Por Revista RPNEWS

En un mercado asegurador dominado por el seguro automotor, el Combinado Familiar (CF) parece un viejo conocido en busca de redención. Un producto que protege hogares y familias, pero que solo representa el 3% de las primas emitidas de las 50 líderes del mercado (datos de la Superintendencia de Seguros a junio 2023). La pregunta es contundente:

¿Puede un producto técnicamente sólido, pero comercialmente relegado, resurgir en la era del big data?

Sara Liberman, directora de Consure Consultora Actuarial, tiene una respuesta optimista:

«No es un problema del producto, sino de cómo lo hemos leído. Hoy, los datos disponibles nos permiten reescribir su historia.»

La paradoja de un producto «noble» pero incomprendido

“El problema no es el producto, sino cómo se lo ha trabajado”, sostiene Liberman. “Durante años, se ofreció de manera genérica, con pólizas difíciles de entender y sin adaptación al contexto. Así, el cliente no percibe valor, y el mercado no invierte en mejorarlo”.

Algunos errores que lo frenaron:

1. Diseño estandarizado: pólizas complejas, poco flexibles y con un lenguaje lejano al asegurado.
2. Falta de datos confiables: sin información actualizada sobre riesgos y siniestros, se toman decisiones a ciegas.
3. Despriorización constante: en tiempos difíciles, el foco se corre hacia productos más masivos, como el seguro automotor.
4. «Corta y pega» de coberturas: diseños idénticos para un soltero en CABA y una familia en Jujuy.
5. Decisiones en el vacío: muchas aseguradoras ajustan tarifas solo por inflación, sin analizar siniestralidad real.
6. Efecto «caballo de Troya»: se vende como complemento de seguros automotores, diluyendo su valor.

LA FÓRMULA: DATOS COLABORATIVOS + DECISIONES TRANSPARENTES COLABORAR PARA CONSTRUIR. Así funciona el modelo.

Consure propone crear una base de datos única en el mercado: un «ecosistema de datos» compartido entre aseguradoras que permita analizar riesgos, siniestros y resultados con profundidad. La información sería anónima, pero colaborativa, para crear métricas precisas.

No es altruismo: es inteligencia colectiva.

“No se trata solo de juntar números”, explica Liberman. “Se trata de comprender patrones: qué tipo de coberturas funcionan en qué zonas, dónde hay más robos o daños por tormentas, y cuánto cuesta realmente cubrir ciertos riesgos”.

¿Cómo funciona?
– Las aseguradoras participantes envían datos estructurados y anónimos sobre sus pólizas y reclamos.

• A partir de esa información, se generan perfiles:
  * Qué tipo de viviendas se aseguran, en qué zonas, con qué coberturas.
  * Qué tipo de incidentes ocurren, con qué frecuencia y qué impacto económico tienen.
  – Con esos datos, se calculan distintos indicadores, como rentabilidad por zona, cobertura, etc.

Paso a paso:
Diagnóstico técnico para la toma de decisiones estratégicas informadas:
Cada aseguradora recibe un informe con indicadores clave:
– Costo real por póliza (según siniestralidad histórica de su cartera).
– Mapas de riesgo georreferenciados (ej.: inundaciones en el Litoral vs. incendios en la Patagonia).
– Alertas tempranas de detección de fraude.
– Demora entre la denuncia del siniestro y la suscripción de la póliza.
– Tasa de riesgo, etc.

“Es como pasar de manejar con niebla a tener GPS. La diferencia entre intuir y saber es clave para la sustentabilidad”, resume Liberman.

¿Qué se logra con esto?
– Evitar pérdidas inesperadas al comprender mejor los riesgos.
– Diseñar productos ajustados a cada región.
– Tomar decisiones de expansión o retracción con información real, no solo co percepción.
– Mejorar la rentabilidad y competitividad
– Mayores y mejores ventas

PERO NO TODO ES TAN FÁCIL: DESAFÍOS A SUPERAR
Compartir datos: una idea poderosa, pero difícil de implementar
Aunque la propuesta es potente, Liberman reconoce que hay obstáculos reales:
– Resistencia natural a compartir información entre competidores, incluso si es anónima.
– “Síndrome del dato propio”: muchas aseguradoras aún ven la información como ventaja competitiva exclusiva.
– Necesidad de confianza mutua: el sistema solo funciona si hay compromiso de todos.
– Cortoplacismo: ajustar primas lleva meses; vender a pérdida da resultados inmediatos (pero insostenibles).

“Este modelo no es mágico: necesita decisión política, técnica y cultural dentro de cada aseguradora. La colaboración no siempre es cómoda, pero es necesaria si queremos dar un salto de calidad.”

El diseño busca adaptarse a distintas escalas, permitiendo que cada aseguradora reciba valor incluso con pocos jugadores. Pero nunca se implementará si no se alcanza una masa crítica mínima.

LOS PRIMEROS EN SUBIRSE AL TREN
Beneficios concretos para los pioneros
Las primeras 10 aseguradoras en sumarse a partir de esta publicación accederán a:
– Un análisis personalizado de su cartera y siniestralidad.
– Participación activa en el diseño de la herramienta.
– Reuniones periódicas para revisar indicadores, ajustar criterios y cocrear mejores métricas.

“Quiénes que entren ahora tendrán voz y voto —afirma Liberman—. No es solo una base de datos: es una comunidad técnica que busca profesionalizar el mercado y, por supuesto, mejorar la rentabilidad.”

UN RAMO QUE BUSCA SU IDENTIDAD. Un llamado a la inteligencia colectiva Queda claro que este ramo tiene un escaso desarrollo entre otras cuestiones por la:

1. Desconexión diseño-demanda
   – Diseño «puertas adentro»: Productos basados en modelos tradicionales sin estudios de mercado, encuestas o análisis de riesgos emergentes (digitalización, cambio climático).
   – Falta de segmentación: Planes no adaptados a nichos, implementación de diseños centrados en el cliente (pymes, freelancers).
2. Falta de métricas estratégicas
   – Indicadores insuficientes: Como actuaria, destaco la ausencia de KPIs robustos (siniestralidad/segmento) para decisiones basadas en datos como de plataformas colaborativas para generar indicadores confiables. Ausencia de un enfoque data-driven (decisiones basadas en análisis de datos, no en intuición).
   – Cultura reactiva: Prioridad en corto plazo (primas) sobre herramientas predictivas.
3. Complejidad y valor
   – Productos incomprensibles: Seguros combinados vistos como genéricos; los clientes ignoran coberturas incluso tras un siniestro.
   – Incertidumbre económica: Énfasis en ramas tradicionales (autos) sobre ramos nobles.

Como profesionales del sector, nuestro rol debería:
– Abogar por métricas estratégicas.
– Evidenciar el valor de estos seguros para la estabilidad socioeconómica.
– Superar la gestión reactiva: La falta de consolidación de datos técnicos (cartera, siniestros, ratios) en plataformas colaborativas impide indicadores confiables para:
* Análisis comparativos y correctivos (revisión de procesos, capacitación).
* Ajustes tarifarios y costos diferenciales (por zona/cobertura).
* Mejora de rentabilidad, resultado técnico y gestión por cobertura.

“De lo contrario, seguiremos con soluciones parche».

“Los datos no son un lujo: son una necesidad. Si logramos cambiar la narrativa sobre este seguro, el potencial es enorme.”

La pregunta final queda abierta:
¿Está el mercado asegurador dispuesto a dejar de lado la intuición y apostar por una nueva forma de hacer las cosas?

PARA SABER MÁS:
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