El sector asegurador está experimentando una transformación profunda impulsada por el Big Data y la analítica avanzada. Las compañías de seguros han comenzado a adoptar tecnologías como IoT, inteligencia artificial y machine learning para optimizar procesos, gestionar riesgos con mayor precisión y crear productos más personalizados. Según datos recientes, el mercado global de insurtech (tecnología aplicada a seguros) alcanzará los 10.3 mil millones USD en 2024 y se proyecta que crecerá a 152.9 mil millones USD en 2033 con una tasa anual compuesta del 31.5 %. Este dato evidencia la oportunidad que representa el sector asegurador para los profesionales en Big Data y Data Science. El Máster de la UNED tiene abierta su reserva de plaza.
Innovación en tarificación y evaluación de riesgos
En seguros, la tarificación precisa es el corazón del modelo de negocio. Gracias al Big Data, tanto los seguros de vida como de no vida están experimentando una evolución. Las aseguradoras tradicionales incorporan ahora el análisis de grandes volúmenes de datos para ajustar primas según el riesgo individual, mientras que las insurtechs están impulsando modelos innovadores:
- Modelos GLM (Modelos Lineales Generalizados) permiten calcular primas ajustadas al perfil del cliente basado en múltiples variables, mejorando la precisión en productos de automóviles, hogar o salud.
- El creciente uso de IoT y telemática permite detectar dinámicas de uso del riesgo en tiempo real: empresas como Octo Telematics recopilan millones de datos anónimos sobre la conducción para ajustar precio y prevenir siniestros.
En paralelo, la utilización de modelos de supervivencia permite predecir el riesgo de siniestro y la duración del riesgo. Estos modelos se aplican también a análisis de comportamiento del cliente—por ejemplo, para predecir la fuga o abandono—y mantienen una estrecha relación con la definición de políticas de retención y fidelización.
IoT, IA, fraude y eficiencia operativa
El Internet de las Cosas (IoT) y la inteligencia artificial están redefiniendo los procesos internos y externos en seguros:
- Sistema de detección de fraude: algoritmos de ML analizan patrones de comportamiento sospechoso y detectan irregularidades en las reclamaciones.
- Por ejemplo, el aumento del análisis visual y multimodal ayuda en inspecciones de daño estructural tras siniestros, como se está implementando en insurtechs apoyadas por capital riesgo en India y Oriente Medio.
- La automatización de procesos y los chatbots están acelerando los tiempos de respuesta, reduciendo costes y mejorando la experiencia del cliente.
Compañías como Near Space Labs emplean globos equipados con sensores e IA para monitorizar zonas afectadas por desastres naturales, mejorando la precisión y celeridad en la gestión de siniestros.
El impacto de las insurtech y los nuevos modelos de negocio
Las insurtech están redefiniendo el panorama asegurador global. Según IMARC Group, este mercado crecerá desde 10.3 mil millones USD en 2024 hasta los 152.9 mil millones en 2033, con un CAGR del 31.51 % Estas startups combinan datos, IA y modelos digitales para ofrecer productos innovadores como:
- Embedded insurance: seguros integrados en la compra de otros servicios (viajes, automóviles, dispositivos), con análisis de riesgo en tiempo real.
- Pay-as-you-drive e insurance telediagnostics, donde la póliza se adapta a la utilización real y comportamiento del cliente.
- Modelos cognitivos para suscripción dinámica, personalización de cobertura y respuesta inmediata tras siniestros (claim automation). Un ejemplo destacado es la insurtech española Insurama, que ha duplicado su crecimiento apoyada en tecnología digital y APIs.
Big Data y regulación: un entorno complejo
El aumento de la información disponible exige a las aseguradoras cumplir con normativas como el RGPD, lo que obliga a implementar políticas de privacidad, seguridad y auditoría. La implementación de Big Data y Data Science debe alinearse con estándares éticos, asegurar la transparencia en los modelos (ej. explicabilidad de IA) y garantizar el consentimiento informado. Esto requiere profesionales formados no solo en algoritmos, sino también en derecho digital, auditoría y gobernanza de datos (como se contempla en el Máster en Big Data y Data Science de la UNED).
La necesidad de profesionales especializados
Este nuevo escenario demanda perfiles con competencias en Big Data, ML, IA, ingeniería de datos y conocimiento del negocio asegurador. Según Wolters Kluwer, el 78 % de las aseguradoras planean aumentar su presupuesto en tecnologías como IA o Big Data en 2025, mientras que un tercio ya está adoptando proyectos de AI con cierta cautela.
Dominar la modelización predictiva, el análisis de riesgo, los modelos de supervivencia, GLM, redes neuronales, telematic analytics, es crucial para diseñar productos de seguros innovadores, eficientes y rentables.
Formación superior: Módulo "Big Data en el sector seguros" en el Máster de la UNED
Para cubrir esta demanda, el Máster en Big Data y Data Science de la UNED incluye un módulo específico orientado al seguro:
“Este módulo explora cómo tecnologías de Big Data y analítica avanzada cambian el negocio asegurador. Se revisan los fundamentos técnicos del sector, centrados en tarificación de vida y no vida, optimización de primas y evaluación de riesgos.
Se analizan el IoT y la IA para personalizar servicios, predecir riesgos y mejorar operaciones. Se estudian casos de InsurTechs, modelos de ‘suscripción cognitiva’ y toma de decisiones en tiempo real.
En modelización predictiva se trabajan modelos de supervivencia para seguros, mantenimiento predictivo y fuga de clientes.
En pricing se profundiza en GLM para seguro no vida y herramientas R y Python para tarificar y analizar riesgos futuros.”
A modo de conclusión
El sector de seguros está en plena modernización gracias al análisis de datos. La tarificación personalizada, la detección de fraude avanzada, la automatización de reclamaciones y los nuevos modelos cognitivos se están convirtiendo en estándares de la industria. Quienes dominen estas tecnologías y comprendan el negocio desde dentro tienen ante sí una oportunidad profesional histórica.
El Máster en Big Data y Data Science de la UNED, con su módulo especializado en “Big Data en el sector seguros”, tiene abierta la reserva de plaza para 2026.