1. Transformando el sector de seguros con ventaja en el análisis de datos: con la población asegurable de la India proyectada para llegar a 750 millones en 2020, la penetración de seguros aún se sitúa por debajo del promedio mundial (3.9% contra el promedio global de 6.3% en 2013). Sin embargo, los problemas de la industria son mucho más que eso. Al acecho del crecimiento abrupto se encuentran los crecientes costos de adquisición de clientes, la alta rotación de clientes que conduce a una menor retención y la competencia feroz entre los jugadores que compiten por un pastel más grande de la billetera del cliente.
El análisis de datos en el sector de seguros de la India se puede percibir como una herramienta triple: análisis de marketing, análisis de lealtad y análisis de riesgo. Marketing Analytics incluye análisis que impulsan los esfuerzos para maximizar la nueva afluencia de clientes y lograr una mayor participación de la billetera del cliente, como análisis de campañas de promoción, análisis de segmentación y focalización, optimización de precios y primas y modelado de marketing mix. Loyalty Analytics está dirigido a optimizar las tasas de retención de clientes mediante el establecimiento de puntos de contacto para la participación del cliente, por un lado, y el alivio de las quejas y dudas de los clientes por el otro. Estos incluyen análisis de evaluaciones de satisfacción del cliente, análisis de abandono de clientes, reducción de períodos de liquidación de reclamos, personalización de la experiencia del cliente, optimización de liquidación de reclamos y análisis de valor de vida del cliente.
La analítica de riesgos es más para la aseguradora que para el cliente, pero también con importantes efectos indirectos sobre esta última. Estos incluyen la optimización de riesgos a través de análisis como análisis para detección y gestión de fraudes, operacionalización de aprobación de reclamos y cuadros de mando de riesgos, análisis accionables sobre renovación y reactivación de políticas, pronóstico y modelado predictivo de pérdidas. (Lea la publicación completa sobre análisis de seguros de FORMCEPT aquí)
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2. Análisis procesable para la banca india: India tiene una alta tasa de inactividad de la cuenta del 43% (frente al 15% a nivel mundial). Los activos no redituables (NPA) de los bancos aumentaron en más del 56% durante el año calendario 2016. Según un informe reciente, incorporar la categoría de población “nueva al banco” en el redil será clave para la adquisición de clientes en India juerga en el sector bancario. La población actual no bancarizada de la India supera los 160 millones, la mayoría de los cuales reside en zonas rurales. Solo el 27% de las aldeas de la India tienen un banco dentro de un radio de cinco km.
Para reducir el aumento de la inactividad de las cuentas y los NPA, los modelos basados en datos podrían perfilar clientes ‘rentables’ en función de las características demográficas y personales y permitir la adquisición de clientes específicos. En segundo lugar, para capturar la categoría de ‘nuevo en el banco’, aspectos como la importancia relativa de la fungibilidad, los factores que causan inseguridad durante la adopción, la conveniencia mejorada a través de la banca se pueden perfilar mediante análisis de datos profundos y se pueden usar para favorecer la proliferación de la adquisición de clientes.
Por último, los bancos que adquieren clientes que utilizan múltiples canales durante un período de tiempo pueden racionalizar su estrategia de canales identificando qué canal está funcionando mejor y generando retornos más atractivos. Por ejemplo, un estudio de KPMG LLP-UBS muestra que “el costo de realizar una transacción a través de una sucursal es 43 veces mayor que el de un canal móvil, y la banca por Internet es dos veces más costosa que la del canal móvil. En consecuencia, el canal móvil parece ser el camino a seguir “. (Lea la publicación completa sobre análisis bancario de FORMCEPT aquí)
3. Mapeo inteligente de energía usando Big Data Analytics: la infraestructura energética es la columna vertebral de una economía, y no es de extrañar que la falta de información oportuna y procesable a través de poderosos análisis de energía pueda ser paralizante. Sin embargo, los datos de energía se presentan en innumerables formas y la unión de la ciencia de la energía y los datos no es un asunto simple; de hecho, el análisis tradicional simplemente no es lo suficientemente poderoso como para predecir el comportamiento energético a nivel nacional tanto a nivel macro como granular.
La aplicación cognitiva abierta de FORMCEPT, MECBOT, resuelve los problemas energéticos del siglo XXI con análisis de big data altamente eficientes y confiables, un flujo de información automatizado y continuo y un análisis oportuno de los resultados de la planificación energética. La compañía se asoció con FORMCEPT para llevar a cabo predicciones de energía y pronósticos de energía para diferentes escenarios en diferentes zonas del país. FORMCEPT implementó su producto estrella MECBOT, una plataforma unificada de análisis de datos, para realizar modelos predictivos sobre datos de consumo de energía pasados de estas regiones utilizando una combinación de IA y aplicación cognitiva para el análisis de grandes datos.
Al capacitar a MECBOT para ingerir y digerir grandes cantidades de datos energéticos y al mapearlos a la base de conocimiento universal específica para el sector energético, FORMCEPT analizó la elasticidad de los precios y la elasticidad cruzada de los precios de los productos derivados del petróleo, y el impacto potencial de GST en varios otros sectores como comida, aerolíneas, etc.
4. Interrumpir la atención médica con el análisis integrado de Big Data: los análisis de big data en la atención médica pueden superar los siguientes desafíos:
• Pérdida de datos continuos: interrupción en la recopilación de datos en un punto de contacto del paciente
• Pérdida de relevancia de datos: datos incompletos, incorrectos u obsoletos.
• Pérdida de interoperabilidad de datos: los datos se bloquean en múltiples sistemas electrónicos que no se comunican entre sí
En consecuencia, aquí hay algunas funcionalidades críticas que los análisis de atención médica deben aportar a la mesa, y las características clave que pueden habilitarlas.
(Lea la publicación completa sobre análisis de salud de FORMCEPT aquí)
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