Las innovaciones geoespaciales son un cambio de juego para la industria.
El mundo en el que vivimos está cambiando. La tecnología se está desarrollando a un ritmo cada vez mayor y el clima mundial está creando un panorama en evolución que presenta nuevos riesgos y nuevos desafíos en todo el mundo.
Todo esto significa que las (re)aseguradoras de bienes han tenido que adaptar la forma en que gestionan y evalúan los riesgos, y la tecnología juega un papel cada vez más importante.
Una gran área de crecimiento en este sentido en los últimos años ha sido el aumento de los datos geoespaciales.
Jay Mullen, líder del equipo de seguros del proveedor de software de sistemas de información geográfica Esri, dice que dicha tecnología les está brindando a las compañías de seguros una mayor comprensión de sus carteras de riesgos, particularmente cuando se combina con fuentes de datos adicionales.
“La tecnología y los datos geoespaciales están permitiendo a las organizaciones de seguros tener una mejor visión de sus riesgos y la acumulación de esos riesgos en todo el mundo”, dice. “Al combinar nuevas fuentes de datos de observación de la Tierra junto con ubicaciones de exposición y capas de peligro modeladas desde peligros naturales hasta peligros creados por el hombre como el crimen, se puede establecer una predicción de riesgo de mayor resolución.
“Este es un cambio de los días en que solo se evaluaban las pérdidas históricas a la exposición al riesgo de precios”.
Es como Contar Cartas para (Rea)Seguros
Mullen agrega que esto hace que los datos geoespaciales cambien las reglas del juego para el mercado de (rea)seguros de Property.
“La tecnología y los datos geoespaciales son similares a contar cartas en el negocio de la suscripción de riesgos de Property, y es la tecnología de ROI más alta en la que las aseguradoras pueden invertir hoy en día”, dice. “A medida que nuestro clima se transforma y las catástrofes se vuelven más devastadoras y más frecuentes, la observación de la Tierra, o E/O, las fuentes de datos avanzarán mientras la tecnología se vuelve más eficiente y capaz”.
“Los titulares de la industria de seguros estarán en una carrera para implementar estos sistemas de información de mayor resolución para ayudarlos a comprender mejor el riesgo en todos los peligros, en todas las líneas de negocios y responder mejor cuando ocurran desastres”.
Una empresa que se encuentra entre las que lideran el cambio en lo que respecta a los datos geoespaciales es Hazard Hub, ahora parte de Guidewire.
HazardHub es la base de datos de riesgos de Property más completa jamás creada, con más de 1.000 variables diferentes que cubren todas las direcciones en los EE.UU., todas disponibles para las aseguradoras a través de una API.
El Director Senior de Operaciones de Guidewire, John Siegman, cofundador de HazardHub, dice que lo que diferencia a la empresa de sus competidores no es solo la escala de los datos disponibles, sino también la forma en que se los proporcionan a sus usuarios.
“A diferencia de muchos de nuestros competidores, proporcionamos todos los datos que se incluyen en todos nuestros modelos, por lo que aquí no hay un cuadro negro”, dice. “Eso permite a nuestros clientes crear sus propios modelos o elegir una variable que sea realmente importante para ellos y puntuar en eso, a diferencia de otros prestadores”.
Eso no significa que los modelos de HazardHub no sean importantes, ya que la compañía ha creado una serie de modelos propios internos de clasificación de riesgos para cosas como inundaciones e incendios forestales, así como una serie de conjuntos propios de datos patentados.
Esto incluye la primera y única base de datos nacional de hidrantes contra incendios de los EE.UU. para la cual Siegman ha identificado personalmente más de 200.000 ubicaciones individuales de hidrantes contra incendios.
Una Variedad de Casos de Uso
La naturaleza variada de las bases de datos de HazardHub, que cubre toda la gama de variables, desde factores ambientales hasta factores sociopolíticos, significa que la plataforma tiene muchos casos de uso diferentes para las aseguradoras.
“Tenemos clientes que nos utilizan en una tarifa competitiva o en una situación en la que seleccionan una o dos, tal vez tres variables que realmente les interesan, y luego toman la determinación desde el principio si quieren hablar con ese prospecto”, dice Siegman. “Luego tenemos clientes que nos utilizarán para completar cotizaciones después de que un cliente ingrese su dirección, o para cosas como la fijación de precios basada en el riesgo.
“Y también tenemos clientes que nos utilizan en su comercialización. Por ejemplo, obtuve una F en incendios forestales, por lo que, a menos que esté realmente dispuesto a asumir ese riesgo como asegurador, podría decidir no desperdiciar dinero enviándome material de marketing”.
Y en el lado del reaseguro, Siegman dice que se trata de comprender los riesgos que han asumido sus socios aseguradores.
“Quieren entender el riesgo que están asumiendo”, dice. “Y quieren poder decirles a las empresas con las que trabajan: ‘Tenés demasiado riesgo o no el suficiente’”.
Los sensores remotos son otra área que está teniendo un gran impacto en el mercado de (rea)seguros de Property, proporcionando datos sobre todo, desde el estado del techo hasta los niveles de agua.
Jay Gentry, Director de Desarrollo de Miembros de GIC en Vexcel Data Program, dice que esto ayuda a las (re)aseguradoras de tres maneras clave.
“Número uno, les ayuda a mirar su libro de negocios actual y ver si tienen la asignación de riesgo correcta en cualquier geografía en la que estén suscribiendo”, dice. “Número dos, les ayuda a administrar los costos al reducir la cantidad de costos necesarios para redactar la póliza. Eso es porque vamos a intentar automatizar [usando estos datos] y hacer que la gente se involucre lo menos posible”.
La tercera área son las reclamaciones. “Desde la perspectiva de las reclamaciones, si tengo información remota o acceso remoto a la información, y no voy a tener que enviar a alguien allí, suceden dos cosas”, dice Gentry. “Número uno, puedo determinar muy rápidamente si es una pérdida total o no. Si es así, escriba un cheque y siga adelante”.
“Número dos, puedo diseccionar las oportunidades de fraude: ¿existe una oportunidad de fraude en este tipo de reclamo o entorno de reclamo? Entonces, todas estas cosas significan que está pagando los reclamos rápidamente y averiguando si los reclamos son realmente rápidos. Todo esto ayuda a reducir drásticamente los costos”.
Pero todos estos nuevos datos plantean la cuestión del ancho de banda, y podría haber sido fácil para las (re)aseguradoras terminar careciendo de la capacidad para manejar el volumen y la variedad de datos a los que ahora tienen acceso.
Afortunadamente, la tecnología una vez más tiene la respuesta, y Donald Light, Director de Prácticas de Accidentes de Property de América del Norte en Celent, dice que la respuesta ha llegado en forma de inteligencia artificial.
“Es genial tener todos estos datos, pero a menos que pueda convertirlos en una forma digerible o que sea fácil de usar con un sistema automatizado o un suscriptor humano o un administrador de reclamos, entonces no es tan bueno”, dice.
“Estos nuevos tipos de análisis básicamente transforman o procesan los datos en una forma que una máquina, un sistema o un ser humano pueden digerir fácilmente. Esto podría ser en términos de puntajes, o su luz roja, ámbar, verde, o si debe o no hacer una referencia, por ejemplo, si hay fraude”.
