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Introducción
La revolución tecnológica en la industria del seguro que
determina el precio del seguro ha sido posible con la conjunción de tres
elementos: Capacidad de computación creciente, acceso a datos infinitos y
modelos matemáticos más complejos. En este escenario, el analista debe
demostrar tres habilidades para la fijar el precio de un seguro, siguiendo a
Stephen Lowe en Becoming and Analytics
Based Insurer: A Road Map, en noviembre de 2016, nos ilustra con el siguiente
gráfico dichas habilidades
Dice el autor que el científico de datos y el actuario
deben realizar una “polinización cruzada” de sus habilidades.
La
necesidad de capacitación en estas habilidades tiene cierta emergencia
para
poder abordar la próxima generación de seguros y
que
comienzan ya a desarrollarse, y que podríamos definir como:
Productos sensorizados de manera continua
que establecen el precio con
algoritmos robotizados dotados de ética
Todas las herramientas analíticas, computacionales y de
telemetría requieren un conocimiento preciso de los distintos elementos que
determinan el precio, el riesgo técnico, el comportamiento y el valor. Cada uno
de ellos necesita un contraste ético.
Analizamos cada uno de ellos y que han sido surgiendo de
manera sucesiva: Del precio a la incertidumbre y desde la incertidumbre al
valor
Tarificación
por riesgo
La determinación del precio del seguro mediante variables
exclusivamente relacionadas con el riesgo a asegurar ha sido la técnica
habitual utilizada por la industria del seguro desde hace tres siglos cuando el
seguro incorpora la estadística como herramienta de cálculo.
En la taxonomía actuarial, al determinar si
una variable puede ser incorporada en los modelos de determinación del precio justo, utilizamos el test de los
tres pasos:
1- La
variable debe ser determinante en la valoración del riesgo, con suficiente
capacidad predictiva, justificando la causa última del riesgo.
Este último aspecto, recoge las recientes propuestas de la
reflexión actuarial académica-profesional internacional, se
requiere del analista del riesgo la obligación deontológica de identificar si
una variable en el gradiente primario del riesgo y no enmascara otra variable
desconocida.
Pero la obligación moral es aún mayor, el actuario tiene la
responsabilidad de hacer saber a la sociedad de aquellas inequidades sociales
que haya identificado en el proceso de determinación del precio. Pongamos un ejemplo,
la esperanza de vida de una población varía según la zona geográfica local
( como es el distrito de una ciudad), y aunque pareciera
que el nivel de renta sea la causa que explica la variabilidad, la causa
original es el nivel de educación. Hacer pública esta causa de inequidad a la
sociedad es un deber moral del analista del riesgo y por tanto de la entidad
aseguradora, para que la comunidad pueda tomar las decisiones sociales
oportunas encaminadas a eliminar esa desigualdad.
2- La
valoración del riesgo debe estar basada en principios actuariales relevantes
que proporcionen fiabilidad. Esto es, las fuentes de información deben ser
fiables y objetivas.
3-Proporcionalidad,
las ventajas del uso de la variable superan a los inconvenientes.
Superados
los tres pasos, la variable es técnicamente válida en un escenario que podemos
denominar como Laissez faire
approach, es decir como si no hubiera limitaciones legales para el uso de
determinadas variables.
Ahora bien, debemos someter el criterio técnico al derecho en materia de no
discriminación y de protección de igualdad de oportunidades conocido en el
mundo anglosajón como Equal Treatment
En este contraste técnico/
legal surge un debate ético, y es que, el actuario al determinar el precio no culpabiliza
al asegurado y no hace juicios de valor
sobre el análisis del riesgo y precio. La sociedad del siglo XXI parece haber
apostado por un criterio de uniformidad, considerando la técnica de
tarificación de clasificación de riesgos como discriminante, y como dice el filósofo
italiano Gianni Vattimo: La emancipación del hombre parece que pasa por la no
estratificación social
Tarificación
por comportamiento
La llamada economía del comportamiento, ya se encuentra
integrada (aunque de manera reciente) en los modelos de pricing del seguro
privado, incorporando variables que complementan el precio técnico.
Los modelos de incertidumbre donde se incorporarla la
percepción subjetiva sobre el riesgo a asegurar, aversión/ apetito, tienen su
justificación en la afirmación de que no siempre existe
un comportamiento racional en el consumidor que incluso influye el sentido de
la equidad.
La relevancia de estos modelos de
comportamiento ha merecido que su principal investigador académico Richard
Thaler haya sido galardonado con el premio Nobel en Ciencias Económicas de 2017.
El jurado que le concedió el premio lo justificó así:"Thaler ha
contribuido a expandir y refinar el análisis económico al considerar tres
rasgos que sistemáticamente influyen en las decisiones económicas: la racionalidad
limitada, la percepción de justicia, y la falta de autocontrol”
Recomiendo la lectura del libro de
Thaler, Todo lo que he aprendido con la
Psicología Económica ( Editorial Deusto, 2017), donde podemos entender la
necesidad de incorporar el comportamiento humano a los modelos de estricto
formalismo matemático. En la aplicación práctica a la industria del seguro
cuando se incorpora el comportamiento, la robustez de los modelos se
incrementan de forma considerable.
El proceso de tarificación por
comportamiento en un entorno de uso masivo de datos y sus fuentes evoca al
filósofo inglés del siglo XVIII Benjamin Bentham cuando ideó el Panopticón, lugar donde se puede
observar a los individuos sin que estos tengan la sensación de que están siendo
observados. Y es que los modelos conocidos
como web scraping donde se extrae
información de un individuo de la web, incluidas las redes sociales, explicitan
su comportamiento en relación con su perfil de riesgo asegurable sobre una
contingencia. Este modo de actuar requiere una reflexión ética.
Tarificación
por valor
Las prácticas más avanzadas para la determinación del
precio de un seguro son el resultado de la combinación de modelos predictivos
que conjugan los siguientes elementos:
-El riesgo técnico
-La medida del comportamiento –Aversión-preferencia
del riesgo del tomador del seguro
-Tarificación
por CMA ( Comparative Market Analysis), donde se determina la elasticidad del
precio de la demanda del seguro, utilizando para ello técnicas de ingeniería
inversa
-Modelos de propensión a la caída de la póliza.
El
precio final resultante de todos los modelos determina ya no el precio técnico
de la prima de riesgo técnico sino la optimización del valor del cliente, esto
es, la prima de seguro refleja el importe que el tomador está dispuesto a
pagar sobre la cobertura a asegurar y se alejan por tanto de la estricta medida
del riesgo técnico.
Los modelos de optimización de precios por
valor, nos lleva a plantearnos la siguiente cuestión ética: ¿Se pone precio a la
ignorancia o al valor percibido del riesgo?
El debate ha suscitado el interés de los reguladores quienes están ya evaluando la práctica de la
"optimización de precios", y así la Asociación Nacional de
Comisionados de Seguros (NAIC) en los EE. UU se plantea si esta práctica fuera
una actividad discriminatoria.
Conclusión
En los escenarios de
rapidación en el que nos encontramos, donde los algoritmos basados en
inteligencia artificial dominarán los motores de cálculo de la medida del
riesgo o del valor, se hace necesario tomar decisiones para dotar de
transparencia a dichos algoritmos conocidos como cajas negras.
Incorporar en la selección de variables a expertos en ética
y en derecho que garanticen que las variables que selecciona el algoritmo no
incurren en discriminación directa o indirecta y abrir el código del algoritmo
al regulador, pueden ser dos vía prometedoras para dotar de transparencia y
hacer auditable el proceso del pricing.
José
Miguel Rodríguez-Pardo
