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La aplicabilidad es uno de los grandes retos que nos plantea la tecnología. Es decir, cómo el ejercicio intelectual -que es crucial en el proceso de innovación- se convierte en valor para nuestra sociedad y/o nuestros clientes.

Quizás el segundo reto es el de la consiliencia, la unión de conocimientos y la información de distintas disciplinas para crear un marco unificado de entendimiento y, por tanto, más completo. Vamos a proponer hoy este ejercicio en un tema actual, importante y retador: los fenómenos meteorológicos extremos.
 

Un verdadero reto para las aseguradoras

La meteorología es una ciencia extremadamente compleja donde eventos hemisféricos y locales generan una gran variabilidad de efectos. La capacidad de entender la interacción de estos efectos acentúan la necesidad de crear modelos matemáticos complejos que manejan un gran volumen de datos, diversos, variables y de gran capacidad computacional. Nuestra aportación en este escenario tan complejo es aplicar esa tarea a la gestión de riesgos extremos y al impacto que tienen en las compañías de seguros.
 

Modelos analíticos y enriquecimiento de los datos

¿Cómo puedo ayudar a una aseguradora a entender el rango de exposición ante estos fenómenos? ¿Cómo puedo mejorar mi exposición al riesgo, analizar el pasado y prever el futuro? ¿Cómo combinar la gestión del riesgo con una política de expansión comercial agresiva?

La respuesta está en los datos, pero solo con ellos no será suficiente. El verdadero valor se encuentra en la capacidad de contextualización de esa información. Es decir, cómo puedo cruzar, enriquecer e incrementar su valor con nuevas fuentes: información meteorológica, cuencas hidrográficas, modelos digitales de terrenos, datos sobre inundaciones… Son un ejemplo, pero hay más.
 

Su aplicabilidad en el análisis del riesgo

La capacidad para limpiarlos, completarlos, interpretarlos y sobre todo buscar el punto de relación, algo que no es siempre obvio, es lo que nos permite crear un modelo y un mapa de riesgos que nos responda al primer estadio: la analítica descriptiva. Esta capacidad de identificar con diversos grados de detalle la intensidad con la que se ha producido un fenómeno meteorológico extremo o una combinación de estos nos permite detectar o validar la exposición acumulada y enriquecida con otra información: tipos de suelo, capas de vegetación, antigüedades de inmuebles, comparativa entre viviendas, inconsistencias en las reclamaciones, comparativa entre zonas de un mismo municipio… Todo ello marca la diferencia y nos abre el camino a la predictibilidad.
 

La predictibilidad o la gestión del riesgo

¿Cuál es la posibilidad de que estos fenómenos se repitan en un horizonte de 5, 10, 15 o 20 años? Hemos realizado trabajos de aplicación de modelos predictivos a este tipo de análisis. Y los resultados son impresionantes, no solo por la capacidad para identificar zonas de riesgo por su intensidad y aplicar esta información a la gestión del riesgo, la aceptación o tarificación de estos, sino porque incluso nos permite definir zonas de foco comercial, áreas de crecimiento, generación de nuevos productos diferenciadores, ventajas competitivas, etc.
 

No solo seguros

¿Cómo puedo aplicar esta información para dar explicabilidad de alta granularidad a los consumos energéticos? ¿Cómo me ayudará a valorar el impacto de los riesgos en mi negocio?

Es aquí donde la aportación de este tipo de modelos analíticos complejos marca la diferencia en cómo ayudamos a nuestros clientes a afrontar sus retos y aplicamos de forma creativa la tecnología a nuestro día a día.
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Somos el departamento de Marketing y Comunicación de Babel, y nos encargamos de desarrollar la estrategia de comunicación y la identidad corporativa de nuestra organización.

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