El seguro paramétrico, donde las pólizas pagan cantidades predefinidas basadas en eventos desencadenantes, está ayudando a las corporaciones de todo el mundo a gestionar sus riesgos catastróficos. Mientras que el seguro tradicional para propiedades y activos vulnerables a menudo viene con deducibles grandes o límites más bajos de lo requerido y un proceso de reclamaciones prolongado, el seguro paramétrico abre nueva capacidad y paga rápidamente para cubrir costos inmediatos.

Dado que los pagos paramétricos dependen de eventos desencadenantes en lugar de la pérdida exacta que experimenta una empresa, es importante estructurar una póliza que responda de la manera correcta cuando ocurre un evento de choque. En el pasado, algunas organizaciones han comprado pólizas paramétricas que no cumplieron con sus expectativas durante una catástrofe. Las empresas que están considerando aprovechar la transparencia, flexibilidad y rapidez de una póliza paramétrica deben asegurarse de considerar estos tres aspectos para garantizar una cobertura exitosa: usar un índice que refleje el riesgo, establecer el punto de activación correcto y elegir una fuente de datos que responda rápidamente.

Cuando las empresas compran productos de seguros que resultan ser inadecuados y las dejan con los costos de una pérdida catastrófica, ni ellas ni sus aseguradoras tienden a revelar los detalles públicamente. Por esta razón, los pocos ejemplos de donde el seguro paramétrico no cumplió con las expectativas que discutimos en este artículo provienen del sector público.

1: Use un índice que refleje el riesgo

La Capacidad de Riesgo de África (ARC), un fondo de riesgo que protege a los gobiernos y poblaciones africanas contra riesgos climáticos y catastróficos, proporcionó seguro paramétrico contra la sequía al gobierno de Malaui de 2015 a 2016. Ocurrió una sequía severa durante el período de la póliza, pero no se activó ningún pago inmediato bajo la póliza paramétrica.

ARC utiliza un modelo de riesgo para determinar cuándo se deben realizar los pagos paramétricos. Monitorea la precipitación, modelando cómo el momento, la cantidad y la distribución de la lluvia afectarán los rendimientos de los cultivos, para medir la sequía. Luego superpone la medida de la sequía en un índice de vulnerabilidad de la población para estimar la cantidad de personas que se verían afectadas por la sequía y el costo de ayudarlas.

En el año de la póliza 2015/16, muchas personas en Malaui se vieron afectadas por la sequía, pero el modelo de ARC había calculado que el impacto sería mucho menor. Después de una revisión, se descubrió que el modelo se basaba en información desactualizada sobre qué cultivos se estaban cultivando y dónde. Como resultado, la cobertura se ajustó y ARC hizo un pago de $8.1 millones USD al gobierno de Malaui. ARC ha continuado ajustando sus modelos desde entonces y un número creciente de países africanos están utilizando su cobertura para financiar esfuerzos de ayuda después de sequías, ciclones y otras catástrofes.

Sea cual sea el peligro, es importante asegurarse de que el índice de una póliza paramétrica, la medida del evento para el cual la póliza ofrece protección, represente con precisión el impacto en el terreno de una catástrofe.

2: Establezca el punto de activación correcto

El Banco Mundial compró un bono catastrófico paramétrico en 2017 para cubrir riesgos pandémicos. El bono estaba destinado a ayudar al entonces recién creado Fondo de Financiamiento de Emergencia para Pandemias (PEF) del Banco Mundial a dirigir cientos de millones de dólares en financiamiento a países en desarrollo rápidamente cuando estuvieran en riesgo de una pandemia en expansión.

Este bono fue criticado al inicio de la pandemia de COVID-19 en 2020. El desencadenante del bono dependía de que cualquier pandemia cumpliera ciertos umbrales de casos y muertes a nivel mundial y en varios países, así como de una tasa de crecimiento de casos calculada como 'exponencial' en países seleccionados.

Estos umbrales no se cumplieron hasta el 31 de marzo de 2020 y se confirmó por primera vez el 17 de abril, con los primeros pagos desembolsados a los gobiernos en mayo. Para entonces, ya había más de 3 millones de casos confirmados de COVID-19 en 215 países y territorios. Los países vulnerables podrían haber beneficiado de financiamiento anterior para implementar medidas preventivas para limitar la propagación. El Banco Mundial decidió posteriormente no continuar con futuros esfuerzos de transferencia de riesgo pandémico.

Sea cual sea la catástrofe que el seguro paramétrico esté protegiendo, es importante establecer el punto de activación correcto. De lo contrario, las organizaciones corren el riesgo de verse atrapadas, como los países vulnerables a principios de 2020 con COVID-19, cuando una catástrofe golpea que no cumple con los umbrales requeridos para un pago, pero causa una gran pérdida.

3: Elija una fuente de datos que responda rápidamente

El gobierno de Filipinas compró un bono catastrófico paramétrico en 2019 por $225 millones de protección contra riesgos de terremotos y ciclones tropicales. A mediados de diciembre de 2021, el tifón Rai (conocido en Filipinas como tifón Odette) causó 410 muertes y $1 mil millones en pérdidas económicas, según Aon.

No fue hasta más de un mes después, el 24 de enero de 2022, que el agente de cálculo del bono pudo confirmar que se habían cumplido los umbrales para un pago y que los fondos podrían comenzar a ser desembolsados. El proceso de cálculo final dependía de aún más datos y la cantidad final que se pagaría no se finalizó hasta mediados de mayo. Cuando expiró la cobertura del bono catastrófico, el gobierno de Filipinas decidió no renovarlo, eligiendo seguros tradicionales basados en indemnización en lugar de paramétricos.

Casi inmediatamente después de un evento catastrófico, las organizaciones enfrentan interrupciones en las operaciones normales y comienzan a incurrir en gastos de emergencia. Las pólizas paramétricas son ideales para cubrir costos inmediatos, pero la incertidumbre sobre cuánto se pagará y los retrasos en recibir fondos dificultan la capacidad de las organizaciones para tomar decisiones.

La mayoría de las pólizas paramétricas proporcionarán garantías de que los pagos se liquidarán en aproximadamente un mes. Algunas han sido conocidas por pagar solo horas después de un evento. El tiempo entre un evento y un pago depende de las fuentes de datos utilizadas y del agente de cálculo: es importante elegir una fuente de datos que responda rápidamente.

Cómo construir desencadenantes resilientes para el seguro paramétrico contra terremotos

Más corporaciones que nunca están recurriendo al seguro paramétrico para cubrir riesgos de terremotos, impulsadas por deducibles altos, exclusiones y pagos de reclamaciones lentos del seguro tradicional. Pero solo cuando golpea un terremoto se probará su cobertura. Con el seguro paramétrico, es vital que las empresas utilicen un índice que refleje verdaderamente su riesgo, establezcan el punto de activación correcto y elijan una fuente de datos que responda rápidamente.

Safehub, cuyos sensores compactos están siendo utilizados para la gestión del riesgo de terremotos por grandes corporaciones en todo el mundo, ahora está proporcionando su tecnología para proporcionar datos específicos de activos para el seguro paramétrico en asociación con Liberty Mutual Reinsurance.

Esto significa que el índice en el que se basa una póliza paramétrica refleja más precisamente cómo un edificio o activo asegurado es afectado por un terremoto. Los datos de Safehub pueden ayudar a las corporaciones a establecer puntos de activación donde esperan experimentar una pérdida. Los datos se informan rápidamente, con alertas en minutos que ayudan a las organizaciones a responder y permiten a las aseguradoras calcular y desembolsar un pago en un corto período.

Aprende más en: safehub.io/es/earthquake-response/parametric-insurance/.

Muchas organizaciones están expuestas a grandes riesgos sísmicos donde los seguros tradicionales no son suficientes. Las pérdidas clave están excluidas, los deducibles son altos y los reclamos pueden tardar meses o años en resolverse. En los últimos cinco años, más empresas han recurrido a seguros paramétricos para riesgos catastróficos complejos. Pero, ¿cómo puedes asegurar que el pago refleje con precisión cómo un edificio fue afectado por un terremoto?

A principios de 2024, Safehub, Liberty Mutual Reinsurance y MGA XS Global participaron en un seminario web organizado por InsTech para discutir sensores y seguros paramétricos para riesgos sísmicos. Este artículo reflexiona sobre ese seminario unos meses después, tras varios grandes terremotos globales: el terremoto de magnitud 7.5 en abril en Taiwán, del cual los sensores de Safehub han recolectado datos, así como un anuncio de colaboración exclusiva entre Safehub y Liberty Mutual Re, expandiendo su solución globalmente.

Respondiendo a los Terremotos Recientes

La tecnología de sensores de Safehub está instalada en edificios en áreas propensas a terremotos en todo el mundo. Midió dos terremotos significativos alrededor del tiempo del último seminario web: un evento de magnitud 5.8 el 7 de diciembre de 2023 en Ciudad de México y un evento de magnitud 7.6 en Ishikawa, Japón central, en el Año Nuevo de 2024.

“Nuestros clientes que tenían edificios en el área de Tokio recibieron alertas diciendo que sus edificios habían sido sacudidos, pero no afectados. Esto les permitió continuar con sus operaciones comerciales con confianza.” – Andy Thompson, CEO y cofundador de Safehub

Desde entonces, Taiwán fue sacudida por un terremoto similar de magnitud 7.5 en abril. Sin embargo, a diferencia del terremoto en Japón, los sensores de Safehub ayudaron a sus clientes en el área de una manera diferente. Los sensores de Safehub recolectaron datos de edificios en la zona y determinaron un potencial de daño en algunos edificios de clientes. Esto les permitió priorizar la respuesta de emergencia para esos sitios, mientras reanudaban operaciones en los otros.

Antes del seminario web, Safehub también lanzó un tratado de seguro paramétrico contra terremotos con XS Global en Ciudad de México, el cual fue puesto a prueba por primera vez. Safehub proporcionó un informe de incidentes a XS Global y Liberty Mutual Re poco después de un terremoto el 7 de diciembre. Fue el primer informe de incidentes vinculado a una póliza desencadenada por sensores entregado después de un terremoto. La sacudida no fue suficiente para desencadenar pagos y no se reportaron daños.

“Para nuestros clientes que tienen operaciones, tiendas minoristas o instalaciones en Ciudad de México, a menudo con cientos de personas, la capacidad de tener información [sobre cómo el terremoto afectó sus instalaciones] inmediatamente fue una grata sorpresa.” – Alejandro Solorzano, Jefe de Transferencia de Riesgos Alternativos e Innovación, XS Global

Desde entonces, Safehub y Liberty Mutual Reinsurance han anunciado una colaboración exclusiva. Esto permite a las organizaciones globales acceder a un producto de seguro paramétrico que paga automáticamente cuando la sacudida medida por un sensor en su ubicación excede un cierto umbral.

Los Problemas que los Seguros Paramétricos Están Solucionando

InsTech realizó una encuesta para investigar los desafíos en el mercado de seguros contra terremotos. Encontró que los pagos lentos de reclamos eran uno de los mayores problemas, seguido por altos deducibles y exclusiones.

Deducibles, exclusiones y demoras en los pagos de reclamos significan que muchas organizaciones están más expuestas a los terremotos de lo que les gustaría estar.

“En muchos países sensibles a los terremotos, particularmente México, la mayoría de las grandes corporaciones carecen de cobertura. Debido a los grandes deducibles, en recientes terremotos en México, el pago total de seguros fue pequeño... También hemos visto en eventos recientes como el terremoto de Acapulco de 2021 que no hay suficientes ajustadores de pérdidas en el terreno para evaluar los reclamos, causando una demora en el pago.” – Jean-Christophe Garaix, Jefe de Agricultura y Paramétricos, Liberty Mutual Reinsurance

Mientras que el seguro tradicional paga reclamos basado en una evaluación de la pérdida, el seguro paramétrico paga montos predefinidos basados en desencadenantes de eventos, usualmente eventos meteorológicos o catastróficos. Esto significa que los pagos pueden ocurrir más rápidamente, y los pagos paramétricos pueden usarse para casi cualquier propósito, como gastos de emergencia, costos en un deducible de seguro tradicional o interrupción de negocios.

“En nuestra experiencia con pólizas paramétricas contra terremotos y huracanes, el informe de pérdidas se completa en 24 horas. En ese momento, la compañía de seguros y el cliente saben exactamente cuál será el pago. El cliente necesita confirmar al asegurador que experimentaron una pérdida. Luego, el pago puede hacerse rápidamente, con el dinero recibido en la cuenta bancaria del cliente en siete días.” – Alejandro Solorzano, Jefe de Transferencia de Riesgos Alternativos e Innovación, XS Global

Midiendo Terremotos para el Seguro Paramétrico

El seguro paramétrico contra terremotos ha existido por más de dos décadas. Usualmente, los datos que desencadenan un pago están relacionados con la magnitud del terremoto y la distancia de los activos asegurados desde el epicentro, o una estimación de la sacudida en la ubicación asegurada de una agencia pública como el US Geological Survey.

Mediciones como magnitud y estimaciones de sacudida son útiles para medir el impacto general de un terremoto en un área amplia. Cuando se trata de cómo un activo o edificio individual es afectado por un terremoto, estas mediciones no son suficientes; incluso los edificios que están en la misma calle pueden sacudirse de manera diferente dependiendo de su estructura y los materiales en el suelo debajo de ellos.

Los sensores de Safehub proporcionan la información más específica sobre los activos en relación a terremotos. La colaboración con Liberty Mutual Reinsurance significa que las empresas ahora pueden tener pólizas de seguro paramétrico que pagan basadas en mediciones de un sensor en su edificio. Esto resulta en pagos más precisos y un riesgo de base mínimo.

“Hay diferentes herramientas adecuadas para diferentes trabajos. Cat-in-a-circle [donde los pagos se basan en la magnitud y distancia del epicentro] y ShakeMap pueden ser el desencadenante paramétrico correcto para ciertas situaciones. Pero si la preocupación de una organización es específica del edificio, usar datos específicos del edificio importa. Podemos medirlo.” – Andy Thompson, CEO y cofundador de Safehub

El Seguro Basado en Sensores Gana Impulso

El panel discutió el creciente interés que las corporaciones y corredores están mostrando en el producto de seguro paramétrico contra terremotos impulsado por sensores. Alejandro describió cómo los datos de sensores ayudan a los corredores a dar certeza a sus clientes después de un evento: si la sacudida del suelo medida por el sensor no es significativa, es poco probable que haya mucho daño o pago de seguro. Si la sacudida del suelo es significativa y la póliza paramétrica se activa, es más probable que el cliente espere un pago de su seguro de propiedad también.

“Comenzamos con un piloto en México, porque vemos a México como el área más complicada para la evaluación de terremotos. Ahora ofrecemos cobertura a nivel mundial. Estamos buscando redes de distribución locales para llegar a nuevos clientes. Nuestro enfoque no es competir con el seguro tradicional: vemos el paramétrico principalmente para llenar vacíos en la cobertura como la interrupción de negocios y ofrecer pagos rápidos.” – Jean-Christophe Garaix, Jefe de Agricultura y Paramétricos, Liberty Mutual Reinsurance
Aprende más en: safehub.io/es/earthquake-response/parametric-insurance/.

En nuestra última entrega de la serie de seminarios web de la Red de Resiliencia de Safehub,“¿Los sensores de temblores de edificios pueden prevenir futuras tragedias?,” , Safehub dirigió un debate sobre cómo reducir la incertidumbre en la estimación de la vulnerabilidad de los edificios tras un terremoto. Dimos la bienvenida a dos ponentes invitados de la Fundación Global Earthquake Model (GEM), una organización mundial de colaboración público-privada que está mejorando el estado de la práctica de la evaluación de peligros y riesgos de terremotos mediante el desarrollo de bases de datos, modelos y herramientas mundiales abiertos, y mejorando la capacidad de evaluación de riesgos de las partes interesadas. 

Entre las numerosas iniciativas de GEM se encuentran los mapas mundiales de peligrosidad y riesgo y otras herramientas diseñadas para ayudar a las organizaciones a conocer mejor la peligrosidad y el riesgo de terremotos. OpenQuake, el producto estrella de GEM, es una plataforma abierta de análisis de la peligrosidad y el riesgo sísmico para el desarrollo de mapas mundiales que proporcionan al público datos sobre la peligrosidad y el riesgo de terremotos en todo el mundo.

John Schneider, secretario general de GEM, habló de la complementariedad entre el trabajo de su organización y el de Safehub. Por ejemplo, los modelos de GEM se pueden utilizar para estimar el potencial de daños, mientras que la solución para la gestión del riesgo de catástrofes de Safehub se puede utilizar para mejorar significativamente los modelos y las estimaciones de impacto.

Los sensores IoT de los edificios pueden reducir las estimaciones de error por daños en un 60 por ciento

“Llevamos demasiado tiempo confiando en la magnitud del terremoto y la distancia al epicentro como una de las principales fuentes de datos para la toma de decisiones tras un terremoto. Ahora, gracias a las nuevas soluciones de sensores específicos para edificios que pueden proporcionar datos sobre daños en edificios que de otro modo no podrían detectarse, podemos tomar decisiones más informadas”.

Vitor Silva, coordinador de riesgos sísmicos de GEM

La integración de sensores para edificios puede contribuir a la caracterización dinámica de los edificios y mejorar la selección o derivación de modelos de vulnerabilidad. Tras los sucesos destructivos, los temblores del suelo o los datos dinámicos proporcionados por los sensores pueden reducir significativamente el sesgo y la estimación del error en más de un 60 por ciento. De hecho, estudios recientes sobre daños en edificios de España muestran que, en algunos casos, no se pueden detectar daños menores en edificios sin sensores. Para las carteras de edificios, la integración de sensores como los de Safehub, incluso en unos pocos edificios, puede mejorar drásticamente la capacidad de evaluar posibles pérdidas.

Según Silva, la importancia de incorporar sensores en los edificios nunca se resaltará lo suficiente. Durante el seminario, Silva ilustró las enormes pérdidas que han ocasionado en todo el mundo los terremotos ocurridos en el pasado. Un ejemplo importante cerca de Christchurch, Nueva Zelanda, demostró cómo, incluso después de una inspección posterior al terremoto, un edificio se derrumbó y más de 100 personas que lo habían vuelto a ocupar murieron.

Silva señala que puede haber habido daños en el edificio que no hayan sido visibles durante la inspección. Por ejemplo, algunos daños estructurales podrían haber estado ocultos tras elementos no estructurales. Los datos de los sensores que indicaban cambios claros en las propiedades dinámicas del edificio podrían haber respaldado las decisiones de los ingenieros y responsables sobre la necesidad de una inspección más detallada del edificio.

La misión de Safehub: Reducir los errores y aumentar la seguridad tras un terremoto

La asociación de Safehub con GEM es solo un ejemplo de nuestra misión de contribuir a que el mundo sea más seguro y resiliente frente a las catástrofes naturales, conectando la información sobre riesgos específicos de los edificios con la toma de decisiones a nivel de cartera.Eso significa conectar el riesgo y los daños del edificio a nivel de activos y agregarlos a nivel de cartera para poder tomar decisiones críticas en torno a la seguridad, la gestión de crisis, la continuidad de la actividad e incluso los seguros.

En la actualidad, Safehub permite a organizaciones de todo el mundo reducir los posibles errores en la toma de decisiones tras un terremoto con una solución de sensores de bajo costo que se pueden instalar fácilmente en todos sus edificios.

Obtenga más información de los expertos viendo la grabación aquí:

El futuro de la gestión del riesgo de catástrofes: Reducir la incertidumbre tras un terremoto