CocheActualmente existen más de 448 marcas de automóviles registradas en circulación. Hay más de 45.387 variantes de los modelos básicos, sin incluir los diferentes acabados y opciones. Tomando como ejemplo un gran fabricante, el consumidor elegirá entre: ocho variantes del modelo principal, seis tipos de motores, 18 acabados, cuatro tipos de ruedas, 12 paquetes de asistencia a la conducción, cinco opciones de iluminación (incluida la iluminación de seguridad) y cuatro para las comunicaciones de audio, además de otras 33 variantes que pueden incluir opciones especializadas para personas con discapacidad.

Juego de nombres

Si suena complicado, es porque lo es. La selección de opciones y la comparación de las características equivalentes al comprar un automóvil es un asunto difícil. Los fabricantes quieren impresionar al consumidor con opciones extra y atributos atractivos con nombres como: Cámara de visión total, Sistema de detección de fatiga del conductor, Frenado Automático de Emergencia o Asistente de Mantenimiento de Carril. Cuando se quiere hacer uso de los datos de fabricación del vehículo y tener en cuenta los sistemas avanzados de ayuda a la conducción (ADAS) –con su propensión al riesgo de tener un siniestro- esta diversidad de nombres supone un problema adicional.

En el futuro, los datos de los coches conectados y de los Sistemas Avanzados de Asistencia a la Conducción (ADAS) serán capaces de proporcionar beneficios claros para el consumidor como, por ejemplo, un seguro más barato, además de una menor propensión a sufrir un siniestro. La información demandada para la suscripción de los seguros vendrá cada vez más de los datos y del riesgo del “vehículo”, es decir no solo del riesgo del conductor, de la «persona».

Una nueva relación

En el camino hacia los vehículos semiautónomos y autónomos, será necesaria una nueva relación entre los sectores de la automoción y los seguros en la que ambas partes se beneficien de la obtención de datos del vehículo.

«Una compañía de seguros tendría que reclutar un ejército para extraer la información de cada automóvil»

Sin embargo, teniendo en cuenta los silos de información existentes, la complejidad y la naturaleza regionalizada de los datos del vehículo, los recursos necesarios para extraer la información más valiosa para los  seguros pueden ser paralizantes. Para superar tal complejidad –la normalización de los datos necesaria para diferentes instalaciones de hardware ADAS, el número de bastidor y datos de acabado, sumado a la velocidad en el cambio de los tipos de modelos– una compañía de seguros tendría que reclutar un ejército para extraer la información de cada automóvil.

Buscando las tendencias macro

Los fabricantes de vehículos quieren que las aseguradoras valoren mejor la seguridad en el precio del vehículo para ayudar a impulsar las ventas de automóviles y crear una propuesta más transparente de los beneficios de los ADAS para el consumidor. Para las aseguradoras, las limitaciones se relacionan con la gran cantidad de recursos necesarios para conectarse a múltiples fuentes de datos. Ambas partes quieren evidencia y buscan más seguridad en cómo va a evolucionar el mercado de ADAS, antes de decidir cómo invertir en soluciones de datos a bordo de los vehículos.

«Hay grupos de trabajo dedicados a este tema. Pero no han surgido tendencias macro realmente útiles para establecer influencia real de cada función»

Hay grupos de trabajo dedicados a este tema. Desde 2009, el Programa Europeo de Evaluación de Automóviles Nuevos (Euro NCAP) ha calificado vehículos que ofrecen tecnologías ADAS en un entorno de pruebas. Pero no han surgido tendencias macro realmente útiles para establecer influencia real de cada función: ¿Cuántas colisiones se evitan? ¿Cuál es la relación coste-beneficio de las funciones específicas de los ADAS en términos de cómo evitan los siniestros y aportan otros beneficios al conductor? ¿Cuáles son las tendencias? ¿Cuáles son las estrategias apropiadas para las aseguradoras y los fabricantes de automóviles?

A la caza del dato

Con nuestra solución LexisNexis® Vehicle Build podemos mostrar el nivel de eficiencia de los ADAS para una marca de automóvil específica en comparación con otras marcas y otras características del vehículo. Para nosotros, como especialistas en tratar y vincular información y en plataformas de datos, se trata de extraer información útil de grandes volúmenes de datos, aportando confianza para crear nuevas propuestas para los clientes.

Los fabricantes de vehículos quieren que se premie en la tarificación de los seguros las funciones avanzadas de seguridad, de modo que esto sirva de impulso a las ventas al crear una propuesta de valor más sólida y clara para los consumidores. Para la aseguradora típica, las limitaciones están en torno a los enormes recursos necesarios para conectarse a las muchas fuentes de datos diferentes, lo que hemos denominado el «desafío de muchos a muchos» (‘many-to-many challenge’).

LexisNexis® Vehicle Build ayuda las aseguradoras a evaluar y valorar adecuadamente los riesgos, reduciendo pérdidas, gastos y creando efectivamente nuevos segmentos de riesgo y beneficios de cotización. A los fabricantes de automóviles, LexisNexis los ayuda a destacar al conductor los beneficios más claros de seguridad, explicar más claramente la interfaz máquina-persona y cómo el conductor puede obtener el máximo beneficio de las funciones ADAS.

LexisNexis dispone de un equipo dedicado a los fabricantes de automóviles y al coche conectado. Para seguir las novedades al respecto, así como últimas noticias sobre los datos de fabricación consulta nuestro blog.