big data

Cada vez somos más conscientes de que Big Data no es sino otra forma de hacer “lo que ya se hacía” con sistemas de Business Intelligence (BI). Entonces, ¿cómo discernir, de forma práctica, si vamos a obtener un beneficio real por evolucionar un proceso BI hacia Big Data?

Tomando como referencia la clásica regla de las tres ‘Vs’ (volumen, velocidad y variedad), que sustenta las motivaciones de la tecnología Big Data, nos daremos cuenta de que, en la mayoría de casos de uso, ni el volumen ni la velocidad cambia respecto a los procesos que ya tenemos instaurados. La detección de fraude o la segmentación para marketing son casos clásicos de aplicación de Big Data en seguros. Efectivamente son ámbitos esenciales en la actividad aseguradora moderna. Pero si vamos a actualizar nuestros procesos partiendo de los mismos datos que ya tenemos, Big Data no nos ofrecerá nuevos resultados relevantes en cualquiera de los dos casos. Tampoco en ninguno de ellos es crítico realizar dicho análisis en tiempo real, en lugar de con nuestros habituales procesos nocturnos de BI.

Solo si vamos a ir un paso más allá, merece la pena avanzar hacia Big Data. Y ese paso adicional suele estar relacionado con la integración de nuevos orígenes de datos.

Ejemplo 1: comportamiento del conductor

Si añadimos a la evaluación del riesgo de un conductor, no sólo su historial de siniestralidad y su perfil estadístico (edad, experiencia, potencia del vehículo), sino también su comportamiento individual (a través de un dispositivo instalado en el vehículo que nos permita conocer los kilómetros reales recorridos y los hábitos de conducción, como en los seguros ‘Pay As You Drive’), estamos añadiendo al proceso un nuevo origen de datos totalmente diferente. Pasamos de evaluar el riesgo con decenas de parámetros obtenidos en el formulario de cotización a evaluarlo además con millones de datos adicionales obtenidos casi en tiempo real durante la vigencia del contrato. Necesitamos Big Data.

Ejemplo 2: pricing y retención

En los actuales sistemas de pricing y retención de cartera se pone un gran esfuerzo en analizar la probabilidad de renovación de cada cliente. La evaluación se limita a decenas de parámetros (siniestralidad del cliente, tarifa actual, etc.). No se ha tenido, hasta ahora, capacidad para incorporar la gran variable de “qué le ofrece el resto del mercado a nuestro cliente” en el momento de proponerle nuestra renovación. Algo que para el cliente resulta tan sencillo como entrar en un comparador o descolgar un teléfono.

Con Big Data podremos analizar a la competencia “cliente a cliente”, y responder a sus movimientos de tarifa casi en tiempo real. Pero para eso necesitamos incorporar a nuestros procesos esos nuevos orígenes de datos, de gran volumen, y cuyo formato ya no dominamos, porque proceden de sistemas externos. En este ámbito es donde nuestro sistema de Business Intelligence tradicional no nos puede ayudar, puesto que hablamos de grandes volúmenes de datos, en tiempo real, de sistemas ajenos, y en formatos heterogéneos: el ecosistema ideal para hacer crecer nuestro Big Data y convertirlo en un caso de éxito. Los casos de uso de Big Data aparecen cuando se integran nuevos orígenes masivos de datos.

El efecto mariposa en los seguros ‘Pay As You Drive’

No sabemos aún cuál será el detonante definitivo para el crecimiento explosivo de los seguros ‘Pay As You Drive’ en España, pero hay tantos catalizadores que parece difícil pensar que no vaya a ocurrir en un futuro cercano. En Italia fue un pequeño incentivo regulatorio el que dinamizó el mercado, y en pocos años ya circulan más de 3 millones de vehículos con sistemas ‘Pay As You Drive’. En España probablemente será la inminente irrupción de las eSIM (tarjetas SIM virtuales), que apoyará de forma sensible la penetración del Internet de las Cosas (IoT), y, en particular, del coche conectado.

Recordemos que en el primer trimestre de 2016, en Estados Unidos, por primera vez el número de nuevas líneas móviles para vehículos ha superado a las nuevas altas para smartphones. Seguramente el impulso normativo en Europa, que obligará a que todos los vehículos dispongan próximamente de llamadas de emergencia autónomas, también acelerará significativamente la penetración del coche conectado.

Pero todos estos factores no son más que “las alas de mariposa batiendo en el otro extremo del ecosistema”. El verdadero “huracán” de los seguros ‘Pay As You Drive’ se producirá cuando los departamentos comerciales de las entidades aseguradoras descubran lo que sus departamentos actuariales ya saben: que conocer exactamente cómo conducen sus asegurados puede suponer hasta un 20 % de mejora en el ratio combinado (es decir, en el margen) de la aseguradora. Otra guerra comercial a la vista cuando la batalla del canal directo aún no ha terminado.

Hace 15 años vivimos una revolución en el seguro: el mercado quiso diferenciar a los “buenos” de los “malos” conductores en función de su historial de siniestros. Y ese paradigma sigue vigente. Pero la nueva revolución inminente es que ya no solo podemos basarnos en los siniestros para clasificar a un conductor, sino que podemos analizar su estilo de conducción a diario, casi en tiempo real. Probablemente sea el penúltimo gran cambio en una tipología de seguro, el de automóvil, condenado a largo plazo a reinventarse de nuevo con la llegada de la conducción autónoma.

Artículo publicado en el blog de BABEL

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