{"id":1140,"date":"2021-04-15T13:49:39","date_gmt":"2021-04-15T11:49:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wenalyze.com\/?p=1140"},"modified":"2025-06-19T13:18:59","modified_gmt":"2025-06-19T13:18:59","slug":"open-data-para-mejorar-ratio-de-siniestralidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wenalyze.com\/es\/blog-es\/open-data-para-mejorar-ratio-de-siniestralidad\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo mejorar el ratio de siniestralidad de las aseguradoras con Open Data?"},"content":{"rendered":"<p>Durante los \u00faltimos 3-4 a\u00f1os hemos visto emerger startups de an\u00e1lisis de datos en todas las industrias, incluido el sector asegurador. Poco a poco se han ido originando departamentos de an\u00e1lisis de datos, as\u00ed como se han recibido inversiones por lo que ya no tenemos ninguna duda del poder de los datos. As\u00ed mismo, la calidad y el origen de los datos son los aspectos m\u00e1s b\u00e1sicos a tener en cuenta cuando se trabaja con conjuntos de datos. Necesitamos que estos dos factores est\u00e9n claros antes de a\u00f1adir cualquier otra complejidad. Para las aseguradoras, los datos se dividen en dos: internos y <strong>externos<\/strong>. Este post hablaremos del poder de los <strong>datos externos (Open Data)<\/strong> y en c\u00f3mo estos pueden ayudar a mejorar el ratio de siniestralidad de las aseguradoras gracias a su calidad.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 son los datos abiertos (Open Data)?<\/h2>\n<p>En el \u00e1mbito de los seguros comerciales, los datos abiertos son aquellos que se refieren a la informaci\u00f3n que se puede encontrar p\u00fablicamente en cualquier sitio web o fuente relacionados con nuestros clientes comerciales.<\/p>\n<p>Open data que es<br \/>\nDesde horarios hasta el n\u00famero de empleados. Los datos externos no s\u00f3lo incluyen informaci\u00f3n relacionada con nuestras normas de suscripci\u00f3n actuales, sino que tambi\u00e9n ofrecen una visi\u00f3n que va m\u00e1s all\u00e1.<\/p>\n<figure><\/figure>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 tipo de Open Data puede utilizarse para mejorar el \u00edndice de siniestralidad?<\/h2>\n<p>Datos tradicionales y datos nuevos.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Datos tradicionales:<\/strong> puntos de datos que tambi\u00e9n se utilizan actualmente en los modelos actuariales y de precios.<\/li>\n<li><strong>Nuevos datos:<\/strong> opiniones online, reputaci\u00f3n online, riesgo de gesti\u00f3n, etc. Los nuevos tipos de puntos de datos tambi\u00e9n est\u00e1n relacionados con el riesgo del negocio pero no est\u00e1n siendo considerados actualmente por muchas aseguradoras.<\/li>\n<\/ul>\n<figure><\/figure>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo se pueden mejorar los datos tradicionales?<\/h2>\n<p>Antes de comenzar a construir modelos complejos, hay que mejorar los procesos actuales. Seg\u00fan <a href=\"https:\/\/insuranceblog.accenture.com\/brilliant-basics-how-to-improve-the-core-of-underwriting-in-small-commercial\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Accenture<\/a>, <strong>entre el 15% y el 20%<\/strong> de los datos clave que las aseguradoras recogen a trav\u00e9s de corredores y agentes <strong>son err\u00f3neos<\/strong>. La experiencia de Wenalyze es que esta cifra es entre un 15% y un 35% mayor cuando se trata de PYMES. Por tanto, muchos de nuestros actuales clientes pueden estar asegurados con una prima que no se ajusta a su ratio de riesgo real. <strong>Open Data puede ayudar a solucionar este problema<\/strong>. \u00bfC\u00f3mo? <strong>Recogiendo datos actualizados y sustituyendo los actuales datos err\u00f3neos<\/strong>.<\/p>\n<p>De un modo u otro, se pueden encontrar datos online de una gran cantidad de empresas. Como muchas de ellas quieren que sus potenciales clientes las encuentren con facilidad, la informaci\u00f3n que publican se mantiene actualizada. Tambi\u00e9n se pueden encontrar datos en registros p\u00fablicos con informaci\u00f3n oficial y actualizada. E incluso sus clientes a trav\u00e9s de sus opiniones pueden confirmar si los datos que proporcionan son fiables o no. Por ejemplo, eso de \u201cesta tienda ya no est\u00e1 aqu\u00ed\u201d lo hemos le\u00eddo muchas veces.<\/p>\n<p><strong>Open Data puede incluir el mismo tipo de datos que necesitan las aseguradoras: nombre, direcci\u00f3n, n\u00famero de empleados y actividad empresarial.<\/strong><\/p>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo pueden las aseguradoras aplicar los nuevos datos?<\/h2>\n<p>Una vez que nuestros datos actuales han aumentado su calidad, podemos empezar con la parte compleja. <strong>Los nuevos datos pueden estar relacionados con el riesgo del negocio<\/strong>. Los gestores actuariales y gestores de precios tendr\u00e1n que confirmarlo antes de implementarlo en sus modelos. Para explicar esta parte, os desvelaremos uno de los secretos de Wenalyze:<\/p>\n<p>El sistema Wenalyze construye indicadores de riesgo que ayudan a clasificar las empresas por niveles de riesgo. Por ejemplo, obtenemos una puntuaci\u00f3n para un indicador llamado <strong>Opiniones en l\u00ednea<\/strong>. Algunos de los aspectos que contiene este indicador son: fecha de la opini\u00f3n (reciente vs. antigua), tasa de la opini\u00f3n (buena vs. mala), fuente de la opini\u00f3n (Google vs. Yelp), palabras clave identificadas (\u201chorrible\u201d vs. \u201cimpresionante\u201d), autor de la opini\u00f3n (verificado vs. no verificado), y hasta 14 puntos de datos m\u00e1s se unen para dar un valor de 0 a 10 al indicador de riesgo<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de las opiniones en l\u00ednea, muchos otros indicadores son procesados por el aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning), que, haciendo su magia, encuentra qu\u00e9 <strong>indicadores de riesgo<\/strong> est\u00e1n <strong>correlacionados<\/strong> con los <strong>niveles de propensi\u00f3n a sufrir un siniestro<\/strong>.<\/p>\n<p>Las aseguradoras con las que trabajamos han comprobado que <strong>a\u00f1adir este tipo de datos<\/strong> en sus modelos de fijaci\u00f3n de precios les permite <strong>aumentar la precisi\u00f3n con la que pueden predecir un siniestro<\/strong> y, por tanto, <strong>mejorar la selecci\u00f3n de riesgos<\/strong>.<\/p>\n<figure><\/figure>\n<h2>Conclusi\u00f3n y resultados<\/h2>\n<p><strong>Gracias al Open Data<\/strong> se puede mejorar la calidad de los datos actuales y permitir a las aseguradoras <strong>suscribir con mayor precisi\u00f3n<\/strong>. A\u00f1adir a los modelos de fijaci\u00f3n de precios estos <strong>indicadores nuevos<\/strong> relacionados con el riesgo, aumentar\u00e1 la precisi\u00f3n de los modelos de predicci\u00f3n de siniestros de las aseguradoras. Con una mayor predicci\u00f3n de siniestros, las <strong>primas<\/strong> ofrecidas tanto a los clientes actuales como a <strong>los nuevos pueden ajustarse<\/strong> para mejorar el equilibrio de la cartera de siniestros.<\/p>\n<p>Aplicando estos m\u00e9todos, hemos experimentado una mejora del <strong>3% en el ratio de siniestralidad<\/strong> de una cartera de una aseguradora comercial y este a\u00fan puede ser m\u00e1s alto. Desde un punto de vista competitivo, <strong>una mejor selecci\u00f3n del riesgo permitir\u00e1 a las aseguradoras<\/strong> que adopten estas tecnolog\u00edas suscribir mejores riesgos, mientras que sus competidores, en caso de no contar con este tipo de soluciones, estar\u00e1n aceptando peores riesgos al ignorarlo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Durante los \u00faltimos 3-4 a\u00f1os hemos visto emerger startups de an\u00e1lisis de datos en todas las industrias, incluido el sector asegurador. Poco a poco se han ido originando departamentos de an\u00e1lisis de datos, as\u00ed como se han recibido inversiones por lo que ya no tenemos ninguna duda del poder de los datos. 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