Datos sintéticos: un activo estratégico en el ámbito de los seguros

La legislación es, lógicamente, muy estricta en este terreno, y no se pueden emplear datos reales de clientes para otro objeto que no sea el contratado. Y es aquí donde entran los datos sintéticos, pero… ¿En qué consisten exactamente? Los datos sintéticos son información generada artificialmente mediante algoritmos y técnicas computacionales avanzadas, diseñados con el objeto de emular datos reales. A diferencia de los datos obtenidos a través de observaciones o mediciones directas, los datos sintéticos se crean utilizando modelos que imitan las características estadísticas de conjuntos de datos auténticos. Estos datos ofrecen una significativa ventaja frente a los reales: son ilimitados, con lo que las posibilidades de hacer emulaciones son mucho más elevadas.

El “motor” detrás de los datos sintéticos se fundamenta en algoritmos de inteligencia artificial (IA), en concreto en sistemas que emplean el aprendizaje automático (machine learning) y redes neuronales. Estos algoritmos estudian los patrones de comportamiento empleando datos reales y, posteriormente, generan nuevos datos que mantienen las propiedades estadísticas del conjunto original, pero sin replicar información específica. Esta es la principal ventaja de emplear datos sintéticos: se preserva la privacidad y el anonimato, ya que no contienen información personal real.

La explotación de datos reales de cara a simulaciones se ve limitada a muchas restricciones, empezando por las normativas sobre privacidad, como es el caso del GDPR en el ámbito europeo. En este sentido, los datos sintéticos se consolidan como una excelente solución que ofrece cuatro ventajas estratégicas fundamentales para empresas y organizaciones que los gestionen:

1. Protección de la privacidad y cumplimiento normativo

Los datos sintéticos, al no estar vinculados de ninguna manera a individuos específicos, garantizan que se respeta la privacidad y el cumplimiento estricto de la normativa vigente. Este aspecto resulta de especial relevancia en sectores como el sanitario, el financiero, o el de los seguros, donde la protección de la información adquiere una relevancia especial.

2. Mejora de la calidad en las simulaciones para el desarrollo de nuevos productos

El proceso de creación de productos, especialmente en ámbitos como el sector de los seguros, requiere la simulación de un amplio abanico de escenarios potenciales. Los datos sintéticos, gracias a su capacidad para ser generados en volumen y estar específicamente modelados para abarcar situaciones extremas o poco frecuentes, ofrecen una base de prueba considerablemente más extensa. Esta ausencia de limitaciones existentes con los datos reales, permite alcanzar altas cotas de precisión en el desarrollo de nuevos productos, puesto que han sido sometidos a pruebas en un espectro más amplio de condiciones en comparación con lo que los datos reales podrían proporcionar.

3. Mayor capacidad de innovación

El empleo de datos sintéticos libera a las empresas de tener que dedicar ingentes recursos en la recolección de datos auténticos, un proceso que, con frecuencia, se dilata en el tiempo e implica unos costos elevados. Facilitando un acceso inmediato a información adecuada y confeccionada para su posterior análisis, los datos sintéticos facilitan una considerable aceleración en los procedimientos de investigación y desarrollo. Esta dinámica permite a las empresas explorar y ensayar con nuevos modelos y algoritmos a una velocidad sin precedentes, lo que les facilita alcanzar posiciones de liderazgo en sus respectivos mercados.

4. Acceso a datos que, de otra manera, serían imposibles de obtener

En determinados sectores de mercado, llevar a cabo simulaciones sobre nuevos desarrollos resulta extremadamente complicado cuando se trabaja con datos reales. Los procesos de investigación se topan de golpe contra el muro de las restricciones éticas y la privacidad. En este sentido, los datos sintéticos son una alternativa de gran valor, puesto que permiten la simulación de escenarios concretos o el análisis de tendencias sin incurrir en compromisos éticos o de confidencialidad. El trabajo con datos ficticios permite que se eliminen todas las limitaciones en el desarrollo, lo que facilita que se alcancen horizontes inéditos en el desarrollo de nuevos productos frente a la naturaleza limitada de los datos reales.

Optimización en el desarrollo y ajuste de modelos predictivos

Los modelos predictivos son vitales en el ámbito de los seguros, desempeñando un papel crucial en la determinación de primas y en la evaluación de riesgos. Los datos sintéticos facilitan la capacidad de elaborar y ajustar dichos modelos de manera segura y eficaz, salvaguardando la privacidad de los clientes. Esta metodología permite crear modelos más precisos y útiles, tanto para la identificación eficiente de fraudes como para una evaluación de riesgos más acertada.

Simulación detallada de escenarios de riesgo

Aunque los sucesos catastróficos o de alto riesgo son poco frecuentes, su impacto en el sector de los seguros puede ser determinante. El empleo de datos sintéticos permite la simulación con gran precisión de dichos escenarios, permitiendo a las aseguradoras adelantarse a estas situaciones y contar con planes de contingencia, reduciendo su exposición al riesgo.

Cumplimiento normativo y ejecución de pruebas de estrés

Como hemos apuntado con anterioridad, las normativas son muy rigurosas en el sector de los seguros. En este sentido, los datos sintéticos son una solución idónea para organizaciones que manejan información privada de sus clientes y son perfectos para llevar a cabo pruebas de estrés (simulación para evaluar la capacidad de la organización para enfrentarse a situaciones extremas, sin exponer datos confidenciales). Esta estrategia asegura que las compañías satisfagan las regulaciones vigentes mientras protegen la confidencialidad de la información de sus clientes. 

Los datos sintéticos se consolidan como elementos fundamentales en la transformación del sector de los seguros, facilitando la precisión en la evaluación de riesgos, mejorando la personalización de la oferta de seguros y asegurando un cumplimiento estricto de las normativas de privacidad. Este tipo de información replica con gran fidelidad conjuntos de datos reales, permitiendo a las aseguradoras llevar a cabo análisis de estrés precisos, desarrollar modelos predictivos más exactos y abrir nuevas vías en el desarrollo de productos. En el futuro a corto plazo, se espera una expansión significativa del impacto de los datos sintéticos en la industria aseguradora, cuyo uso se diversificará.

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