Emily Flitter en The New York Times publicó hace un mes que muchas empresas estaban luchando por mantenerse a flote mientras esperaban que el Congreso decidiera cómo entregar estos préstamos (https://www.nytimes.com/2020/04/16/business/coronavirus-sba-loans-out-of-money.html). La falta de tiempo y los procesos manuales son dos factores que están teniendo un impacto negativo en el resultado y el momento de estas decisiones. El problema es claro: cuanto más tiempo tengan que esperar las empresas, mayores serán las posibilidades de que cierren.

Todas las empresas están explorando qué capacidades tienen para ayudar a vencer a COVID-19 y su impacto negativo en la sociedad y la economía. En Wenalyze hemos descubierto que hay una forma en que los datos abiertos pueden ser útiles para identificar qué empresas son más fuertes y más débiles cuando se enfrentan al impacto económico de COVID-19.

La idea es ayudar a las instituciones financieras y públicas a priorizar la forma de asignar sus préstamos y apoyo financiero, comenzando por aquellas cuya necesidad de recibir recursos es mayor. La idea principal es gestionar mejor los recursos para asegurarnos de que podemos salvar el mayor número posible de empresas, dar una respuesta más rápida y reducir el impacto negativo de esta pandemia.

Para empezar, hemos considerado dos grupos principales de fuentes de datos: los indicadores macroeconómicos y la información de fuentes de datos abiertos. Hay muchos informes que explican qué industrias y qué tipo de negocios tendrán más probabilidades de cerrar. Podemos encontrar en un lado más vulnerable agencias de viajes y gimnasios mientras que encontramos en un lado más fuerte supermercados de alimentos en línea.

Con esto en mente, la propagación del virus también tiene una posición significativa en la predicción de qué áreas son más propensas a reabrir los negocios más pronto. A este nivel general, los gobiernos y las instituciones financieras ya están trabajando y estudiando, probablemente con una calidad muy alta de datos y conocimientos.

Sin embargo, hay puntos de datos relevantes que estas instituciones generalmente no están considerando: los datos pequeños y no tradicionales, que son necesarios para determinar uno por uno qué empresas están más preparadas para enfrentar esta situación.

La plataforma Wenalyze tiene la capacidad de implementar nuevas fuentes de datos de forma ágil. La idea de nuestro proyecto ha sido crear una solución en la que la información de las fuentes de datos abiertas pueda ser utilizada de diferentes maneras y con diferentes resultados, pero siempre ayudando a mejorar la eficiencia de todo tipo de procesos internos, y esta situación no es una excepción para nosotros.

En este sentido, adaptamos nuestra solución para crear un indicador que determine la vulnerabilidad de las PYMES en esta pandemia y las posibilidades de continuar o detener su actividad comercial. Para empezar, la simple capacidad de identificar si una empresa tiene algún tipo de presencia en línea ya es un indicador valioso y diferencial. Cuando no es posible encontrar un negocio en línea, considerando que conocemos su industria, las posibilidades de que este negocio persista son mucho menores en comparación con un negocio que tiene una tienda de comercio electrónico en línea.

Por ejemplo, dos restaurantes de la misma zona se verían igualmente afectados por COVID-19 si se analizan desde un punto de vista macroeconómico. Sin embargo, un restaurante tiene un perfil en TripAdvisor, DoorDash, Yelp, Seamless, UberEATS, y también tiene un sitio web donde los clientes pueden llamar o incluso comprar comida en línea y han estado recibiendo buenas críticas durante la pandemia. Mientras tanto, el otro restaurante no tiene ninguna presencia. De estos dos parece claro cuál es probable que continúe su actividad después del cierre, y cuál tendrá que enfrentarse a una lucha más seria.

¿Cómo pueden las aseguradoras utilizar estos datos?

Wenalyze tiene la capacidad de permitir a las instituciones financieras analizar los negocios hasta este punto y clasificar la lista de solicitantes de préstamos o clientes para empezar a ayudar a los más vulnerables.

En Wenalyze hemos descubierto que hay una forma en que los datos abiertos pueden ser útiles para identificar qué empresas son más fuertes y más débiles cuando se enfrentan al impacto económico de COVID-19.



Esta nueva e impredecible situación en la que estamos viviendo no permite a las aseguradoras construir modelos de riesgo basados en datos del pasado, ya que esta sociedad nunca antes ha vivido una pandemia. Todos los modelos se basarán en datos y teorías macroeconómicas. Es el momento perfecto para adaptar y construir nuevos modelos de riesgo basados en datos no tradicionales y tener una imagen perfecta de los riesgos de cada cliente.

El escenario post-COVID también requiere una reevaluación de los riesgos de los clientes de las aseguradoras. La adaptación de las primas y los productos a la nueva situación y riesgos de las empresas no sólo garantizará que éstas estén debidamente aseguradas, sino que también ayudará a evitar que busquen otro tipo de seguro, especialmente para aquellos clientes que piensan que ahora deben pagar menos por su póliza. La anticipación es clave para mantener a los clientes y evitar posibles pérdidas al tener una cartera de clientes asegurados actualizada.

Desde la perspectiva de la institución, este punto de vista no se considera en general, ya que la granularidad de su análisis se detiene en los datos generales e históricos. La idea de invertir en trabajar con datos no tradicionales provoca una razonable pero grave sensación de vértigo en muchas de estas instituciones. Creemos que para afrontar mejor una situación no tradicional e impredecible como la que estamos viviendo, necesitamos soluciones no tradicionales e innovadoras. Una reacción en la que la innovación sea una preferencia es para nosotros la respuesta clara que deben tener las instituciones, y estamos aquí para ayudarlas a hacerlo.

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