En los últimos años, España ha experimentado un aumento significativo en la frecuencia e intensidad de fenómenos naturales, como inundaciones, incendios forestales y episodios de lluvias torrenciales como la DANA. Lo que antes eran sucesos aislados y excepcionales, hoy se han convertido en una amenaza constante y cada vez más impredecible, que no solo pone en riesgo la vida de las personas, sino que también tiene un impacto directo en la actividad empresarial y en la economía en general. La frecuencia e intensidad de estos desastres obliga a replantear la gestión del riesgo, especialmente en sectores como el asegurador.
Nuevos modelos de análisis para anticipar el riesgo
Las aseguradoras, en particular, se enfrentan al reto cada vez mayor de cómo gestionar estos riesgos de manera más eficiente. Y, a pesar de contar con grandes cantidades de datos y tantas herramientas de análisis, muchas de ellas aún se encuentran atrapadas en modelos tradicionales de evaluación de riesgos, que se basan en información limitada y retrospectiva. Este enfoque tradicional limita la capacidad de anticipación de las aseguradoras.
Aquí es donde entra el perfilado inteligente, una estrategia que permite construir modelos más dinámicos y precisos. Tradicionalmente, las aseguradoras se han basado en modelos estadísticos relativamente simples, que consideran variables básicas como la edad, la ubicación, el tipo de póliza contratada o el historial de siniestralidad del cliente.
Sin embargo, integrar fuentes de información adicionales (como los hábitos de consumo, las características del inmueble, indicadores socioeconómicos del entorno o factores ambientales), permite crear perfiles más completos y detectar patrones que escapan a los modelos convencionales. Este enfoque proporciona una comprensión más profunda de las necesidades y riesgos asociados a cada cliente, y abre nuevas oportunidades para diseñar productos más ajustados a su realidad.
Uno de los avances clave que está permitiendo este perfilado inteligente es la integración de datos externos. A través de la geolocalización y el análisis del entorno, las aseguradoras pueden identificar a aquellos clientes que, aunque ya tienen una póliza de hogar, podrían necesitar una ampliación de coberturas o seguros complementarios. Detectar estos patrones con antelación les permite adelantarse a las necesidades de sus clientes y ofrecerles lo que realmente necesitan, evitando la venta de productos innecesarios y mejorando, a su vez, su satisfacción.
Evaluar mejor para proteger mejor
Otro aspecto clave que permite el uso avanzado de datos internos y externos es la optimización de precios. Al disponer de modelos del nivel real de riesgo más precisos es posible ajustar las primas de manera mucho más eficiente y personalizada. Esto no solo mejora la competitividad y la captación de clientes, sino que también tiene un impacto directo en la rentabilidad: afinar los precios reduce la exposición a pérdidas y aumenta la fidelización de los perfiles más rentables.
Pero además de la mejora en la personalización de los productos, es imprescindible que las aseguradoras incorporen la evaluación de los riesgos físicos. En España, donde los fenómenos naturales son cada vez más frecuentes y extremos, hacer una gestión precisa de estos riesgos es vital. No basta con saber qué puede ocurrir, sino que es necesario entender quién o qué puede verse afectado y en qué medida. Y para ello, la evaluación de riesgos debe considerar tres elementos clave que se interrelacionan: peligro o amenaza, exposición y vulnerabilidad.
- Peligro o amenaza: Hace referencia a la probabilidad de que ocurra un evento natural adverso, como tormentas, inundaciones o incendios. Estos fenómenos son cada vez más frecuentes debido al cambio climático, pero su existencia no implica que todos los clientes estén igualmente expuestos.
- Exposición: Determina quiénes o qué están situados en zonas susceptibles a sufrir las consecuencias de dichos eventos. Por ejemplo, una zona costera puede estar más expuesta a tormentas y mareas altas, mientras que una ciudad sin infraestructura adecuada de drenaje puede ser más vulnerable a inundaciones urbanas.
- Vulnerabilidad: Se refiere a la capacidad de resistencia o susceptibilidad al daño de los elementos expuestos. Aspectos como la calidad de la construcción, los materiales utilizados, las medidas preventivas implantadas o el nivel de preparación ante desastres pueden marcar una gran diferencia. Una vivienda con buenas medidas de protección sufrirá probablemente menos daños que una mal construida o sin mantenimiento.
Las aseguradoras pueden utilizar tecnologías como el machine learning y el análisis de grandes volúmenes de datos para crear modelos de riesgo mucho más sofisticados, que integren tanto los datos internos como fuentes externas como mapas oficiales de zonas inundables (como los del Ministerio para la Transición Ecológica) o indicadores medioambientales (como la calidad del aire o el historial de incendios). Estos modelos permiten una evaluación mucho más precisa de los riesgos, lo que a su vez facilita la personalización de las pólizas y optimización de primas o coberturas, ajustándose a los riesgos actuales y previsibles.
Las aseguradoras que sepan adaptarse a estos cambios y aprovechar el potencial de los datos abiertos, junto con el uso de tecnologías avanzadas, podrán mejorar significativamente la precisión de sus evaluaciones haciendo que los modelos sean escalables y optimizando así sus productos y procesos, pudiendo ofrecer una protección más eficaz, y hacerlo de forma rentable y sostenible.
Este cambio no sólo es tecnológico, también es cultural. Pasar de modelos reactivos a estrategias predictivas exige una transformación en la forma de entender el negocio asegurador. No se trata solo de competir mejor, sino de asumir un rol más proactivo en la gestión del riesgo y la protección de la sociedad frente a un entorno cada vez más incierto.
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