La prensa comenta regularmente el fenómeno de la recopilación caótica de elementos diversos, en número creciente, relativos a las empresas, la sociedad y cada individuo. El sector de los seguros no se ha librado de ello. Con la aparición del Big Data se desarrolla, en efecto, el mito de la aseguradora capaz de explotar esta masa de datos de alto valor añadido para determinar en tiempo real el comportamiento individual de cada asegurado. Una segmentación desmedida permitiría establecer primas estrictamente adaptadas a cada cual, satisfaciendo al consumidor que exige pagar «el» precio que corresponda exactamente a su nivel de riesgo. La revista Les Échos, del 02/10/2014, afirmaba sin vacilar y sin rubor: «Cómo el Big Data va a revolucionar los seguros». El diario Le Monde, más prudente, se preguntaba el 22/11/2016, bajo el título: «¿Puede realmente el Big Data fijar los precios de los seguros?». El mundo académico, aún menos categórico, en un artículo de Jean-Pascal Gayant (La Tribune, 20/01/2015), emplea más bien el condicional para interrogarse sobre el futuro de la solidaridad. En suma, convendría reinventar la mutualización teniendo en cuenta la aparición de modelos predictivos con una capacidad de anticipación casi infalible.
Tarificación: obtener datos
¿Qué hay de cierto en todo ello? Las matemáticas pueden ayudarnos a responder. Pero, antes que nada, ¿en qué consisten exactamente los procedimientos de tarificación? Un contrato de seguro garantiza a un beneficiario el pago de determinados capitales cuando se producen acontecimientos concretos (siniestros), con la condición de que el asegurado abone una prima fijada previamente (ex ante) por la entidad aseguradora. Esta prima se determina a partir de un conjunto de informaciones objetivas recopiladas antes de la firma del contrato.
