La digitalización de los negocios y la conectividad de los objetos han abierto un mundo nuevo de información valiosa oculta en los datos. La capacidad tecnológica de almacenarlos, procesarlos y analizarlos está haciendo posible una nueva forma de hacer negocios. La llamada “cuarta revolución industrial” o “industria 4.0” tiene en el Big Data uno de sus mayores aliados. Una revolución a la que la gestión de riesgos no es ajena.
Aunque la tercera revolución industrial, asociada a la digitalización de los negocios, todavía está lejos de haber concluido, la evolución de la tecnología señala ya el camino hacia una cuarta ola de desarrollo técnico y económico. La industria 4.0 da sus primeros pasos de la mano del análisis de riesgos y de datos, la incipiente inteligencia artificial, la robotización, el internet de las cosas (Internet of Things o “IoT”, por sus siglas en inglés) o la impresión 3D.
Sin embargo, la verdadera revolución va más allá de la aplicación concreta de tecnologías aisladas. El cambio más importante se está dando alrededor de la toma de decisiones, la forma de hacer negocios y gestionar la producción, la gobernanza de las organizaciones y la gestión de riesgos. Todo bajo una perspectiva integrada y transversal, que va más allá de las decisiones aisladas y lineales que se han venido tomando hasta ahora.
“Los cambios y las disrupciones asociados a la cuarta revolución industrial significan que vivimos en un momento de grandes promesas y grandes riesgos. El mundo tiene el potencial de conectar a miles de millones de personas más a las redes digitales, mejorar dramáticamente la eficiencia de las organizaciones e incluso administrar activos de manera que puedan ayudar a regenerar el entorno natural”, señala Klaus Schwab, Founder and Executive Chairman del World Economic Forum.
Para Schwab, los desafíos son casi tan relevantes como los beneficios. Organizaciones incapaces de adaptarse y atrapadas en un pensamiento tradicional. Empresas absortas en las preocupaciones inmediatas sin capacidad de poder planear estratégicamente a largo plazo. Y problemas asociados a las tecnologías en sí mismas, como todo lo relacionado con la ciberseguridad. Todos ellos retos ante los que el análisis de datos y la gestión de riesgos tienen mucho que decir.
“La confluencia de datos y tecnología ha cambiado las reglas del juego en la gestión de riesgos […] La disponibilidad y el almacenamiento de datos, la potencia de procesamiento y las técnicas de modelado predictivo han aumentado nuestras capacidades de cuantificación del riesgo en más de 10 veces en los últimos años solo en los riesgos de propiedad y accidentes”, explica Ben Fidlow, líder del equipo global de Core Analytics, perteneciente al departamento de Risk & Analytics de Willis Towers Watson.
El uso del análisis avanzado de datos para dar forma a las estrategias de gestión de riesgos no se limita al sector asegurador. Cada vez más empresas entienden los beneficios de utilizar sus propios datos para predecir, anticipar y minimizar los riesgos asociados a su actividad. Sin embargo, acceder a los datos e integrar la modelización de riesgos en la propuesta de valor de una compañía no es tan sencillo como parece.
“Históricamente, el riesgo se ha evaluado de manera cualitativa y de forma aislada, lo que ha dado lugar a que los directores financieros utilicen estos datos como información complementaria, sin conectarlos con la visión general de la organización”, señala Fidlow. “La tecnología puede contribuir ahora a crear una estrategia de gestión de riesgos integral”.
Hoy en día, parámetros como el retorno de la inversión ya pueden aplicarse a los gastos en seguros y a la asignación de recursos para la gestión de riesgos. Para Fidlow, este es solo un primer paso. Las estrategias de gestión de riesgo basadas en análisis de datos típicamente se están aplicando en los seguros de Daños y Responsabilidad Civil. Una vez que este punto de vista sea adoptado por los altos ejecutivos de las empresas (“C-Suite”), es probable que sigan el riesgo de Salud y Beneficios, el riesgo de Pensión y los riesgos Operacionales. “La relación entre riesgo y retorno de la inversión no será una teoría más. Se convertirá el motor de toda la estrategia empresarial corporativa”, concluye Fidlow.
Las estadísticas indican que el sector de los seguros en España está en auge y que la previsión es de seguir creciendo. Además, el sector se encuentra inmerso en un importante proceso de transformación en el que el Big Data juega un papel crucial.
El volumen de datos que manejan estas compañías es cada vez mayor y su almacenamiento en la nube puede ser una oportunidad para seguir creciendo. Expertos en este campo aseguran que el análisis de datos puede ayudar a las compañías aseguradoras a aplicar modelos predictivos que les permitan reducir los costes e incrementar las ventas.
Esta tecnología del Big Data, además, les permite identificar y clasificar a los clientes que son más propensos a los impagos o que tienen mayor probabilidad de abandono, y también permite establecer perfiles de riesgo para predecir posibles fraudes en las solicitudes.
Además de estas ventajas, el Big Data se vale de herramientas cada vez más potentes, lo que hace que las aseguradoras recurran cada vez más a esta tecnología, que permite entender mejor a los clientes para poder ofrecerles productos cada vez más personalizados.
En definitiva, el análisis de datos que permite el Big Data facilita la estrategia de las aseguradoras, lo que se traduce en mayor beneficio para ellas y para sus clientes. Podemos resumir así las ventajas de esta tecnología en el campo de los seguros:
El Big Data en el mundo del seguro se aplica en la actualidad en productos muy concretos: seguros de vida, seguros de salud y seguros de automóvil. Pero no tardará en llegar al resto de productos.
