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El seguro de protección de pagos (PP), también conocido como seguro de ingresos por invalidez (SII) es un producto singular para todos los involucrados en el ciclo de seguros, entre ellos los gestores de siniestros y los actuarios (como yo). No solo es uno de los productos biométricos más importantes en muchos mercados europeos o anglosajones, sino que también es algo más complejo en algunos aspectos que otros productos. En Alemania, por ejemplo, la PP representa alrededor de dos tercios del negocio de protección en el mercado de seguros de vida. La herramienta 3D que presentaré en este artículo ha sido diseñada para el mercado alemán, pero también otros mercados han mostrado interés en su implementación.
Un reto actuarial en IP reside en el hecho de que no basta con considerar tan solo la probabilidad de que se produzca el evento asegurado (tasas de incidencia), sino que también se debe calcular la duración del pago de la renta anual. Esto depende de las tasas de cancelación, es decir, las tasas de recuperación y las tasas de mortalidad de las personas discapacitadas. Desde una perspectiva de gestión de siniestros, esto significa que no solo la evaluación inicial desempeña un papel, sino que también son importantes las evaluaciones de seguimiento periódicas (revisiones) para garantizar que el beneficiario siga teniendo derecho a las prestaciones. Cada reclamación se evalúa, atendiendo a un conjunto particular de circunstancias, conforme a los términos y condiciones de la póliza y al entorno normativo en el que se opera. Esto incluye la reevaluación de la obligación en curso.
Para los productos de discapacidad a largo plazo, tanto los gestores de siniestros como los actuarios se centran en la evaluación inicial de la reclamación o en las tasas de incidencia. Y tienen motivos para hacerlo, puesto que las tasas de incidencia tienen el mayor impacto sobre la prima: unas tasas de incidencia un 50 % más altas se traducen en unas primas aproximadamente un 50 % más elevadas. Además, rara vez es posible corregir más adelante los errores cometidos durante la evaluación inicial de una reclamación de PP.
Comprender la motivación de la persona es esencial para asegurar el diseño de estrategias de vuelta al trabajo adecuadas. Por supuesto, el objetivo para el asegurado debería ser siempre volver al trabajo. Y lo que se ha dicho anteriormente sobre las tasas de incidencia y la primera evaluación de una reclamación no significa que haya que descuidar la recuperación. Al contrario, su impacto en la prima para una póliza de PP es significativo, como se muestra en la figura 1.
Un aumento permanente del 30 % en la recuperación, por ejemplo, podría reducir las primas en un 7 %, lo cual es significativo, especialmente en tiempos de márgenes menguantes. Por lo que respecta a las reservas de siniestros, estas serían un 9 % menores para las personas incapacitadas a la edad de 40 años.
Como es típico de un actuario, ya les he mareado con algunas cifras sobre el tema. Como gestor de siniestros, puede que se esté preguntando: ¿existe también un valor añadido de su trabajo, esto es, revisión de siniestros, que puedan ofrecer los actuarios? Me atrevo a decir que la respuesta es «sí»; por lo menos, si nosotros los actuarios estamos dispuestos a comprender mejor algunos de los retos de la gestión de los siniestros de PP.
Para los actuarios, esto significa que debemos comunicarnos con no actuarios: ¡puede sonar como un esfuerzo al principio, pero vale la pena! En Gen Re, los gestores de siniestros y los actuarios se han unido para abordar el tema de las revisiones de siniestros de SII alemán. Antes de examinar con mayor detenimiento los frutos de esta alianza, permítanme esbozar brevemente cómo es el típico producto de SII alemán.
El producto de PP alemán (Berufsunfähigkeitsversicherung) no tiene un periodo de carencia, es decir, los asegurados reciben apoyo económico desde el primer día de invalidez. Ahora bien, hay una condición crucial: deben aportarse pruebas médicas de la invalidez, y un médico debe certificar que se prevé que la invalidez dure como mínimo seis meses, lo cual deberá ser confirmado a su vez por el gestor de siniestros. Por lo tanto, pese a la ausencia de un periodo de carencia, sigue tratándose de un producto de invalidez a largo plazo. La mayoría de las pólizas se venden en el negocio individual y suelen cubrir la ocupación del propio asegurado, es decir, proporcionan protección económica si una persona ya no puede desempeñar las funciones ocupacionales para las que se ha formado.
Tradicionalmente, se distinguían cuatro clases ocupacionales para las pólizas de PP: desde la clase A (riesgos muy bajos) —p. ej., trabajo de oficina sin exposición a riesgos— hasta la clase D (riesgos elevados) para, por ejemplo, trabajos manuales pesados. Se ha demostrado que la experiencia de reclamación depende en gran medida de la profesión, lo que aconseja una diferenciación más detallada. Hoy en día, las aseguradoras ofrecen 12 clases ocupacionales o incluso más.
La gestión de siniestros para este producto implica el examen de datos médicos y requiere considerar la profesión que la persona ejercía cuando estaba sana. En un contexto de crecimiento de las carteras de PP (lo cual es positivo en sí mismo), está aumentando la necesidad de gestores de siniestros cualificados. Encontrar el delicado equilibrio entre la evaluación de los siniestros iniciales y la gestión de los siniestros en curso constituye un reto en muchas organizaciones.
Tratar de automatizar por completo la gestión de siniestros de productos de seguros complejos no parece una buena idea. Probablemente causaría más problemas nuevos en lugar de resolver los antiguos. No obstante, nuestros datos actuariales pueden ayudar con la priorización en el proceso de revisión.
¿Qué quiero decir con esto? Las carteras de siniestros de PP pueden incluir miles de siniestros de invalidez activos. A fin de ayudar a los departamentos de siniestros en la asignación de sus capacidades, sería estupendo asignar a las siniestros activas alguna medida que indicara su idoneidad para la revisión. El objetivo es identificar aquellos casos con:
(a) Una alta probabilidad de recuperación
(b) Un elevado valor presente (restante) de las prestaciones
La parte (a) sugiere que deberíamos concentrar nuestros esfuerzos en casos con buenas probabilidades de éxito. Dicho de otro modo: no deberíamos dedicar demasiado tiempo a los siniestros que tengan una baja probabilidad de volver al trabajo. Al mismo tiempo, los casos deberían ser significativos económicamente. La suspensión de pagos a personas con sumas aseguradas mínimas libera muy pocas reservas. Esto es lo que se aborda mediante la parte (b).
Los gestores de siniestros experimentados tienen un buen olfato para determinar qué siniestros (a) y (b) son altas o bajas. Por otro lado, rara vez cuentan con una perspectiva global exhaustiva de toda la cartera de siniestros, lo que sería esencial para un proceso de revisión sistemático. Es aquí donde entran en escena los actuarios. En colaboración con los gestores de siniestros, hemos diseñado la herramienta 3D, las tres D que representan la gestión de siniestros de invalidez basada en datos («Data-Driven Disability»).
Por medio de análisis estadísticos, la herramienta 3D determina, basándose en las mejores estimaciones, (a) la probabilidad de recuperación dentro del plazo de un año, y (b) el valor presente restante de las prestaciones, esto es, la cantidad total prevista que aún se debe pagar. Ambos criterios —probabilidades de recuperación y valor presente de las prestaciones— se combinan en una «puntuación de prioridad» que va del 1 al 100. Cuanto más alta sea la puntuación de prioridad, más adecuada es una reclamación de PP para ser revisada: 1 indica un valor presente muy bajo y probabilidades (estadísticamente) bajas de recuperación; 100 indica un valor presente elevado y altas probabilidades de recuperación.
La herramienta ayuda al departamento de siniestros a la hora de asignar recursos. Si un departamento de siniestros tiene la capacidad de revisar, digamos, el 30 % de los casos activos, podría concentrarse en el 30 % con la puntuación de prioridad más alta, y no asignar recursos a casos con una puntuación particularmente baja. No obstante, son los propios gestores de siniestros quienes deben continuar llevando a cabo la reevaluación propiamente dicha de la reclamación.
Puesto que nuestra meta es la evaluación más objetiva y sistematizada posible de una cartera de siniestros, necesitamos estadísticas fiables basadas en datos sólidos. Para ello utilizamos dos fuentes: la nueva tabla sectorial SII (DAV 2021 I)2 y los análisis de Gen Re a partir de nuestros repositorios de datos biométricos.
La nueva tabla sectorial para II entró en vigor en 2022, en sustitución de la antigua tabla de SII de 1997. La Asociación Actuarial Alemana (DAV) es la responsable de la derivación de esta nueva tabla. Se basa en los tres grandes repositorios de datos biométricos de Alemania, gestionados por Munich Re, Swiss Re y Gen Re, los cuales cubren conjuntamente el 85 % del mercado de SII: ¡una base de datos espléndida!
Además de las tasas de incidencia, que miden la probabilidad de quedar incapacitado, se incluyen las tasas de cancelación, de manera separada como tasas de recuperación y tasas de mortalidad de las personas incapacitadas. Necesitamos ambas cosas: las tasas de recuperación se incorporan a nuestra puntuación de prioridad directamente y a través del valor presente restante de las prestaciones; las tasas de mortalidad de las personas incapacitadas afectan únicamente al valor presente.
Esto nos proporciona una buena estimación de cómo las probabilidades de recuperación se ven influidas por tres factores: la edad, el sexo y los años de invalidez. Como se muestra en la figura 2, la probabilidad de recuperación para los hombres durante el primer año de invalidez es 5,4 veces más alta que durante los años de invalidez sexto y posteriores; para las mujeres es 7,1 veces más alta.
Sin duda, los gestores de siniestros experimentados estarían de acuerdo en que la influencia del año de la invalidez es enorme, y en que las probabilidades de recuperación son significativamente más altas en el primer año en comparación con seis años tras el inicio de la reclamación. Pese a ello, la ventaja reside en que ahora podemos cuantificar esto sobre una base estadística fiable.
Lo mismo ocurre con la influencia de la edad del reclamante, como se ilustra en la figura 3. No es de extrañar que la probabilidad de recuperarse de la invalidez, que puede llegar a ser del 150 por mil (o del 15 %) en edades jóvenes, caiga bruscamente a medida que aumenta la edad.
Cuanto más alta sea la tasa de mortalidad entre las personas incapacitadas, menor será el valor presente. Por tanto, es importante entender cómo la mortalidad depende de parámetros como la edad, el sexo y el año de invalidez. Por ejemplo, en la figura 4 se muestra la influencia del año de invalidez (a la misma edad de la persona). En el segundo año de la invalidez, la mortalidad continúa siendo 3,4 o 4 veces más alta que en los años de invalidez sexto y posteriores, dependiendo del sexo.
El riesgo de mortalidad no depende únicamente de parámetros biométricos como la edad y el sexo. Por ejemplo, los pacientes de cáncer tienen un riesgo significativamente más alto de morir que otros. Los gestores de siniestros también suelen señalar que es particularmente difícil reincorporar a la fuerza laboral a las personas con enfermedades mentales. ¿Podemos tener esto en cuenta, es decir, cuantificarlo?
Desafortunadamente, los datos de la nueva tabla DAV no incluyen información sobre las causas de la invalidez, ni tan siquiera las clases de ocupación, que también deberían tener influencia. Sin embargo, los análisis del repositorio de datos biométricos de Gen Re, al cual contribuyen más de 20 empresas alemanas, pueden proporcionar información a este respecto. Analizamos anualmente los datos de su cartera de PP con respecto a su experiencia de siniestros (incidencia, recuperación, mortalidad), nueva estructura empresarial y tasas de baja.
En particular, sabemos cómo varían las cancelaciones en función de la causa de invalidez y la clase de ocupación. Esto se muestra en relación con la recuperación en la figura 5 (valores ilustrativos). Para las ocupaciones, utilizamos una categorización aproximada en las clases A (particularmente ocupaciones de bajo riesgo, p. ej., farmacéuticos) hasta D (especialmente ocupaciones de alto riesgo, p. ej., techadores). Los valores por encima del 100 %, que se pueden observar a causa de accidentes en las cuatro clases ocupacionales, indican una probabilidad de recuperación por encima del promedio. Para las enfermedades neurológicas (la más frecuente en este grupo es la esclerosis múltiple), las perspectivas están muy por debajo del promedio; como cabría esperar, ya que a menudo se trata de enfermedades progresivas.
También se confirma la impresión de que las personas con enfermedad mental tienen menos probabilidades de recuperación. En términos de mortalidad entre las personas incapacitadas, llaman la atención los elevados valores para cáncer (véase la figura 6), mientras que, para las invalidezes a causa de trastornos musculoesqueléticos, el riesgo de mortalidad está muy por debajo del promedio.
Ahora disponemos de buenas estadísticas que describen la influencia de diversos parámetros sobre la recuperación y la mortalidad de las personas incapacitadas, y que se implementan en nuestra herramienta 3D. Lo único que necesitamos introducir en la herramienta es una lista actual de la cartera completa de siniestros de PP, donde se especifiquen los siguientes atributos:
Todos estos atributos deberían estar fácilmente disponibles en las bases de datos de los departamentos de siniestros, para permitir crear la lista con un esfuerzo mínimo. No se incluyen datos personales tales como el nombre, la dirección y la fecha de nacimiento, lo cual tiene sentido en términos de privacidad y protección de datos.
Esta lista de especificaciones se envía como entrada a la herramienta 3D, que calcula la puntuación de prioridad para cada conjunto de datos y devuelve la lista como salida ordenada por puntuación de prioridad, empezando por los casos especialmente adecuados para una revisión (véase la figura 7). Cuanto más baja es la prioridad sugerida, más abajo en la lista se sitúa una reclamación. En función de cuánta capacidad esté disponible para la revisión, los departamentos de siniestros podrían, por ejemplo, concentrarse inicialmente en el 30 % superior de la lista.
La herramienta funciona sin hacer uso alguno de la inteligencia artificial (IA). Los grandes modelos de lenguaje, que desempeñan tareas impresionantes para bots conversacionales como ChatGPT, no son útiles para este propósito en particular. La herramienta 3D no es una caja negra: cada paso concreto puede explicarse mediante análisis realizados sobre la base de carteras de personas aseguradas. La herramienta no requiere documentación relacionada con la IA.
Una de las ventajas de un enfoque basado en datos para priorizar revisiones, además de la automatización del proceso, es la objetividad: la puntuación de prioridad se calcula a partir de grandes conjuntos de estadísticas. Sin embargo, esto no garantiza que se puedan reactivar con éxito todas los siniestros con una puntuación de prioridad por encima de 90. Por ejemplo, en casos concretos, un gestor de siniestros puede saber que una reclamación implica un cáncer particularmente leve, de manera que las perspectivas de recuperación pueden ser mejores que las predichas por la herramienta 3D. La herramienta es útil a la hora de priorizar las carteras de siniestros —a menudo grandes—, pero la tarea de revisión continúa siendo responsabilidad de los gestores de siniestros.
No obstante, echemos un vistazo a criterios adicionales, más allá de los parámetros biométricos anteriormente descritos, que sugieren a los gestores de siniestros experimentados que pueden tener un impacto positivo o negativo sobre el éxito de la estrategia de vuelta al trabajo. Un ejemplo importante de un esfuerzo de recuperación no prometedor es cuando la persona reclamante también percibe prestaciones procedentes de otros recursos (p. ej., compensación al trabajador por accidentes y enfermedades laborales, pensión de invalidez de la seguridad social). No queremos ignorar estos factores, así que la herramienta 3D ofrece la opción de incluir tales criterios blandos.
A partir de evaluaciones expertas por parte del departamento de siniestros de Gen Re para el mercado alemán, hemos identificado 10 criterios (con otros en curso) y evaluado y cuantificado su impacto sobre la puntuación de prioridad:
Esto significa que, si se desea y la información correspondiente sobre los criterios está disponible en las bases de datos de las carteras de siniestros de PP, es posible determinar una segunda puntuación de prioridad ajustada basada en criterios duros y blandos además de la puntuación de prioridad basada únicamente en los criterios duros.
La herramienta 3D ha sido diseñada para el mercado alemán, donde ja la hemos utilizado con varias aseguradoras de PP a lo largo de un año. Otras aseguradoras —tanto en Alemania como en otros mercados— ya han manifestado su interés. Esto supera nuestras expectativas y pone de relieve la importancia de la revisión de siniestros en PP. Cuando analizamos a fondo las carteras de siniestros, de vez en cuando identificamos casos que han llegado a la edad final y que ya no deberían recibir prestaciones: ¡también es beneficioso descubrir estos casos!
Otro efecto secundario, probablemente aún más importante, es que desde el principio se planificó e implementó la herramienta como un proyecto conjunto entre gestores de siniestros y actuarios. Cuando presentamos nuestra herramienta 3D a las aseguradoras, nos cercioramos de que estén involucrados representantes de ambas disciplinas. Para mí, como actuario, esta estrecha colaboración ha sido útil para entender mejor la gestión de siniestros de PP, y estoy convencido de que esta percepción también se da en sentido inverso.
En otros grandes mercados de PP, la situación inicial no es distinta en lo esencial: mientras que la PP es uno de los productos biométricos más importantes y caros, los departamentos de siniestros soportan una elevada carga de trabajo y a menudo carecen de la suficiente capacidad para las revisiones de siniestros. Con buenos datos sobre aspectos clave (que, por supuesto, deberían ser específicos del mercado y del producto), una herramienta de priorización puede proporcionar un valor añadido real.
Centrarse en los casos con una puntuación de prioridad alta conduce a más éxitos en la vuelta al trabajo y recuperaciones en general, a una mayor liberación de reservas para siniestros y a un aumento de la eficiencia de costes. Desde el punto de vista del cliente, también tiene sentido orientar a los gestores de siniestros a abordar a aquellas personas que tienen una buena oportunidad de volver al trabajo, en lugar de aquellas que probablemente están demasiado enfermas para volver a trabajar en algún momento.
Permítanme finalizar con el amable comentario de nuestro socio piloto: «Los resultados de la herramienta 3D son absolutamente convincentes y pueden ponerse en práctica con rapidez». Póngase en contacto si le interesa conocer más detalles sobre la herramienta 3D.
