Las redes sociales de minería de datos tienen como objetivo reemplazar los clientes potenciales de seguros de llamadas en frío – InsuranceNewsNet

[Editor’s Note: This is the second in an ongoing, occasional series on the impact of big data on the insurance industry. Read the first series installment here.]

Una futura novia tuitea sobre las alegrías y ansiedades de su vida futura como mujer casada.

A eso le sigue un cortés mensaje de Twitter de felicitaciones de un amigo de un amigo que casualmente señala que es un agente de seguros. Avance rápido unos meses y la mujer recuerda a su amigo de Twitter, el agente de seguros, cuando habla sobre la protección financiera de la familia con su nuevo esposo.

Esta es la escena que imaginó Northwestern Mutual cuando se asoció con Socialeads en 2018.

IA que ‘lee las redes sociales públicas’

“Presentamos una idea para construir una plataforma de inteligencia artificial que lea las publicaciones públicas en las redes sociales”, recordó Larry Hitchcock, cofundador y director ejecutivo, “luego encuentra las que ‘compraron una casa nueva’, ‘se casaron’, ‘tenían hijos’, ‘se mudaron por todo el país’: eventos típicos de la vida.

“La idea es que hablar con alguien en el momento en que suceden estas cosas será un poco más fortuito para construir una relación con ellos como posibles asegurados”.

Un ejemplo de cómo Socialeads encuentra posibles oportunidades de negocio en las redes sociales.

Cuatro años después, el éxito de Socialeads se suma a la noción de que “las llamadas en frío están muertas”. Ese temido rito de iniciación para los agentes jóvenes en la industria de seguros (las llamadas telefónicas incómodas y el rechazo interminable en busca de una pista viable al azar) se está convirtiendo rápidamente en una reliquia de antaño.

En lugar de llamadas en frío, los grandes datos están ayudando a las empresas emergentes como Socialeads a buscar prospectos, pero con una eficiencia excepcional. En este caso, Hitchcock explicó cómo su empresa lo hace sin, sostiene, invadir la privacidad ni recurrir al uso indecoroso de la información personal.

“Si tuiteaste algo que era público y uno o más asesores de Northwestern Mutual te siguen en Twitter, ese tuit terminaría en nuestros datos”, dijo. “Solo lo mostraríamos a los clientes o clientes de NM. Ninguno de los datos en nuestro mundo entra que está marcado como privado o protegido”.

En muchos casos de minería de big data, abunda el escepticismo. La industria de seguros tiene una larga y dificil historia con estadísticas y datos y los críticos dicen que se necesita una regulación más fuerte para proteger a los consumidores.

‘Mejor personalizar el precio’

Las aseguradoras han vinculado los datos desde que existe el seguro. Las aseguradoras de hoy utilizan una gran cantidad de datos masivos para suscribir con mayor precisión, evaluar el riesgo y crear incentivos para la reducción del riesgo. En algunos casos, el enfoque del palo de la zanahoria está ayudando a animar a los clientes a compartir sus datos personales.

John Hancock lanzó su programa de seguro de vida Vitality para todos los titulares de pólizas en 2018. La aseguradora intercambia ahorros en primas y recompensas a cambio de hacer ejercicio, comer bien y hacerse chequeos médicos regulares. Los asegurados pueden gane un Apple Watch o reciba un dispositivo Fitbit de cortesía para facilitar el registro de sus actividades saludables.

Del mismo modo, la telemática permite a las aseguradoras recopilar datos de uso y comportamiento del conductor en tiempo real para ofrecer descuentos en las primas y seguros basados ​​en el uso.

“La gente no se da cuenta de hasta qué punto registra qué tan fuerte frena, qué tan fuerte acelera, las fuerzas G en sus giros, cosas así”, señaló Robert Clark, director ejecutivo de Cloverleaf Analytics, una empresa emergente de inteligencia de seguros con sede en Austin. Texas. “Así, pueden personalizar mejor el precio del seguro. Creo que ese incentivo financiero está ayudando a impulsar eso y a crear una aceptación de dar esa información a una aseguradora”.

Los problemas éticos espinosos surgen cuando se trata de datos que los consumidores no dan su consentimiento para compartir con las aseguradoras, y es posible que ni siquiera sepan que existen.

Ahí es donde Socialeads encontró un término medio cómodo. La naturaleza muy pública de Twitter ayuda, después de todo, crear un perfil y twittear son actividades públicas voluntarias.

Una portavoz de Northwestern Mutual se negó a comentar para esta historia. Pero la aseguradora se compromete a contactar solo a aquellos que han hecho alguna conexión en las redes sociales con la industria, dijo Hitchcock.

“Northwestern Mutual no quiere saber de qué está hablando todo el mundo en Twitter. Quieren saber de qué hablan los clientes potenciales que tienen algún vínculo con su marca”.
—Larry Hitchcock, cofundador y director ejecutivo, Socialeads

“Northwestern Mutual no quiere saber de qué está hablando todo el mundo en Twitter”, dijo Hitchcock. “Quieren saber de qué hablan los clientes potenciales que tienen algún vínculo con su marca, lo que significa que pueden seguir a uno o más de sus ejecutivos, pueden seguir su cuenta principal de Twitter, o pueden seguir al asesor en el campo en su ciudad natal. .

“Para que haya una manera en que Northwestern Mutual pueda, a través de ese tejido social, conectarse con un posible cliente y luego comunicarse con él”.

Big data puede discriminar

Es el uso de big data al nivel del lejano oeste lo que preocupa a Douglas Heller, director de seguros de la Consumer Federation of America. La CFA es una organización de defensa e investigación sin fines de lucro que representa los intereses de los consumidores en una variedad de áreas temáticas. Heller pasa gran parte de su tiempo investigando y probando temas de seguros en todo el país y considera que los grandes datos son una preocupación importante.

“Las compañías de seguros no han demostrado ser capaces o estar dispuestas a mirarse en el espejo con respecto al sesgo y la discriminación que surgen de sus estrategias de big data”, dijo. “Simplemente no lo han hecho”.

Existen numerosos ejemplos de cómo los algoritmos de big data pueden discriminar a las comunidades de color. Por ejemplo, un estudio de 2017 de Consumer Reports y ProPublica encontró disparidades en los precios de los seguros de automóviles entre los vecindarios de minorías y blancos que no podían explicarse solo por el riesgo.

El estudio examinó las primas y los pagos de seguros de automóviles en California, Illinois, Texas y Missouri, y descubrió que las aseguradoras cobraban primas que eran en promedio un 30 % más altas en los códigos postales donde la mayoría de los residentes son minorías que en los vecindarios más blancos con costos de accidentes similares.

Los tribunales han dictaminado consistentemente que la “línea roja” basada en la raza es ilegal. A Heller le gustaría ver que las aseguradoras sigan adelante con la postura contra el racismo que tomó la industria después del asesinato de George Floyd en mayo de 2020 en Minneapolis. Lo que requiere es un compromiso, o supervisión regulatoria, para determinar rigurosamente si los algoritmos y otros modelos de precios basados ​​en datos son realmente discriminatorios antes de que se utilicen.

“Los ejecutivos de seguros dijeron que quieren que sea diferente”, dijo Heller. “Eso requiere una acción diferente”.

Desafortunadamente, hay una larga historia detrás de la falta de confianza en las compañías de seguros cuando se trata de datos. En la década de 1880, los agentes de Prudential llevaban dos libros de tarifas, uno para blancos y otro para negros. Las tasas para los negros a veces eran hasta un 30% más altas.

Para justificar los cambios, el estadístico de Prudential, Frederick L. Hoffman, escribió una tesis de 329 páginas en la que afirmaba que la inferioridad genética de la raza negra respaldaba las tasas de seguro discriminatorias. Tenía mucha ciencia basura con la que trabajar, informó la revista en línea JSTOR Daily en un artículo de 2018.

Sin un cuerpo significativo de evidencia médica disponible sobre la salud y la mortalidad de los negros, los investigadores se relacionaron con los registros de la Guerra Civil, los informes de salud estatales, las estadísticas del censo y los registros de mortalidad comparativos en las grandes ciudades, dijo John S. Haller Jr., profesor emérito de la Universidad del Sur de Illinois. Departamento de Historia, en un artículo de revista de 1970.

El punto de vista posterior a la Guerra Civil generalmente aceptado y no probado, escribió Haller, era que la esclavitud había sido “extremadamente saludable” para los negros. Además, se pensaba que los esclavos “habían sido inmunes a la tuberculosis, la locura, la malaria y las enfermedades tropicales”, agregó. Estudios médicos posteriores encontraron que eso era falso y también confirmaron que los libertos negros tenían un riesgo de mortalidad mucho mayor que el que tenían como esclavos.

El tiempo y otros estudios han concluido que, si bien los negros morían en una tasa más alta por enfermedades como el cólera y la neumonía, la causa se atribuye a la pobreza, el racismo, la mala nutrición y las condiciones de trabajo, y la falta de atención médica adecuada.

Mirando hacia el futuro

Tradicionalmente, las aseguradoras se mueven a paso de tortuga cuando se trata de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial y similares. Pero la pandemia de COVID-19 cambió el juego: las aseguradoras se vieron obligadas a adoptar la tecnología para hacer negocios.

Esa aceleración seguramente influirá en la línea de tiempo para los proyectos de desarrollo de big data. La carrera por los negocios es interminable y ninguna gran compañía de seguros quiere quedarse atrás, dijo Clark, quien escribió una columna de enero declarando 2022 como el “momento de big data” de la industria de seguros.

A mediados de año, se mantiene fiel a sus predicciones.

“Creo que las redes sociales, la gran tecnología, ejercen presión y expectativas sobre las compañías de seguros”, dijo. “Cuando vas de compras en Amazon, recomienda cosas que te gustan y sabe quién eres. Y creo que los clientes comenzaron a sentir que la compañía de seguros realmente debería saber quién soy y ofrecerme productos”.

El editor sénior de InsuranceNewsNet, John Hilton, ha cubierto negocios y otros temas en más de 20 años de periodismo diario. Juan puede ser localizado en [email protected] Sígalo en Twitter @INNJohnH.

© Derechos de autor de todo el contenido 2022 por InsuranceNewsNet.com Inc. Todos los derechos reservados. No se puede reproducir ninguna parte de este artículo sin el consentimiento expreso por escrito de InsuranceNewsNet.com.

Leave a Comment

Your email address will not be published.