Análisis de datos

Análisis de Datos, Grandes Datos, Inteligencia de Negocios, Ciencia de Datos. Todas estas son palabras de moda que dicen lo que los algoritmos pueden hacer con los datos. La mayoría de los procesos administrativos, financieros y de clientes están siendo digitalizados. Esto significa que la cantidad de datos disponibles para el análisis está aumentando con gran rapidez. Los datos se han convertido en la fuente principal para identificar las preferencias de los clientes, evaluar los riesgos, mejorar y automatizar los procesos de negocio, medir el rendimiento y desarrollar nuevos productos y servicios. La analítica de datos es la forma de obtener una ventaja competitiva en la era digital.

La analítica de datos combina métodos y técnicas avanzadas, herramientas, conocimientos de programación y datos con conocimientos de dominio. Esto crea una visión basada en los datos e identifica el potencial de mejora. Al añadir nuevas perspectivas de datos a las perspectivas de datos existentes, las organizaciones obtienen conocimientos sorprendentes. Por ejemplo, en cuanto al comportamiento de los clientes, riesgos y oportunidades, costes ocultos y conexiones inesperadas. Por lo tanto, este nuevo terreno de juego no solo es interesante para las aseguradoras, los bancos y los fondos de pensiones, sino también para cualquier empresa.

Análisis de datos en la práctica

El análisis de datos se puede aplicar en cualquier parte de la cadena de valor de cualquier organización. Las dos primeras preguntas que hay que hacerse son: ¿cuál es el problema o reto empresarial? ¿Y qué datos están disponibles ahora? En la práctica, nos encontramos con las siguientes preguntas:

• ¿Cómo puedo optimizar mi proceso de atención al cliente?
• ¿Dónde se encuentra el desperdicio en nuestro proceso de reclamaciones?
• ¿Qué grupos de clientes me resultan más atractivos?
• ¿Cuáles son los cuellos de botella en nuestro proceso Solvency II?
• ¿Puedo automatizar la detección de fraudes?
• ¿Puedo gestionar mejor mi carga de reclamaciones?
• ¿Cómo podemos mejorar nuestro rendimiento comercial?
• ¿Puedo diferenciar mejor mi modelo de primas con datos externos?
• ¿Puedo hacer que mi estrategia se base más en los datos?
• ¿Qué podemos hacer para vaciar nuestra base de clientes?
• ¿Puedo corroborar las sospechas con hechos?

El conocimiento del dominio de los actuarios tiene un gran valor añadido

Para un uso eficaz de la analítica de datos en el sector financiero, el conocimiento del aprendizaje automático no es suficiente. Un actuario tiene un gran valor añadido gracias a sus conocimientos especializados. Muchas tareas pueden automatizarse, pero eso también conlleva riesgos. Por ejemplo, la elección de incluir o no una variable solo puede hacerse con experiencia real. El uso de la analítica de datos sin conocimientos sustanciales puede conllevar rápidamente a conclusiones incorrectas y a una pérdida de tiempo y esfuerzo.

Conocimiento deseado con Data Analytics para su organización

Por lo tanto, utilice la analítica de datos (Data Analytics) para obtener la información empresarial deseada. De este modo, se trabaja específicamente sobre un tema o una cuestión de investigación y no se pierde la visión general de los datos en un interminable mar de datos. Empiece con los datos disponibles y vea después qué otros datos externos o información necesita. A continuación, puede determinar la dirección de la solución. Esto puede implicar el enriquecimiento de datos, la creación de cuadros de mando, la minería de procesos del recorrido del cliente, el análisis de tendencias, el análisis de series temporales o el desarrollo de un modelo predictivo. Nuestros expertos en análisis de datos tienen conocimientos del campo y experiencia práctica en la aplicación de procesos de negocio críticos de datos. Con estos conocimientos servimos a las relaciones con los clientes en todos los sectores financieros.

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