La edad ya no explica el seguro de Vida a la hora de tarificar

La edad ya no explica el seguro de Vida a la hora de tarificar

Fuente: BDS  4 de octubre
Jornada de ICEA sobre modelos predictivos aplicados en el seguro de Vida, patrocinado por SWISS RE
Los tiempos han cambiado y los nuevos estudios que valoran las mejores formas de tarificar en el negocio de Vida están demostrando que lo que antes era fundamental hoy ya no tiene tanta importancia. Esta es una de las afirmaciones expresadas ayer en la jornada de ICEA sobre modelos predictivos aplicados en el seguro de Vida, patrocinado por SWISS RE.

Realizaron esta afirmación los profesores universitarios de la Universidad Carlos III de Madrid José Miguel Rodríguez-Pardo y Miguel Usabel. El primero explicó las ventajas competitivas que los modelos predictivos pueden aportar al seguro de Vida, entre las que destacó que mejorará la manera de hacer 'pricing' y generará menores costes en la realización del seguro al automatizar los procesos.

No es difícil aplicar estos modelos a Vida

Señaló también que los modelos predictivos aplicados a Vida “no son más que técnicas normales que se aplican en muchos negocios y también en el negocio No Vida y aplicarlo no es complicado”. Reafirmó esto al afirmar que “no hay mucha diferencia entre un modelo de este tipo aplicado a Autos que uno a Vida. Cambia el periodo de exposición, pero las técnicas subyacentes son iguales”. Sobre la edad, afirmó que “la edad cronológica no captura el riesgo de mortalidad”, e indicó, basado en una serie de tablas elaboradas en Estados Unidos, que por debajo de los 60 años la edad no tiene influencia y a partir de los 100 pasa lo mismo. Además, considera que el actual “es el mejor momento para cambiar el modelo actuarial usado. Ya no sirve para el negocio de Vida”. Apuntó además que la utilización de estos modelos predictivos puede tener otras aplicaciones como es el marketing o la segmentación en las redes sociales.

Por su parte, el profesor Miguel Usabel habló de la metodología actuarial aplicada a los modelos predictivos. Basándose en datos reales, explicó los beneficios de la utilización de estos modelos. Concluyó su exposición indicando que el patrón debe ser dinámico y que no tiene sentido hacer un modelo que no se va a revisar. También matizó que cada patrón es específico para cada tipo de cartera y que para hacer el mejor princing habría que mezclar tanto las tasas de mortalidad como los datos de la caída de cartera.

No es el fin de los suscriptores

Después del descanso se habló sobre el papel de la suscripción y su ‘espacio’ dentro de estos modelos predictivos. La ponencia corrió a cargo de Paloma Fernández, manager L&H Underwriting de SWISS RE Europe, Sucursal en España. Rotundamente indicó que sí hay espacio a pesar de la utilización de procesos más automatizados, simplemente hay que adaptarse a los cambios. Señaló que “con los modelos predictivos el suscriptor tiene que dar una vuelta total a su trabajo. Hasta ahora se detectaba ‘quién es el malito’ y ahora hay que valorar quiénes tienen los mejores riesgos”. Otro de los cambios, comentó Fernández, es que el suscriptor tendrá que “empezar a conocer bien la cartera y tener más calidad en los datos que posee”. En su charla mencionó también que hay que darle importancia a otros factores predictivos que a partir de ahora serán más importantes: estado civil, residencia, ingresos, educación, hábitos de vida u otros muchos de carácter financiero.

Cerró el acto el Predictive Underwriting Consultant de SWISS RE UK, William Trump, quien habló de la importancia de los datos que se poseen y cómo sacarles el mejor provecho. Indicó que el objetivo último de la calidad de los datos tienen que llevar a que el seguro de Vida sea más fácil de suscribir, contar con más datos del cliente con el fin de ajustar más las primas según los riesgos de cada uno.

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