¿Cómo ayuda el big data a calcular las pólizas de los seguros?

El big data ha venido para quedarse, y si no que se lo digan a las múltiples industrias que recurren a sus bondades para optimizar sus procesos internos. Y es que sea para fabricar de manera más óptima, para vender mejor o para comprender qué es lo que los consumidores están buscando, el análisis a nivel macro de las bases de datos es imprescindible. De hecho las compañías de seguros son capaces de ofrecer precios más realistas y precisos para sus pólizas recurriendo a esta técnica. ¿Os gustaría saber cómo? ¡Pues seguid leyendo!

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¿Qué es el big data?

Anteriormente, en artículos como el de Cursos de Big Data, vimos qué era esta técnica con cierta profundidad. No obstante vamos a hacer un repaso rápido para ponernos en contexto.

Imaginad que tenéis una empresa que fabrica escaleras de metal. Seguramente tendréis un cierto volumen de la producción que por una u otra razón acaba siendo derivado al cuenco de los desechos; o una pieza que en muchas ocasiones acaba saliendo con desperfectos y toca moldearla nuevamente (cosa de la matricería, fijo); o problemas para vender determinados productos; etc. ¿Os suenan este tipo de estampas? Pues podréis solucionarlas si tenéis toda la información de lo que sucede al alcance de la mano y los medios y conocimientos necesarios para analizar el flujo de datos.

Por ejemplo, si una parte muy considerable de la producción acaba convirtiéndose en desechos por fallas constantes, ¿no habéis pensado en recabar los datos que ofrecen las pruebas de calidad y mezclarlos con las características de la maquinaria que estáis empleando, con la experiencia de los operarios implicados, con la calidad del material o mismamente con la experiencia del técnico de mantenimiento de la máquina que causa el destrozo? Aparentemente parecen parámetros muy distantes, ¿verdad? E incluso podría parecer que nada tienen que ver con el resultado final: el desecho. Pero las cosas no son así: el técnico de mantenimiento podría haber equilibrado mal una máquina, el material podría no ser adecuado, los operarios podrían estar empleando técnicas erradas, etc. Si sois capaces de automatizar la toma de datos relacionados a través del software adecuado sabréis qué constantes se repiten. Ello os llevará a comprender cuál es la raíz del fallo y a solucionar el desaguisado de un plumazo.

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Big data en el mundo de los seguros

En el caso de las compañías aseguradoras la utilización del big data es aún más importante, ya que una póliza mal calculada podría hacer que la empresa perdiera cientos de miles e incluso millones de euros. Pero, ¿cómo emplean estas compañías el big data para determinar las coberturas y costos de las pólizas?

• Estadísticas de siniestralidad

  Constantemente están publicándose estadísticas de siniestralidad vial por parte de la DGT y de otros organismos públicos y privados. Como os podréis imaginar hay muchas razones detrás de las colisiones, salidas de la calzada, atropellos y demás; y si encima tenemos en cuenta que las cifras se calculan, solo a nivel de España, a cientos de miles, el flujo de datos es bestial. En estos casos, a través de programas específicos para análisis de big data, las empresas aseguradoras son capaces de sacar perfiles de riesgo; y por ende cobran más.

  Por ejemplo, ¿por qué creéis que los menores de 20 años con el carnet recién sacado pagan más? Pues sencilla y llanamente porque según las estadísticas son más imprudentes al volante, tienen menos experiencia conduciendo y encima tienen menor liquidez. Un cóctel de parámetros obtenidos de los estudios oficiales que hace que las pólizas se disparen.

• El tipo de coche y su historial de fallas

  Cada modelo de coche tiene un historial de fallas de fábrica; que en algunos casos acaban saltando a todos los medios de comunicación por errores colosales, pero que en líneas generales pasan bastante desapercibidos para la opinión pública.

  Pues bien, resulta que este tipo de información es “oro” para las compañías aseguradoras, ya que así tienen una estimación de qué tanto puede llegar a fallar el vehículo en cuestión. Y bueno, si estamos hablando de una falla que podría repercutir en una colisión o incluso en una muerte, como es obvio la póliza se incrementará. Y es que no es lo mismo que ese modelo en cuestión tenga un fuerte historial de ejes de transmisión rotos por ir a 100 km/h que de daños por óxido en la tapa del maletero.

  Eso sí, teniendo en cuenta la de modelos y versiones de coches que hay en el mercado imaginaros cómo serán de grandes estas bases de datos. Y si encima resulta que el interesado en firmar una póliza tiene un perfil de riesgo (comentado en el punto anterior) mezclado con un coche que suele dar fallas muy graves, os podréis imaginar qué tanto tendrá que acabar pagando (si es que le hacen la póliza).

• Fraudes a los seguros

  Todos los años las compañías aseguradoras deben enfrentarse en los tribunales a miles de casos donde los asegurados quieren cobrar pólizas que realmente no les corresponden por haber incurrido en delito (estafar a la aseguradora). Por lo general a los timadores se les suele descubrir y les cae una buena, pero hay casos (muchos) en los que se salen con la suya. Y bueno, como os podréis imaginar este tipo de circunstancias también acaban afectando a la póliza que pagará el interesado.

  El big data es capaz de realizar un cruce de datos global para analizar qué perfil en específico está ofreciendo el asegurado. ¿Ha trabajado anteriormente en compañías aseguradoras?¿Ha estado en la cárcel? (esto último es dato público) ¿Ha solicitado un incremento en la cifra indemnizatoria?¿Ha cobrado indemnizaciones anteriormente o ha perdido algún juicio relacionado? Todos estos campos se acaban cruzando, y como os imaginaréis, a través de técnicas de análisis de big data, se estudia cada detalle. ¿Surrealista? ¡No!¡Las nuevas tecnologías!

• Perfil socioeconómico del asegurado

  ¿Nunca os habéis encontrado con que a la hora de pedir un presupuesto para una póliza a través de Internet os pidan el código postal? Se da la circunstancia de que no os cobrarán lo mismo si vivís en La Moraleja (Madrid) que en Cañada Real (También en Madrid). ¿Por qué? Pues porque el índice de delincuencia medio no es el mismo. Allá donde haya mayores índices de pobreza, exclusión social y problemáticas públicas los precios de las pólizas serán más elevados. Eso se justifica aduciendo que la compañía corre más riesgos. ¿Es cierto? Según los resultados del big data sí. ¿Qué opináis?

• Profesión

  Finalmente un detalle que es bastante importante y que el big data lo tiene muy optimizado: la profesión. Las compañías aseguradoras tienen grandes bases de datos actualizadas con la siniestralidad por sector, por oficio o profesión, por cargo y por mil y un aspectos más relacionados con el entorno laboral. Cuanto más riesgo haya para la compañía aseguradora más elevado será el precio.

  Por ejemplo no le cobran lo mismo en un seguro de vida a un Policía que a un administrativo, o a un bombero que a un arquitecto. ¿Os imagináis el porqué? Pues eso.