Fantasma del Huracán Katrina
Con el acontecimiento del huracán Katrina en Nueva Orleans en agosto de 2005, que causó las mayores pérdidas aseguradas por catástrofes naturales en la historia, quedó evidenciada la falla de gran parte de la ingeniería de protección contra inundaciones de la ciudad —muros, bombas, diques–. Sin embargo, quedaron evidenciadas otras fallas: los modelos de catástrofes de las aseguradoras.
En ese momento, los modelos sobreestimaron la resistencia de los diques y subestimaron la exposición de las propiedades comerciales. Asimismo, no tuvieron en completa consideración la marea de tempestad, que fue lo que inundó la ciudad. «Katrina fue una tormenta muy compleja», dijo Karen Clark, cofundadora de la firma de modelizado de catástrofes Karen Clark & Co.. «La marea de tempestad resultó ser mucho más importante que lo que los modelos habían asumido para un huracán de Categoría 3».
Un Escenario de Alto Riesgo con Oportunidades y Puntos Ciegos
Hoy, casi 20 años más tarde, han aumentado drásticamente los desafíos financieros representados por los huracanes. Miles de personas se han mudado a la costa y han construido viviendas de reparación más costosas, un problema agravado por la inflación. «Lo que construimos hoy no es lo que construimos hace 10 o 20 años», dijo Clark. El cambio climático es otro factor importante, ya que se prevé un aumento de la intensidad de los huracanes y de la marea de tempestad. Un informe del Swiss Re Institute advirtió que «el huracán Katrina no representa el peor escenario de pérdida por ciclón tropical», y que tormentas de principios del siglo XX, si aconteciese hoy, causarían pérdidas aseguradas «muy por encima de los US$100 mil millones».
Si bien los modelizados de catástrofes actuales son más potentes, dada la mayor capacidad informática y el uso de IA, persisten puntos ciegos críticos, especialmente en peligros secundarios como tornados, granizadas o inundaciones. Estos eventos son más difíciles de modelizar que los riesgos «pico» como huracanes o terremotos. A modo de ejemplo, el huracán Helene, causó inundaciones en el interior de los Estados Unidos, no predichos por los modelizados tradicionales no predijeron, lo que subraya una desconexión entre la modelización y la realidad.
La Calidad de los Datos: El Talón de Aquiles Persistente
Esta desconexión plantea un dilema: los propietarios no compran seguros contra inundaciones dado su alto costo. Las aseguradoras no fijan precios adecuados sin modelizaciones precisas, lo que dificulta la oferta de cobertura. «Es una especie de círculo vicioso», afirmó Clark.
Incluso, un modelo teórico robusto es tan bueno como los datos que lo alimentan. Al momento del huracán Katrina, los datos de «costo de reemplazo» para propiedades residenciales eran confiables, sin embargo, las estimaciones para las comerciales eran «sumamente inadecuadas”,dada la subestimación de los valores. Esa brecha persiste aún hoy y podría mal sorprender para las aseguradoras y para sus clientes corporativos si ocurriera otra catástrofe similar.
«El mayor problema para la obtención de estimaciones de pérdidas precisas en propiedades comerciales es la inadecuación de los datos de exposición brindados a los modelizadores», dijo Clark. «La calidad es muy baja. El problema radica en que, ante el aumento de los valores, las pérdidas y las primas también se incrementan».
FUENTE: www.propertycasualty360.com