El desarrollo de los modelos predictivos aplicados al seguro de vida, tienen diferentes aplicaciones, desde la determinación del precio sobre la base de los denominados procesos de admisión por estilo de vida, hasta la modelización de caída de cartera y detección del fraude.
Cualquiera que sea el propósito de esta modelización una de las ventajas es la de aprovechar el conocimiento que la entidad dispone del cliente para realizar ofertas comerciales específicas al perfil del cliente, siempre bajo la principio de equidad y no discriminación.
Bajo esta nueva visión del cliente, el asegurador trata de minimizar los cuestionarios de admisión a favor del conocimiento que a priori conoce del cliente, y así puede ofrecer productos y/o precios con procesos de admisión garantizada.
De esta manera puede realizar acciones comerciales específicas, transformando el proceso tradicional de determinación del precio, es decir el cliente recibe una oferta aseguradora previa a la solicitud de un contrato con un precio pre pactado.
La información que el asegurador utiliza para determinar el comportamiento predictivo-predicting behaviour – puede incluir la información que el cliente ha facilitado voluntariamente en las redes sociales,Blogs,videos..
Se calcula que en la actualidad hay 8.900 millones de dispositivos de todo tipo conectados a internet en el mundo y que en 2020 esta cifra se elevará a 24.400 millones.Cada vez se genera mas información que una vez analizada puede servir para predecir comportamientos. Según información de ABC de 26 de febreo de 2012 en el suplemento sociedad,IBM dispone de 200 matemáticos que trabajan en algoritmos que pretenden modelizar negocios para hacerlos mas rentables,para ello fitran variables y millones de datos.Cada día se generan en el mundo 2.5 quintillones de bytes de datos de todo tipo,un quintillon es un millón de de cuatrillones.
En el último Foro Internacional de Contenidos Digitales (FICOD),se reconocía que el 90% de la información que se genera cada día en la red no se analiza.Se habla de "refinerías" para gestionar el petroleo del siglo XXI.Tim O´Reilly gurú de estos asuntos afirma que Silicon Valley solo se habla del negocio de los datos.
Debemos conocer el siguiente dato ,en Europa se concetan a diario 379,4 millones de internautas con un tiempo medio de conexión de 27.8 horas semanales.
Los metabuscadores aprenden de nuestras búsquedas y así son capaces de filtar contenidos y nos informan de actualizaciones.Por ello se tiende a la customización combinando el buscador,el e-mail ,la red social, el calendario y Youtube.
Un estudio de Forrester Research sobre usos de internet nos dice que los mayores de 50 años acuden a internet para mantenerse informado -economía,mercados...,buscan referencias para temas de ocio y en último lugar estar en contacto con la familia y amigos.
Y es aquí donde se abre un debate ético y legal que hasta la fecha no se ha producido en el sector asegurador, es decir el conocimiento del perfil personal que ya disponen determinados buscadores y que permite que el cliente sea segmentado y perfilado según sus actividades e intereses puede o no vulnerar principios recogidos en la legislación de protección de datos ,de consentimiento ,de no discriminación...
El debate es necesario, pues las técnicas actuariales avanzadas ya permiten este nuevo posicionamiento de negocio , De hecho otros ámbitos estas técnicas son habituales, el scoring predictivo en banca para la concesión de créditos preconcebidos o la misma psicología clínica que permiten realizar diagnósticos predictivos y perfilar candidatos con niveles contrastados de éxito superiores al 95%.Aplicarlo sobre la información disponible en internet es el elemento de discusión.
El asegurador antes de apostar por este modelo, debe tener la seguridad jurídica absoluta de que no vulnera ningún principio al confeccionar de seguros preconcedidos en base a la determinación de perfiles de riesgos elaborados sobre los datos disponibles en redes sociales y debe analizar la veracidad o no de determinada información disponible en la red.
José Miguel Rodríguez-Pardo.
