Algoritmos y Big Data llegan a los seguros contra los riesgos climáticos
Una empresa argentina ofrece estos servicios de cobertura.
Al comenzar una nueva campaña, el productor enfrenta dos grandes variables que no controla: el clima y los mercados.
Para darle cierta previsibilidad a los precios, puede elegir anticipar sus ventas (forward), o usar herramientas como los futuros y opciones disponibles en los mercados. Pero cuando se trata del clima, solo cuenta con el seguro contra granizo: ante sequías e inundaciones el productor no siempre está cubierto.
Las pólizas de granizo que se vienen ofreciendo, desde hace décadas, es lo único que tiene mano el productor para gestionar el creciente y complejo riesgo climático.
Servicio
S4 es una empresa argentina de tecnología aplicada al agro, con oficinas en Argentina, Brasil y Estados Unidos. Ha desarrollado una tecnología que permite reflejar con precisión el impacto del clima sobre los cultivos, a partir de imágenes satelitales provistas por la Nasa y la Agencia Espacial Europea “Hoy el mercado reaccionó y vio la oportunidad de innovar en este campo. Bases de datos satelitales, más procesos de Big Data en la nube, permitieron desarrollar un índice de riesgo de cultivos con escala global. Este índice es reflejado en el mercado de Rofex y utilizado por tomadores de riesgo, como Munich Re, para ofrecer cobertura a los agricultores”, aseguró Santiago González Venzano, fundador de S4.
Tomador de riesgo
Los índices se construyen con una base de datos de imágenes satelitales de todo el planeta y tiene una historia que arranca en el año 2000. Con procesos de Machine Learning, se pudieron desarrollar algoritmos que reconocen los cultivos: cada cultivo tiene su “firma espectral” como si fuese un “código de barras”. Además de saber que cultivo es (soja, maíz, trigo, etc), otro algoritmo nos permite “tomarle el pulso” y conocer como esta creciendo: en que etapa de desarrollo se encuentra y cuál es su vigor. Así, se construyen índices que reflejan el crecimiento de cada cultivo en cada localidad. Luego, conociendo la historia del índice en cada localidad, se desarrolla el modelo matemático de riesgo.
Este calculo del riesgo, permite que un “tomador de riesgo” cobre una prima, a cambio de indemnizar a los agricultores cuando el Índice cae por debajo de un valor pactado.
