En el libro “Thinking fast and slow”, Daniel Kahneman, premio Nobel de Economía, sostiene que la estadística supera a la intuición, cuando de hacer pronósticos se trata.
En uno de los casos citados por el autor, un grupo de consejeros fue capacitado para entrevistar a los aspirantes a ingresar a la universidad. A los entrevistadores se les proporcionaron las calificaciones de preparatoria, así como los resultados de diferentes pruebas de aptitud y un reporte de cuatro hojas elaborado por cada aspirante. El algoritmo estadístico utilizó sólo una fracción de la información facilitada a los entrevistadores: las calificaciones de preparatoria y los resultados de un examen de aptitud.
La fórmula del algoritmo fue más acertada en 11 de los 14 casos considerados.
La recopilación de resultados de 200 comparaciones entre la capacidad de predicción clínica y estadística, muestra un resultado favorable al algoritmo en el 60 por ciento de los casos. La superioridad de la estadística sobre la intuición de los expertos es contundente.
¿Qué sucede en el ramo de Automóviles, con sus riesgos homogéneos y la gran cantidad de información disponible, fácilmente clasificable por cobertura de Robo, Daños Materiales y Daños a Terceros?
Los expertos de cada compañía continúan enzarzados en una batalla de alto costo, casados con su explicación de la siniestralidad, basada en su experiencia.
“Don Javier, la información que considera el cien por ciento de los vehículos asegurados de todo el mercado, muestra una frecuencia de robo de Volkswagen Gol del 0.5 por ciento.
“¿Y nuestra información, Elizabeth?
“Un dos por ciento. Tuvimos varios robos de este tipo de vehículos en los últimos tres meses del año pasado.
“En tu opinión, ¿qué está sucediendo, Elizabeth?
“Creemos que este tipo de vehículos muestra una frecuencia alta de robo debido a una escasez de refacciones. Desde la desaparición del Tsuru, vehículos compactos de otras marcas son cada vez más utilizados por los taxistas.
“Entonces, ¿qué hacemos? Estamos perdiendo dinero por la alta siniestralidad.
“Sugiero realizar un inmediato ajuste de tarifa con base en nuestras últimas cifras”.
Increíble. La información de una compañía con el 2 por ciento de participación prevalece sobre la información total de mercado.
El autor del libro “Thinking fast & slow” habla de otro fenómeno: la tendencia a volver a la media, después de estar por encima o por debajo de ella.
El encargado de evaluar el desempeño de los pilotos de una escudería de Fórmula 1 motiva a los pilotos con base en el resultado de la última carrera. Cuando el piloto lo hizo bien, lo elogia y lo anima a seguir por ese camino y, cuando lo hace mal, lo regaña y le dice que tiene que mejorar o irse. Lo que ocurre a continuación, refuerza la idea del motivador de que es mejor regañar que elogiar: el piloto que lo hizo bien empeora en la siguiente carrera y el que lo hizo mal, mejora.
En el caso del Volkswagen Gol, la frecuencia de robo registrada por la compañía pequeña a lo largo de muchos años, será similar a la del Mercado en un año cualquiera. Si esa frecuencia media es del 1 por ciento, si tomamos en cuenta los últimos 20 años, la frecuencia de un 2 por ciento registrada por Elizabeth en el año malo, se corregirá sola el siguiente año. La cifra tenderá a la media y ella podrá reportar un mejor resultado a Don Javier, siempre y cuando la subida de tarifa no los haya dejado sin Volkswagen Gol asegurados. El mercado no perdona.
¿Cuál es la explicación de tan extraño comportamiento? Cualquier suscriptor, no es necesario que sea un actuario, sabe de la bondad de utilizar “Grandes Números”. La media de una muestra de 200 autos será más o menos la misma que la de una muestra de 200,000, pero el rango para un índice de confianza del 95 por ciento será más amplio en el caso de la muestra pequeña. Si calculo el promedio de 40 números aleatorios entre 0 y 1 (lo acabo de hacer varias veces; en excel es cuestión de un minuto) el rango estará entre 0.45 y 0.55. Si calculo la media de las medias de 100 hojas de cálculo con mil números aleatorios en cada hoja de cálculo, el rango estará entre 0.495 y 0.505 (este no lo hice en este momento, pero créanme).
El autor del libro mencionado acepta la validez de utilizar la intuición, pero únicamente cuando ya tienes los cálculos realizados con la información de mercado. ¿Por qué utilizar poca información cuando puedo utilizar mucha?
Un amigo me hizo llegar un comparativo entre Quálitas, ANA y El Potosí, para el caso de 200 autos.
ANA es la más barata para 60 de los 200 automóviles considerados, es decir, el 30 por ciento de los casos. No está mal, podrá decir el orgulloso suscriptor y tiene razón, pero si soy un cliente de Zamora, Michoacán, y mi agente me presenta a esas tres compañías y agrega HDI y MAPFRE, ANA será la más barata sólo en 30 o menos casos.
¿La diferencia entre miedo y pánico? Miedo es darme cuenta de que sólo soy el más barato en el 30 por ciento de los casos, Pánico es darme cuenta de que Quálitas es la más barata en el 50 por ciento de los casos.
Compito con una compañía más barata, con mayor reconocimiento de marca, mejor edificio y, sin duda, mejor estructura de servicio a nivel nacional. Hablo de plazas pequeñas. En la Ciudad de México, Guadalajara o Monterrey, la pequeña puede tener un edificio más bonito.
Es insensato calcular una tarifa con la frecuencia de una sola compañía. Si la aseguradora en cuestión es grande, el pecado será menor, pero si es una pequeña, el error puede ocasionar muchos dolores de cabeza.
Como he comentado en otros artículos, la frecuencia a priori es la misma para todos. A posteriori habrá diferencias, dependiendo de los números aleatorios que me tocaron. Sin embargo, la frecuencia a considerar para el cálculo de tarifa de cualquier compañía, tiene que ser la de mercado.
La severidad promedio es otro tema. Variará no sólo en función del número de vehículos de una marca tipo con siniestro, el cual debe ser más o menos el mismo que el de otra compañía como comentado, aunque también en función de los proveedores de reparación contratados. Aquí la ventaja será para la de mayor tamaño, pues puede apretarle las clavijas al proveedor con el argumento de la cantidad de trabajo que le da; la pequeña está obligada a concentrarse en el menor número de talleres posible, considerando la cobertura requerida, lo cual es más fácil de hacer en ciudades grandes. También influirá la calidad del proceso de determinación y ajuste de pérdidas, en el cual la pequeña nuevamente está en desventaja por una simple cuestión de estructura.
Tal parece que la mejor opción de una aseguradora pequeña de autos continúa siendo utilizar la tarifa de la más grande o un promedio de las cinco grandes, si le quiere hacer al actuario, morder el cuchillo y comprometer a su equipo de trabajo a alcanzar la rentabilidad en esas condiciones.
Mucha suerte a las de la intuición.
Antonio Contreras tiene más de 25 años de experiencia en el sector asegurador mexicano. Su correo es acontrerasberumen@hotmail.com