Destacamos: Así influye el uso de Big Data en los seguros de autos y salud

Big data

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La Autoridad Europea de Seguros y Pensiones de Jubilación (EIOPA) ha publicado el informe sobre Big Data Analytics en seguros de motor y salud. El procesamiento de datos ha estado históricamente en el ce5ntro mismo del negocio de las compañías de seguros, que está fuertemente arraigado en el análisis estadístico basado en datos.

Los datos siempre se han recopilado y procesado para informar decisiones de suscripción, políticas de precios, liquidar reclamaciones y prevenir fraudes. Durante mucho tiempo ha habido una búsqueda de conjuntos de datos más granulares y modelos predictivos, de modo que la relevancia de Big Data Analytics no es una sorpresa para el sector asegurador.

En vista de esto, y como seguimiento del informe intersectorial del Comité Conjunto de las Autoridades Europeas de Supervisión sobre el uso de Big Data por parte de las instituciones financieras, EIOPA lanzó una revisión temática sobre el uso de Big Data Analytics y los beneficios asociados.

Riesgos centrados en líneas de negocio de seguros de motor y salud

La revisión reveló una fuerte tendencia hacia modelos de negocio cada vez más impulsados por datos en toda la cadena de valor de los seguros. Las fuentes de datos tradicionales, como los datos demográficos o los datos de exposición, se combinan cada vez más con nuevas fuentes, como los datos en línea o telemáticos, lo que proporciona una mayor granularidad y frecuencia de información sobre las características, el comportamiento y los estilos de vida de los consumidores.

Existe un uso extendido de datos provenientes de proveedores de datos de terceros. Las herramientas de Big Data Analytics, como la inteligencia artificial o el aprendizaje automático, ya están siendo utilizadas activamente por el 31% de las empresas, y otro 24% se encuentra en una etapa de prueba de concepto.

Estas herramientas permiten el desarrollo de evaluaciones más precisas, sin o con una intervención humana limitada, aumentando la eficiencia y la velocidad de la toma de decisiones y, por lo tanto, reduciendo los costos operativos.

Sin embargo, los sesgos inherentes a los datos que se utilizan pueden reforzarse a través de algoritmos de aprendizaje automático si las empresas no cuentan con acuerdos de gobierno adecuados. Este problema se vuelve más significativo cuando ciertas salidas alcanzadas por los algoritmos de «caja negra» no se pueden explicar de manera específica y adecuada.

El uso de la nube

Los servicios de computación en la nube, que supuestamente representan un habilitador clave de la agilidad y el análisis de datos, ya son utilizados por el 33% de las compañías de seguros, y un 32% adicional dice que se moverán a la nube en los próximos 3 años.

La seguridad de los datos y la protección del consumidor son preocupaciones clave de esta actividad de subcontratación. La evidencia reunida muestra muchas oportunidades para Big Data Analytics tanto para la industria de seguros como para los consumidores.

Sin embargo, también hay riesgos que deben abordarse para que este potencial se desarrolle de manera adecuada. Algunos de estos riesgos no son nuevos, pero su importancia se amplifica en el contexto del uso de Big Data Analytics.

Este es particularmente el caso con respecto a cuestiones relacionadas con la imparcialidad y los principios para el comportamiento responsable en una era digital, así como con la precisión, la transparencia, la capacidad de auditoría y la explicación de ciertas herramientas, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

En 2019, el Grupo de trabajo InsurTech de EIOPA realizará un trabajo adicional para abordar en particular los riesgos resaltados en colaboración con la industria, la academia, las asociaciones de consumidores y otras partes interesadas relevantes y en el contexto del trabajo realizado por el Comité Conjunto de las ESA, otros foros internacionales y del diálogo asegurador UE-EE.UU.

Gabriel Bernardino, presidente de EIOPA, ha señalado que “las compañías de seguros europeas están implementando ambiciosos proyectos de transformación digital para aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y para seguir siendo competitivos en una economía globalizada. Además de los beneficios que se derivan del uso de Big Data Analytics, los aseguradores tienen que adaptar sus marcos de gobierno para abordar los desafíos que plantean estas nuevas tecnologías, en particular los problemas relacionados con la imparcialidad del uso de Big Data Analytics y la precisión y explicabilidad de los caja «algoritmos. EIOPA trabajará en estrecha colaboración con todas las partes interesadas relevantes para abordar los desafíos y con el apoyo responsable para aprovechar los múltiples beneficios para los consumidores”.

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