Las aseguradoras utilizan la solución STATISTICA Data Miner para ser más eficientes y competitivas así como para conseguir mayor éxito y beneficios.

El STATISTICA Data Miner se utiliza para calcular primas, detectar fraudes, segmentar clientes, analizar reclamaciones e identificar tendencias de negocios.

La solución STATISTICA Data Miner dispone de herramientas de modelado predictivo y minería de datos que sirven para reconocer patrones en terabytes de datos.
 

• Calcular primas
  El STATISTICA Data Miner identifica las causas más importantes a través de la frecuencia y la magnitud de las pérdidas del histórico. Los modelos predictivos, relacionados a la frecuencia y la magnitud de las pérdidas, se utilizan para actualizar las tablas de tasas, haciendo a las aseguradoras más precisas y competitivas en su política de tasas cuando se comparan con aseguradoras que recurren a métodos más tradicionales para el cálculo de tasas.
  
  Actualmente, la forma más eficiente para el pronóstico de las pérdidas se consigue con el uso de las técnicas de modelado predictivo, como los “tree methodes”, siendo los general linear models el modelo estándar de los seguros.

• Detectar fraudes
  Anualmente las demandas fraudulentas cuestan a las compañías de seguros miles de euros. En los últimos diez años las pérdidas por fraude han aumentado drásticamente. A pesar de las acciones llevadas a cabo por las compañías de seguros, continúan sin ser detectados numerosos fraudes.
  
  El STATISTICA Data Miner ayuda a las aseguradoras a anticiparse y detectar rápidamente el fraude así como a tomar medidas inmediatas para minimizar los costes. Mediante el uso de sofisticadas herramientas de minería de datos, es posible localizar millones de reclamaciones e identificar y detectar variaciones sutiles incluso en prácticas de facturación, a través del análisis de las retribuciones superiores a la media en relación a otros factores tales como la zona geográfica, el agente y el asegurado.
  
  Para los seguros médicos, se puede utilizar el módulo association rules del STATISTICA Data Miner para analizar reclamaciones. Mediante este módulo de reglas de asociación, la compañía de seguros puede encontrar relaciones entre los procedimientos médicos realizados de forma conjunta, los modelos de diagnóstico y procedimientos comunes a los proveedores de servicios, entre otros.
   

El análisis predictivo permite reducir los costes asociados con las reclamaciones en cualquier etapa del ciclo.

• Segmentar clientes
  El módulo cluster analysis del STATISTICA Data Miner se puede utilizar para realizar la segmentación de clientes, mediante la agrupación de la base de clientes en clusters, basándose en factores demográficos y de comportamiento. Estos clusters se pueden utilizar entonces en una variedad de aplicaciones de modelado predictivo para determinar la eficacia de los clusters en el pronóstico de resultados importantes.
   

• Analizar reclamaciones
  El STATISTICA Data Miner ayuda a entender tendencias sutiles de negocios en las reclamaciones, que serían difíciles de detectar de otro modo.
  
  Los modelos lineares generalizados del STATISTICA tienen una distribución tweedie. Esta distribución es una opción flexible para el modelado predictivo. Que puede incluir cero datos continuos.
   
• Identificar tendencias de negocio
  El STATISTICA Data Miner ofrece informes, tracking y herramientas de análisis para identificar tendencias. Las metodologías de minería de datos son poderosas y permiten detectar grupos de clientes con patrones de compra frecuentes permitiendo prever futuras ventas, campañas de marketing y estrategias.