Como se suele decir, todo comunica, de todo se puede extraer información valiosa y eso lo sabe la industria financiera y aseguradora española, que ha comenzado a comprar bases de datos que incluyen patrones de consumo en plataformas como Glovo, Uber Eats y Just Eat entre los que están los registros de horarios nocturnos y frecuencia de pedidos de alcohol o comida. Así, como asegura, el experto Javier Martín, nos encontramos en un ecosistema complejo en el que los datos van de unos actores a otros, se vende información y se distribuyen entre clientes de diferentes sectores: bancos, aseguradoras, empresas de marketing y consultoras de selección de personal.
Martín asegura que estamos ante un cambio radical en la evaluación de riesgos ya que las compañías ya no se conforman con análisis tradicionales de historial crediticio ni con declaraciones médicas estándar. En la actualidad cruzan información de múltiples fuentes digitales para construir perfiles predictivos que anticipan comportamientos futuros, desde enfermedades hasta impagos, basándose tan sólo en algo tan inocente, aparentemente, como tus cenas en los últimos seis meses.
Un algoritmo para saber si mereces un préstamo
Las entidades bancarias de nuestro país han integrado, en los dos últimos años, datos de consumo digital en sus sistemas de scoring crediticio. Un ejecutivo de riesgo de una entidad líder aseguró que los patrones de pedido nocturnos se interpretan como indicadores de gestión financiera deficiente, sobre todo cuando coinciden con horarios laborales irregulares. Por ejemplo, si se pide comida a las tres de la madrugada con frecuencia, el algoritmo deduce descontrol en tus rutinas y, por extensión, en tus finanzas personales.
Martín explica que hay relación entre los hábitos de consumo impulsivo en aplicaciones de Delivery y tasas de morosidad bancaria. Los modelos predictivos actuales detectan que usuarios con más de 15 pedidos mensuales en Uber Eats o Glovo presentan un 23% más de probabilidad de retrasos en pagos de créditos personales durante el siguiente año.
Una mina de oro para las aseguradoras médicas
Las aseguradoras ha visto una gran oportunidad en los historiales de pedidos a domicilio y algunas ya utilizan estos datos para ajustar las primas individuales de seguros de salud privados, argumentando que reflejan hábitos alimentarios reales mejor que cualquier otro cuestionario médico. Si tu registro muestra pedidos frecuentes de frituras, hamburguesas o refrescos azucarados, tu póliza puede encarecerse hasta un 40% respecto al precio base.
En el ámbito laboral, presentes
El siguiente salto es el trabajo. Consultoras de recursos humanos especializadas en prevención de riesgos laborales ya ofrece servicios de análisis predictivo que incluyen patrones de consumo alimentario de candidatos. Así, una multinacional catalana rechazó recientemente a un aspirante para un puesto directivo tras detectar pedidos de alcohol con entrega a domicilio tres veces por semana durante seis meses consecutivos.
Los intermediarios que se benefician con nuestra intimidad
Martín habla de momento en el que los datos fluyen de un lado para otro, las aplicaciones de reparto venden información agregada a brokers especializados que la procesa y enriquece con otras fuentes digitales adicionales y, finalmente, la distribuyen a clientes corporativos como bancos, aseguradoras, empresas de marketing y consultoras de selección de personal, entre otros sectores. Cada una de las transacciones añade valor al producto final, multiplicando así las posibilidades de análisis predictivo.
El problema principal reside en que ninguno de los usuarios imagina las consecuencias cuando acepta términos y condicione de empresas como Glovo, Uber Eats o Just Eat. Los avisos de privacidad mencionan, de forma muy vaga, loas posibles cesiones a socios comerciales, pero no que tu pedido puede influir en una decisión sobre contratación laboral o seguro de vida.