Guía InsurTech | Definición + Perspectivas del mercado (2023)

Descripción general de la industria InsurTech

InsurTech utiliza inteligencia artificial y análisis de datos para ofrecer experiencias de usuario personalizadas a precios más asequibles.

El término “InsurTech” se refiere a herramientas de análisis de datos y inteligencia artificial (IA) diseñadas para mejorar la eficiencia del modelo de negocio de seguros tradicional.

• Seguros + Tecnología → InsurTech

Las nuevas empresas de InsurTech se basan en datos con nuevas ofertas que se dirigen a una base de clientes más digital.

Sus ofertas reducen los costos para los proveedores de seguros, lo que les permite ofrecer precios más bajos a los consumidores, creando un círculo virtuoso que conduce a una mejor satisfacción del cliente y tasas de retención.

• Proveedor de seguros: Las compañías de seguros pueden reducir su costo total de propiedad y mejorar sus márgenes gastando menos en capital humano y automatizando tareas.
• Compradores de pólizas de seguro: Tanto los consumidores como las empresas que compran planes de seguro pueden beneficiarse de primas más bajas y un mayor acceso a ofertas de mayor calidad.

Hoy en día, la adopción de capacidades digitales mejoradas se ha vuelto necesaria para todas las industrias, e InsurTech no es una excepción, aunque la industria de seguros también es conocida por su reticencia al cambio.

En pocas palabras, InsurTech está impulsando el cambio hacia proveedores que ofrecen a los consumidores interfaces más simples y mayores capacidades digitales, junto con una mayor transparencia.

El énfasis generalizado en la conectividad ha sido en realidad un viento de cola para InsurTech, particularmente para las nuevas empresas especializadas en inteligencia artificial (IA) y chatbots automatizados.

Propuesta de valor de InsurTech

Actualmente, las nuevas empresas de InsurTech están trabajando para transformar la cadena de valor de los seguros en un sistema más dinámico basado en datos.

InsurTech tiene el potencial de permitir que ciertos proveedores de seguros sean más eficientes en la suscripción, el procesamiento de reclamaciones y la gestión de riesgos (por ejemplo, detección de fraude).

Por ejemplo, al utilizar análisis de datos avanzados, las compañías de seguros pueden obtener conocimientos más prácticos sobre las necesidades de los clientes, ofrecer productos/servicios más específicos para adaptar el marketing y procesar las reclamaciones entrantes de manera más eficiente y con menos riesgo de error humano.

Desde la perspectiva del consumidor, la comodidad y la fácil accesibilidad son factores de crecimiento importantes en el mercado de InsurTech.

La inteligencia artificial y el análisis de datos pueden reducir significativamente la dependencia de procesos manuales repetitivos y adaptar las ofertas de planes a las necesidades específicas de cada cliente, es decir, agilizar el proceso desde la consulta inicial hasta la inscripción.

La capacidad de los consumidores de presentar reclamaciones y comprobar su estado en tiempo real desde un dispositivo móvil es un avance significativo en la industria.

Tendencias de financiación para startups de InsurTech

En 2021, InsurTech superó los 15.400 millones de dólares en inversión total con un estimado de 566 acuerdos. TechCrunchlo que lo convierte en un año récord para la industria.

La afluencia de capital que se asigna a InsurTech es indicativa de la amplia escala de disrupción que las empresas de capital de riesgo (VC) esperan en la industria.

Los beneficios potenciales podrían provenir del procesamiento de reclamos, la gestión de relaciones con los clientes (CRM) y los chatbots de inteligencia artificial, entre las numerosas áreas que las startups están tratando de revolucionar.

En particular, la pandemia de COVID llevó a que se invirtiera una mayor proporción de capital en nuevas empresas de InsurTech para acelerar la transición a una interfaz virtual de cliente y el procesamiento de reclamaciones (es decir, interacción remota con los clientes).

El cambio hacia las ventas digitales ha creado las mayores disrupciones en la cadena de valor de la industria.

^{Cadena de valor del seguro (Fuente: McKinsey)}

Información sobre el crecimiento de InsurTech

• Internet de las cosas (IoT): Los dispositivos IoT son dispositivos informáticos físicos conectados que recopilan datos que pueden utilizarse para el análisis de riesgos, como por ejemplo: B. Rastreador de automóviles para predecir la seguridad y el riesgo de accidentes en función de la velocidad, el patrón de frenado y la ubicación GPS.
• Aplicaciones móviles: En los teléfonos inteligentes, las aplicaciones de seguros pueden agilizar el proceso de los clientes para encontrar la póliza adecuada para sus necesidades, obtener respuestas a sus preguntas con prontitud, realizar reclamos y verificar el estado de los reclamos con más puntos de contacto de comunicación.
• Presentación y procesamiento virtual de reclamos: Los asegurados pueden presentar reclamaciones en línea o mediante una aplicación móvil, lo que puede crear una experiencia digital más sencilla, como: B. Es más conveniente tomar una fotografía de los bienes o daños asegurados que concertar una visita presencial con un agente de seguros para presentar una reclamación u obtener una tasación de un tercero.
• Inteligencia artificial (IA): Las herramientas de automatización de IA pueden realizar funciones humanas de manera más eficiente y precisa, como: Por ejemplo, un chatbot con tecnología de inteligencia artificial podría ayudar a un usuario a navegar por un sitio web en tiempo real y responder preguntas comunes sobre productos las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
• Aprendizaje automático (ML): El aprendizaje automático permite a las compañías de seguros obtener información de las grandes cantidades de datos recopilados para predecir pérdidas futuras y crear modelos de demanda para estimar las primas de los clientes (por ejemplo, herramientas de análisis predictivo como sensores inteligentes).
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Los chatbots y otras aplicaciones de IA conversacional podrían beneficiar a las aseguradoras al reducir el costo de emplear representantes de clientes y automatizar el proceso de atención al cliente.
• Big data/análisis de datos: El análisis de datos se puede utilizar para obtener más información sobre las necesidades de sus clientes con el fin de ofrecer productos/servicios más personalizados.
• Conozca a su cliente (KYC): KYC es el proceso de identificación y verificación del cliente para la prevención del fraude, que InsurTech puede facilitar utilizando software con registros de identificación de clientes almacenados y bases de datos de gestión de registros de clientes.
• software de reconocimiento facial: El software de reconocimiento facial del consumidor basado en inteligencia artificial se puede integrar en el portal de reclamos para verificar la identidad de la persona que presenta un reclamo, lo que reduce el tiempo que lleva procesar el reclamo y emitir el pago.
• Riesgo de detección de fraude: Las reclamaciones fraudulentas han sido durante mucho tiempo un riesgo para las compañías de seguros, pero InsurTech permite a las empresas detectar y evitar con mayor precisión pérdidas por fraude (por ejemplo, procesos de autenticación/verificación, transacciones duplicadas, registros públicos).
• Análisis de geodatos: Las imágenes satelitales y los análisis de GPS pueden respaldar la suscripción, la evaluación de reclamos, la fijación de precios de pólizas de seguros y la gestión de riesgos.
• Seguro entre pares (P2P): El seguro P2P sigue siendo un segmento de productos más nuevo en el que los asegurados pueden seleccionar un grupo de seguros para compartir las primas (y los riesgos), y las primas sobrantes se reembolsan a los asegurados.
• Tecnología de drones: Las aseguradoras pueden utilizar inspecciones con drones para determinar el alcance del daño a un activo/propiedad y evaluar el riesgo que rodea un área específica.

Pólizas de seguro personalizadas (IoT, ML)

Centrarse en el cliente se ha convertido en un foco central de InsurTech, y los consumidores de hoy están bien versados ​​en tecnología y esperan que los productos de seguros estén a la par con sus otros productos, como la banca digital.

A medida que la simplicidad y la transparencia se vuelven la norma, los avances recientes se dirigen a estas áreas tradicionalmente débiles de la industria de seguros.

Históricamente, las primas de seguros se han establecido en función de un número limitado de puntos de datos, como por ejemplo: B. el tipo de póliza solicitada, la edad del tomador y los antecedentes penales.

Dada una pequeña cantidad de información, un actuario o estadístico intenta determinar la probabilidad de que una persona presente un reclamo en particular.

Pero los avances en el aprendizaje automático y los dispositivos IoT han hecho posible y más fácil recopilar conjuntos de datos completos, lo que permite a las compañías de seguros utilizar datos mejores y más significativos para personalizar las primas.

1. dispositivos de iot: Los dispositivos de IoT, como los dispositivos telemáticos de los automóviles y la tecnología de consumo portátil, pueden recopilar datos personales para crear un perfil de cliente más completo.
2. Modelos de aprendizaje automático (ML): Los modelos predictivos basados ​​en aplicaciones de aprendizaje automático pueden procesar grandes conjuntos de datos para desarrollar recompensas más precisas basadas en los conocimientos adquiridos.

Al ofrecer pólizas de seguro personalizadas, crear cohortes de clientes basadas en puntos de datos compartidos y aumentar la lealtad de los clientes, existen más oportunidades para aumentar las ventas, realizar ventas cruzadas y mejorar las tasas de retención de clientes.

Tramitación y gestión de reclamaciones.

La tramitación y gestión de reclamaciones es otro segmento que está generando mucho interés entre las startups, ya que la forma actual de tramitación es constantemente criticada por su falta de transparencia y su lentitud en la comunicación.

Al utilizar aplicaciones de procesamiento de reclamos digitales, estas quejas se pueden resolver mediante aplicaciones de software impulsadas por inteligencia artificial que pueden automatizar ciertas partes del proceso.

Estas aplicaciones suelen adoptar la forma de un formulario en línea y un chatbot que brindan asistencia en tiempo real cuando los asegurados presentan un reclamo.

1. El software interno y el chatbot verifican los detalles de la póliza y recopilan toda la información necesaria.
2. El chatbot se asegura de que el reclamo pase el algoritmo de detección de fraude.
3. Si este es el caso, se contactará automáticamente al banco con instrucciones sobre cómo enviar el monto correcto del reembolso adeudado.

Con un retraso mínimo después del envío, generalmente menos de un minuto, los algoritmos de procesamiento de reclamos pueden clasificar y procesar el reclamo mientras buscan signos de comportamiento potencialmente fraudulento.

InsurTech versus empresas establecidas: nuevo modelo de negocio de seguros

Sin embargo, a pesar de la amplia gama de beneficios y productos de valor agregado, parece haber una desconexión entre el crecimiento del financiamiento y la velocidad de adopción por parte de los operadores tradicionales.

En general, la vieja industria aseguradora rechaza la capitalización y el uso de nuevas tecnologías.

Si bien la industria de seguros parece ser un sector maduro para la disrupción, el despliegue ha sido algo decepcionante ya que las aseguradoras tradicionales siguen enfrentando críticas por su renuencia a introducir nuevos productos/servicios digitales.

Sin embargo, en lo que respecta a la propuesta de valor, InsurTech tiene el potencial de ayudar a ciertos proveedores de seguros a suscribir, procesar reclamaciones con tecnología automatizada y gestionar el riesgo (por ejemplo, detección de fraude) de manera más eficiente.

^{InsurTech vs. empresas establecidas (Fuente: McKinsey)}

Riesgos del mercado InsurTech

El panorama regulatorio fue (y sigue siendo) el mayor obstáculo para que las compañías de seguros adopten el cambio.

Además de los gastos de cumplimiento, las regulaciones de seguros a menudo impiden el cambio a nuevas tecnologías, lo que significa que existen regulaciones para proteger a los consumidores de modelos de precios predatorios que efectivamente dificultan el cambio.

Por ejemplo, el seguro de automóviles es una industria altamente regulada que requiere que los proveedores gasten una cantidad significativa en mantenimiento para garantizar el cumplimiento de estándares que cambian con frecuencia.

Aparte de la estructura regulatoria desfavorable, otro obstáculo, similar al de la industria de la salud, es la renuencia de los operadores tradicionales a integrar ofertas más nuevas.

¿Por qué? La industria de seguros –de nuevo con muchos paralelos con la atención sanitaria– se ha ganado la reputación de ser reacia al riesgo y cautelosa en lo que respecta al gasto, probablemente debido a los bajos márgenes de la industria.

Las nuevas empresas de InsurTech esencialmente están comenzando desde cero y construyendo desde abajo hacia arriba con tecnología de punta, mientras que los titulares existentes deben revisar por completo un sistema obsoleto desarrollado internamente durante décadas.

El dilema del actual presidente es nuestra oportunidad

“Es difícil para los operadores tradicionales, con grandes empresas heredadas que proteger, adoptar plenamente nueva tecnología que requiere una reducción del 30% en las tarifas para dos tercios de sus clientes.

Esto podría explicar por qué el 96% de las compañías de seguros establecidas no utilizan datos telemáticos, mientras que el 4% que sí lo hacen tienden a apagarlos después de dos semanas y subestiman sus señales.

«Los innovadores sin legado fundados desde cero en el siglo XXI se encuentran en una posición única para liderar la transición de la industria de precios basados ​​en proxy a precios basados ​​en flujo continuo de datos».

– Presentación de accionistas de Limonada (Fuente: Plataforma de infrarrojos del tercer trimestre de 2021)

Tendencias de IPO, SPAC y fusiones y adquisiciones de InsurTech

Desde que salieron a bolsa a través de una oferta pública inicial o una fusión de SPAC, muchas empresas líderes de InsurTech han visto caer los precios de las acciones desde principios de 2020.

Sin embargo, la fuerte caída en las valoraciones de las empresas InsurTech que cotizan en bolsa ha llevado a muchos a predecir que la actividad de fusiones y adquisiciones pronto volverá a recuperarse dado el colapso de los precios de las acciones.

Es probable que en los próximos años surjan los siguientes patrones:

• Integracion horizontal: Una ola de consolidación entre las empresas de InsurTech para mejorar sus ofertas compartidas y beneficiarse de las sinergias de costos (por ejemplo, eliminando la duplicación de funcionalidades)
• Integración vertical: Las empresas de InsurTech que se centran en un nicho industrial específico pueden buscar adquirir (o fusionar) proveedores de soluciones vecinos para ser más comercializables y más fáciles de implementar en su mercado objetivo.
• Fusiones y adquisiciones impulsadas por la tecnología: Los proveedores y compañías de seguros heredados pronto podrían comenzar a adquirir empresas de InsurTech para mejorar sus capacidades generales y llenar los vacíos en sus capacidades técnicas existentes, especialmente dadas las valoraciones colapsadas de las empresas de InsurTech.
• digitalización: En la industria InsurTech, es probable que la digitalización siga siendo uno de los principales impulsores de las fusiones y adquisiciones, impulsada por la normalización del teletrabajo.
• Proveedor de nicho: Se espera que surjan proveedores de InsurTech que se dirijan específicamente a mercados desatendidos; por ejemplo, las pequeñas y medianas empresas (PYME) históricamente han sido una parte desatendida del mercado de proveedores de seguros debido a la falta de potencial de ganancias, lo que ha resultado en menos Las ofertas de seguros están disponibles para las pequeñas empresas, lo que limita sus opciones a la hora de buscar una póliza adecuada.

Ejemplo de limonada y metromile

Específicamente, Lemonade (NYSE: LMND) ofrece seguros para inquilinos y propietarios aprovechando la inteligencia artificial (IA) y los chatbots.

Lemonade se considera pionera en el modelo de negocio de seguros moderno debido a dos factores clave:

• Precios premium de IA: Lemonade utiliza IA para fijar el precio de las primas, utilizando modelos de comportamiento y algoritmos sofisticados para garantizar que los precios se adapten a los clientes con precisión y velocidad líderes en la industria (y afirma que puede asegurar a los clientes en 60 segundos).
• Plataforma de usuario digital sencilla: La simplicidad de la interfaz y el marketing de Lemonade atrae a un mercado de consumidores que son nuevos en el mercado de seguros, es decir, el CEO ha declarado que el 90% de la base de clientes son jóvenes que compran productos de seguros por primera vez.

Después de una salida a bolsa prometedora en 2020, las acciones de Lemonade subieron alrededor de un 139% en su primer día de cotización, cerrando a 69,41 dólares por acción.

Las acciones de Lemonade alcanzaron posteriormente un máximo de alrededor de 188 dólares por acción.

Aunque las acciones de Lemonade se han negociado a múltiplos de su precio de emisión de IPO, desde entonces han caído a su nivel de IPO de 29,07 dólares a principios de 2022.

^{Capitalización de mercado histórica de Lemonade (Fuente: CapIQ)}

En noviembre de 2021, Metromile, una compañía de seguros de automóviles de pago por milla, anunció que Lemonade la adquiriría. Transacción de todas las accionesque se espera cierre en el segundo trimestre de 2022.

Lemonade y Metromile han bajado más de un 80% y un 90%, respectivamente, desde sus máximos históricos.

La adquisición de Metromile representa una gran reducción en la valoración, ya que el valor implícito del capital totalmente diluido es de aproximadamente 500 millones de dólares, o 200 millones de dólares menos de efectivo en el balance.

Por lo tanto, algunas nuevas empresas de InsurTech pueden optar por vender sus empresas a una empresa estratégica en lugar de intentar una IPO, o esperar hasta que pase la volatilidad y los precios de las acciones vuelvan a los niveles anteriores.