Escribe: Enrique González, Actuario y miembro de Community of Insurance.
El pasado miércoles, en el salón de actos de UNESPA y como una actividad de los cursos de la Escuela de Práctica Actuarial y Financiera del Instituto de Actuarios Españoles; el reasegurador Múnich Re, presento su modelo de Selección Predictiva en el Seguro de Vida.
Los modelos de selección predictiva, PUW, son metodologías que pretenden solucionar una buena parte de los problemas con los que se tropieza el proceso de comercialización, selección, suscripción y emisión de contratos de seguro de vida; garantizando el rigor técnico de la selección y del precio del riesgo en el proceso de suscripción, tratando de minorar al máximo, simultáneamente, la temida antiselección, connatural con la suscripción de cualquier seguro no obligatorio.
Es un modelo complejo, con el que a decir de sus simpatizantes, también se pretende articular un sistema a futuro, que permita defender al sector asegurador, con un modelo matemático justificado estadísticamente, de eventuales situaciones legislativas de la Unión Europea que lleven a consecuencias similares a la prohibición de la tarificación discriminada por género, y que podrían alcanzar a otras variables habituales en los criterios de selección y suscripción en seguro de vida.
El modelo se basa en una recopilación de variables múltiples sobre una cartera de pólizas en vigor, ya seleccionadas y tarificadas por métodos tradicionales, a las que se incorporan una serie de nuevas variables externas normalmente al propio proceso de selección de riesgos en vida y de naturaleza muy diversa.
Con ellos, se pretende conseguir la obtención de unos patrones de tarificación, objetivar la suscripción y mejorar distribución de los costes del riesgo personalizándolo mediante el uso de criterios adicionales a las variables tradicionales de estado de salud, edad, profesión, y actividades deportivas de ocio del candidato al seguro, en el momento de la suscripción.
Las variables externas a la cartera que se vinculan al modelo, pueden ser de diversa índole, datos médicos, como la estatura, el peso, las enfermedades previas, nivel de estudios, estatus profesional y social, nivel de renta, de endeudamiento, capacidad de crédito; otras son del tipo de las denominadas “estilos de vida”; en este grupo aparecen variables como soltero, casado, divorciado, con o sin hijos, la pertenencia a clubs sociales, deportivos, gimnasios, suscripciones de prensa y revistas, código postal, y así hasta más de 300 datos externos que en la actualidad suelen ser ajenos al proceso de suscripción.
Sometiendo todas estas variables al proceso de vinculación del modelo estadístico se determinan unos factores de riesgo con un esquema probabilístico sobre decisiones de selección y tarificación de esta cartera. En definitiva se obtiene un esquema determinado de segmentación de clientes de esta cartera, en la que unos se podrán considerar riesgos óptimos, otros menos óptimos, otros agravados de diversos grados y otros incluso rechazados.
El siguiente paso es aplicar este modelo a la suscripción sin proceso de selección a la nueva clientela objetivo; de esta forma estaríamos segmentando nuestra nueva clientela según unos criterios predefinidos, en cualquiera de las posibles direcciones, bien con ofertas dirigidas por precio a los segmentos que fueran de nuestra preferencia, o en tipo de producto para cada segmento, o en tipo de canal y producto para cada segmento, o en tipo de de condiciones de selección por producto y canal según segmento.
Ciertamente ello permite diferenciar productos, canales y precios con criterios coherentes ajustados a la política que defina el asegurador, e incluso el intermediario si tiene capacidad de influir en ello por su dimensión y volumen.
De otra parte, y en el lado más negativo, tenemos los resultados de la aplicación del modelo en las experiencias en Alemania y Reino Unido, dos mercados maduros y de poco margen, que no pueden señalarse como pruebas de éxito a la vista de los resultados determinados por su puesta en funcionamiento.
El modelo de Suscripción Predictiva en seguro de Vida, en mi opinión, aplicado como sistema automático de suscripción sin selección, no me parece una solución adaptable al mercado español, que no es precisamente un mercado maduro, en el que además hay un amplio margen de mortalidad; y para colmo de males, tenemos la Ley de Protección de Datos más restrictiva de la UE, lo que es otro problema adicional al modelo.
Así entiendo que en España, el referido modelo de PUW, no facilitaría la suscripción y consecuentemente no ayudaría a la comercialización, mientras que si podría producir un incremento de los precios del seguro de vida riesgo y crear graves problemas de discriminación en la clientela potencial.
Si es, desde luego, una buena herramienta para segmentar clientela, a los efectos de definir segmentos concretos a los que dirigir la oferta, definir políticas de suscripción por segmentos y diseño de productos específicos para cada segmento y canal. Debe darse por ello la bienvenida a su implantación en esta forma, en la medida que facilita la orientación de la comercialización del seguro de vida.
Por otra parte, creo que es un craso error, considerar que por la vía de los modelos de Suscripción Predictiva, se pueda prevenir o hacer frente a la eventual prohibición del uso de variables tradicionales como la edad, el estado de salud, la profesión y similares que determinan el riesgo. Normalmente, las Directivas de la UE en materia de seguro no van a entrar en una dinámica así, pero resultaría fácil que si entraran en una prohibición, a nivel de seguro de vida, por discriminatoria, en variables como el nivel de estudios, el estatus social, el nivel económico o el código postal, instrumentado en este caso como variable de diferenciación socioeconómica.
En cualquier caso, si a la Directiva futura de la UE, obviase imponer la prohibición, por la actuación de las agrupaciones aseguradores y profesionales de seguros constituidos en lobby para ejercer presión, no evitaría la llegada de una sentencia del Tribunal de Justicia Europeo similar a la de discriminación por género en la tarificación de seguros.
Parece que no terminamos de enterarnos, que uno de los valores innatos de la UE es la no discriminación; y quizá a una Directiva comunitaria la discriminación con base estadística contrastada le resulte aceptable y la obvie, pero al Tribunal de Justicia Europeo, y ya lo hemos padecido con la sentencia de Marzo de 2.011 (Test-Achats), la discriminación aun con base estadística acreditada la prohíbe, y en esa misma línea prohibiría la discriminación socioeconómica aplicada en los modelos de Selección Predictiva.
Seamos listos, no pongamos en uso las prácticas de suscripción que puedan dar lugar a la reclamación judicial que terminaría en una prohibición que lamentaríamos; y si bien el seguro de vida también puede vivir con ella, más vale no tentar al diablo.
