Los factores que se tienen en cuenta son velocidad, conducción diurna o nocturna y número de "eventos" como frenazos, golpes, excesos de velocidad, tipos de vías por los que circulamos... En definitiva, la aseguradora acota el riesgo mensualmente mediante la redefinición de la función de probabilidad de siniestro y evalúa la siniestralidad en función de hábitos pasados de exposición al riesgo. La aseguradora busca la resolución de la función de probabilidad cambiando las reglas actuales del cálculo de primas de seguros, dado que los sistemas actuales se basan en el cálculo colectivo de riesgos parametrizados por perfiles ¿dónde conducirá este sistema de monitorización con un uso mayoritario en los vehículos? A sitios, muy, muy peligrosos.
La predicción del riesgo mediante sistemas aislados
El desarrollo matemático del cálculo de las primas de seguro y la evaluación del riesgo es un campo estadístico bastante complejo, pero también tiene un avance muy significativo en matemáticas y cálculo estadístico. Sin entrar en detalles (necesitaríamos varios blogs como éste para explicarlo todo), se puede afirmar que la monitorización pasada de los eventos hace mucho más fácil la predicción futura del siniestro, dado que la función inicial de probabilidad con la que se trabaja al introducir más variables, es una función cada vez más ajustada a los eventos que realmente ocurren.
Con estos sistemas y la aplicación de diferentes modelos matemáticos, las aseguradoras estiman los valores óptimos de primas futuras mejorando mucho la función de beneficio y el cálculo de sobreprima de quiebra (componente del cálculo del precio del seguro para correcciones).
Esta monitorización va a alterar el comportamiento previsto de los individuos y modificará en el tiempo las propias funciones de probabilidad a la par del número de usuarios (se tenderá a cumplir mejor los límites de velocidad, evitar conducir por la noche para pagar menos)... Estos cambios y los análisis globales realizados por sumatoria de casos individuales, romperá el modelo de cálculo de riesgos colectivos en las primas de seguros, sustituyendo la mayoría de variables por patrones de comportamiento individual o de comportamiento análogo con muchísimas más variables observadas ¿qué ocurre entonces?
Si una empresa puede definir cada vez mejor la función de riesgo porque ya tiene un número importante de asegurados monitorizados, habrá una serie de esquemas en la curva de distribución cuya probabilidad de accidente esté perfectamente acotada y cuya prima de seguro tenga un valor muy, muy superior, hasta el punto que un uso extensivo de un sistema de monitorización de riesgos, provocará la exclusión automática de las pólizas de seguros de los extremos superiores con mayor probabilidad de riesgo.
La exclusión del seguro y la distorsión por monopolio en el mercado de primas
Estos efectos tendrán consecuencias directas sobre el precio de las primas de seguros, porque aunque a priori pareciera que puedan bajar, nos vamos a encontrar con funciones de riesgo cada vez más acotadas y los topes superiores de las primas de seguros presionarán al alza. ¿cómo se explica esto? Porque la empresa aseguradora podrá prever con mejores modelos matemáticos y podrá maximizar en todo momento la función de patrimonio y distribución de dividendos, a coste de la alteración del escenario base de la prima de póliza previa a la monitorización.
Por otra parte, quedaría por explicar qué pasa con la "prima de seguro autopredecida", porque si la compañía sabe que los carnavales me voy a Cádiz o voy a zonas de copas, o incluso que en agosto me voy un mes de vacaciones con el coche, el factor del comportamiento a futuro también jugará en el cálculo de la póliza al acotar los periodos de cálculo en el tiempo a franjas inferiores al año.
El segundo, el monopolio que se ostenta en el manejo de datos exclusivos. Si los datos que cedemos "no son nuestros" y no se pueden ceder a cada una de las aseguradoras, la aseguradora que maneje los sistemas monitorizados podrá filtrar a sus clientes, quedarse con los rentables y presentar primas muy competitivas y rechazar a los clientes de alto riesgo. Cuando hablamos de tarifas, la aseguradora que use el sistema, lo puede implantar de manera obligatoria y si los precios presionan a la baja, hacer cuasi-monopolio en un segmento con 28 millones de pólizas de seguros es muy sencillo jugando tan solo con el factor precio.
La ética del big-data y el mundo del gran Hermano
¿Somos capaces de intuir la información que puede sacar una tercera empresa que pacte nuestro mapa de navegación de Google, los movimientos bancarios y tarjetas, el consumo móvil y el rastreo de la ubicación física mediante el móvil o una caja negra en el coche? Hoy nos parece perfecto el sistema de monitorizar un coche, mañana nos parecerá perfecto usar un reloj con sensores que nos monitorice para seguros de salud y al día siguiente, nos parecerá mejor aún una combinación completa de todos nuestros rastros digitales.
A mí me vais a perdonar, pero me estoy comenzando a cansar bastante de los rastros digitales que vamos dejando por todas partes y la pérdida de libertad implícita que ello conlleva para todos. Cuando hablo de libertad individual, hablo también de estratificación, de segmentación, de la búsqueda de la uniformidad a que nos podemos ver arrastrados con un historial de big-data detrás nuestra...
¿Qué pasaría por ejemplo con los seguros de salud si se impone el sistema de los vehículos? ¿aseguraría cualquier compañía a una persona que fume, coma hamburguesas con frecuencia y lleve una vida sedentaria? Lo siento, pero sobre ética público-privada ya hemos visto muchas actuaciones, pero el Gran Hermano no va con mi carácter.
En El Blog Salmón | ¿Qué es el Consorcio de Compensación de Seguros?