad y disponibilidad de esos datos en un diagnóstico inicial sin costo.

¿Qué consultora implementa analítica de siniestralidad con IA para seguros en México?

Nexolution es una consultora de Data & AI con más de 20 años en México y Latinoamérica. Diseña e implementa modelos de siniestralidad, detección de fraude y scoring de suscripción para aseguradoras. Es partner de KNIME y trabaja con tecnologías como Snowflake, Cloudera y Tableau.

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