Una de las cuestiones que más hemos tratado en nuestros últimos eventos tiene que ver con la transformación de diferentes modelos de negocio, industrias y organizaciones sobre la base de la introducción de la «economía del dato» o «tecnologías Big Data».

Estas realidades de transformación, es un aspecto que veremos en cada vez más industrias y sectores. El informe de Accenture «El Internet de las Cosas en la estrategia de los ejecutivos Españoles«, se recoge como el 60% de la alta dirección ve mucho potencial en el Internet of Things. Esto abre una enorme oportunidad para los datos, porque la sensorización de «nuestra vida, y los objetos que nos rodean«, obviamente tiene una capacidad de generación de datos descomunal. Pero en este mismo informe se recoge como se estima que se emplea menos del 1% de la información y los datos que se generan gracias al IoT.

Uno de los sectores con mayor potencial en dicho informe es el de los vehículos personales, con la inclusión de sistemas de diagnóstico a bordo que monitorizan los patrones de conducción para poder ofrecer pólizas a medida. La «personalización de la economía» llegando a otro sector más. De hecho, según el Informe Global de Automoción, El 82% de los conductores espera beneficios de los datos que genere su vehículo.

Dentro de la industria de los seguros, hablamos de las pólizas de vehículos, dada la transformación que está viviendo en los últimos años. Comencemos por EEUU, donde las cosas suelen ir más rápido que por otras latitudes y longitudes. Compañías como Allstate con su programa «Drivewise», State Farm con «Drive Safe and Save» y Progressive con «Snapshot», ofrecen ahora a sus clientes un esquema de relación basada en: yo monitorizo cómo conduces, y si te comportas bien acorde a unos parámetros conocidos, pagarás menos. Es lo que se ha venido a llamar «Usage-based insurance«. Como ya pagamos por el consumo que hacemos de electricidad (bueno, más o menos) o por la gasolina, pues eso mismo, pero en el sector asegurador. Una tendencia que cada vez veremos en más sectores.

El Big Data lo que introduce es la reducción de costes que habitualmente se generan por la asimetría de información. Como yo no sé si te vas a portar bien, por si las moscas, te cobro una póliza mayor. Para ello, las compañías aseguradoras te instalan un GPS que monitorizan patrones de conducción. Estos datos, que tú consientes ceder a la compañía, son, con una granularidad/frecuencia de muestro de entre 1 y 5 segundos:

• Ubicación: latitud y longitud por donde te vas desplazando.
• Grado de aceleración/desaceleración: km/h ganados o perdidos, y su comparación en términos de segundos para saber la brusquedad
• Vector de giro: fuerzas G, que mide en cierto modo la fuerza del giro y su grado de cambio para detectar brusquedad, agresividad, etc.
• Hora y día: sello de tiempo, para saber sobre qué horas y días te desplazads

Con estos datos (que seguramente tengan más), podemos saber, para un conductor dado:

• Cómo de brusco conduce: aceleración/desaceleración (el acelerómetro que incorpora lo permite)
• Cómo gira: fuerzas G de giro para saber su agresividad en las mismas
• Lugares por los que ha pasado: ¿lugares seguros? ¿carreteras principales o secundarias? etc.
• Carreteras que más frecuentemente emplea (ya sabemos que las secundarias tienen una tasa de siniestralidad superior)
• Horas y días de más frecuencia de conducción, para saber si conduce en «rush hours» u «horas pico» (por ejemplo, ya sabemos que a las noches, y en carreteras secundarias, el índice de mortalidad y riesgo es también mayor)
• Velocidad y estadísticos básicos: media, moda, mediana, máxima, mínima (y poder sacar así patrones)
• Respeto a las señales de circulación: dado que sabemos por dónde se ha movido, y tenemos datos cartográficos con las limitaciones de velocidad integradas, podemos sacar un «score de buena conducta«, incluso con «grados de cumplimiento» para saber si respeta las normas de circulación.
• etc.

Según he podido entender,  basan su modelo analítico de scoring en estos datos, de manera que obtienen un «score de conductor«. Un poco en la línea de lo que es disponer de un «score crediticio» (como ya hablamos aquí). Este score permite que con una fórmula de ahorro, podamos decirle a cada conductor cuánto le vamos a cobrar dado su riesgo de conducción. Este modelo de «Pay How You Drive» (PHYD) abre muchas nuevas puertas y seguro vemos recorrido en todo ello próximamente.

Obviamente en todo esto, no podemos dejar de lado el trade-off entre «Ahorro» vs. «Privacidad». ¿Qué riesgos pueden existir? Que se sepa dónde estemos en todo momento (y el consiguiendo y manido «Gran Hermano»), la «Third-party doctrine» (si cedo los datos a un tecero, no puedo luego reclamarlos de vuelta) y que esto de la información despersonalizada es un mito. Ahora bien, veo «ahorros» no solo individuales, sino globales:

• Cuando una persona se autodiagnostica, gana en conciencia, por lo que es más probable que cambie de comportamiento. En este punto, y con el objetivo de hacer algún contraste, sería interesante ir perdiendo endogamía en la muestra (actualmente todos los conductores que en EEUU están contratando estos seguros son precisamente los que ya mejor conducían…). Aunque también es cierto que si se acaban metiendo todos «los buenos», los que se quedarían fuera, ¿entiendo reaccionarían? Muy interesante esta línea desde el punto de vista sociológico.
• Si el «score de conducción» fuese elevado a «Dato público de interés general», podríamos mejorar mucho el sector. Si las compañías aseguradores debieran pasarse ese dato a través de un «Registro Central del Estado«, mucho mejoraría. Como ya funciona para evitar el fraude, por ejemplo. De hecho, entiendo, el primer interesado en esto sería el Ministerio del Interior.
• Hacer coches y carreteras más seguras, dado que sabríamos cómo se comportan, en agregado los conductores que pasen por determinados puntos. Esto, seguro que a la Dirección General de Tráfico le puede interesar.
• Se podría llegar a acuerdos con comercios habitualmente relacionados con el vehículo (estaciones de repostaje, compra de productos en tiendas, grandes centros comerciales a los que habitualmente nos desplazamos en vehículos, estaciones de radio, etc.) para ofrecer descuentos a comercios asociados o los que quieran asociar su branding a determinados patrones de conducción.
• etc.

Hay factores de riesgo al volante que dejamos de lado (micrófonos para el ruido, cámaras para la mirada, copiloto -según un estudio de la Fundación Línea Directa la mujer al volante y el hombre como acompañante es la fórmula de menor riesgo-, etc.), pero quizás veamos pronto todo esto integrado también. Haciendo un rápido Googling para España, he dado con Next Seguros, compañía aseguradora que basa su modelo de negocio en mucho de lo que aquí hemos explicado. En Rastreator salen también algunas otras genéricas que también ofrecen estas posibilidades.

Por último, nunca olvidar del plano legal y la importancia del «Compliance Officer» y garantizarnos que todo esto es posible (a sabiendas que EEUU no es España/Europa, y que la nueva Directiva de Protección de Datos está a la vuelta de la esquina).

Ya ven que esto del «Usage-based insurance» abre muchas cuestiones a reflexionar y transforma muchos elementos de un sector (modelo de negocio, tarificación, plano legal, etc.). Una más, entre las industrias, que el Big Data está dotando de nuevas capacidades.