Gemelos digitales: Cómo obtener una visión de 360 grados de los riesgos inmobiliarios

A medida que los riesgos inmobiliarios se vuelven más complejos e interconectados debido a pandemias, catástrofes naturales, dificultades económicas y otros problemas, las aseguradoras necesitan profundizar y aprovechar datos más significativos y diversos para mejorar el análisis de riesgos. Según Anthony Peake, cuya empresa, Intelligent AI, se centra en la modelización precisa de riesgos, el mercado inmobiliario comercial necesita modernizarse y puede beneficiarse enormemente de las perspectivas que ofrecen unos datos más ricos y procesables.

El reto del mercado inmobiliario comercial

"Las aseguradoras y los corredores carecen de los datos completos sobre riesgos en tiempo real que necesitan para supervisar, detectar y mitigar los riesgos de los inmuebles comerciales", afirma Peake. "Sólo entre el 5 y el 10 por ciento de las ubicaciones de propiedades comerciales se inspeccionan físicamente en busca de riesgos e, incluso en aquellas que sí se inspeccionan, se siguen menos del 25 por ciento de las recomendaciones de riesgo."

Peake añade que el seguro de propiedad comercial está funcionando con pérdidas, lo que subraya la necesidad de un nuevo enfoque y una mejor inteligencia de riesgos. Según un estudio de Intelligent AI, casi el 90% de las aseguradoras y corredores que participaron en la encuesta de 2021 afirmaron que les resultaba difícil recopilar datos de calidad sobre las carteras de inmuebles comerciales. Lo que falta son perspectivas basadas en la ubicación utilizando una amplia gama de puntos de datos respaldados por inteligencia artificial.

Aquí es donde entra en juego el poder de los gemelos digitales. "Un gemelo digital puede ofrecer una visión de 360 grados del riesgo en el 100% de su cartera", afirma Peake. "Impulsará una suscripción más inteligente y un enfoque de gestión de riesgos más sólido, y representa un cambio del seguro reactivo al preventivo".

Peake explica que Intelligent AI puede construir gemelos digitales a partir de cientos de conjuntos de datos. Entre ellos se incluyen datos abiertos (como datos sobre delincuencia, incendios, valores catastrales o datos financieros), datos de análisis espectral por satélite, datos de sensores de internet de las cosas (IoT), datos de catástrofes en tiempo real (como datos sobre cursos de agua, inundaciones, temperatura, meteorología y sismos) y datos de informes de riesgos generados y extraídos por IA.

Identificación y mitigación de riesgos

"Con los gemelos digitales, se puede digitalizar toda una cartera de propiedades comerciales", afirma Peake, "y analizar los riesgos en todas las ubicaciones. La supervisión es total y se puede ampliar en función de las necesidades. Los cuadros de mando ofrecen una visión del riesgo en cualquier ubicación, o a nivel de cliente o cartera, y proporcionan una evaluación comparativa. La analítica, la inteligencia artificial y la modelización predictiva se utilizan para calcular las puntuaciones de riesgo e identificar oportunidades para mitigarlo".

Peake afirma que depender excesivamente de los datos históricos deja a las aseguradoras expuestas, ya que solo proporciona una visión parcial del riesgo, mientras que los datos procesables en tiempo real derivados de los gemelos digitales y la IA pueden promover una selección y tarificación precisas del riesgo, y ayudar a prevenir catástrofes.

"Las pérdidas y la exposición inesperada son inevitables con los métodos tradicionales", dice Peake, "porque una enorme proporción de propiedades aseguradas no se visitan, y los modelos estadísticos utilizados para predecir riesgos en lugares no vistos pueden ser poco fiables. Los gemelos digitales están demostrando ser mucho más precisos que los modelos estadísticos a la hora de predecir el riesgo en la inmensa mayoría de las propiedades no vistas por los ingenieros de riesgos."

Peake afirma que, si se dispone de un gemelo digital, la IA puede llevar a cabo estudios de gabinete por una fracción del coste, lo que permite a las aseguradoras identificar rápidamente las propiedades de alto riesgo frente a las de bajo riesgo. Las carteras pueden dirigirse para fomentar una mezcla diversa y equilibrar los riesgos, y con una mejor visión general de sus carteras, las aseguradoras pueden desarrollar programas de mejora del riesgo.

"La escasa visibilidad del riesgo no es sostenible en el clima actual", afirma Peake. "Con la inteligencia de localización global y los algoritmos predictivos, el seguro se convierte más en una asociación que en una póliza. El análisis de riesgos y la prevención de pérdidas son fundamentales, y con los puntos de datos y la modelización adecuados, las aseguradoras pueden mejorar la protección y reducir los costes."