Descripción
Las aplicaciones del Big Data en el ámbito asegurador y el tratamiento legal de sus datos
Resumen del libro
Esta obra analiza en profundidad las implicaciones legales del Big Data en el sector asegurador, con especial atención a la protección de datos personales. El autor examina cómo las aseguradoras pueden aplicar el Big Data para detectar fraudes, tarificar riesgos y fidelizar clientes, al tiempo que aborda los desafíos jurídicos que plantea el tratamiento de datos masivos. Un estudio riguroso que conecta la tecnología con el marco normativo, ofreciendo claves para entender los límites legales en la elaboración de perfiles y el uso de algoritmos.
¿De qué trata?
El libro comienza definiendo el concepto de Big Data y sus características esenciales, así como su relación con tecnologías complementarias como el Cloud Computing. A continuación, explora los tipos de datos personales que se recaban a través de dispositivos cotidianos como ordenadores, smartphones o smartwatches, y las fuentes de las que proceden.
La obra se centra en tres aplicaciones concretas del Big Data en el ámbito asegurador: la detección de fraudes mediante el análisis de patrones de comportamiento, la tarificación del riesgo en seguros de automóvil y salud, y la fidelización de clientes a través de estrategias como la gamificación. Finalmente, aborda las implicaciones legales, destacando el cumplimiento de los principios de protección de datos, como la minimización de datos y el consentimiento, así como los riesgos asociados a la elaboración de perfiles y su impacto en los derechos individuales.
Temas principales
- Big Data y su aplicación en el sector asegurador
- Protección de datos personales y principios rectores (minimización, consentimiento)
- Detección de fraudes mediante patrones de comportamiento
- Tarificación del riesgo en seguros de automóvil y salud
- Elaboración de perfiles y riesgos para los derechos individuales
- Mecanismos de defensa jurídica para algoritmos y bases de datos
- Cloud Computing y su relación con el tratamiento masivo de datos
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a profesionales del sector asegurador, abogados especializados en protección de datos, responsables de cumplimiento normativo, actuarios y estudiantes de derecho o estudios empresariales interesados en la intersección entre tecnología y regulación legal. También resulta de utilidad para directivos de aseguradoras que busquen implementar soluciones de Big Data con plenas garantías jurídicas.
Qué aporta este libro
- Una visión clara y actualizada de las implicaciones legales del Big Data en el ámbito asegurador.
- Análisis detallado de las aplicaciones prácticas del Big Data para detectar fraudes y tarificar riesgos.
- Comprensión de los riesgos jurídicos asociados a la elaboración de perfiles y al tratamiento de datos personales.
- Orientación sobre los mecanismos de defensa legal para proteger algoritmos y bases de datos en el sector.
- Contextualización de la normativa de protección de datos aplicable, con especial atención a los principios rectores.
Ficha técnica
- Autor: Ortega Giménez; Alfonso
- Editorial: Fundación Mapfre
- Idioma: Español
- Tema: SEGUROS Y ESTUDIOS ACTUARIALES, ESTUDIOS EMPRESARIALES: GENERAL, TEORIA GENERAL DEL DERECHO
- Colección: FONDO
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: 2019
- Número de páginas: 227
- Dimensiones: 235.0 x 170.0
- Peso: 550.0
Valoración editorial
Se trata de una obra especializada que aborda con rigor un tema de creciente relevancia: la aplicación del Big Data en el sector asegurador y sus implicaciones legales. El autor combina una explicación técnica accesible con un análisis jurídico detallado, lo que la convierte en una referencia útil tanto para profesionales del derecho como para directivos de aseguradoras. Su enfoque práctico, centrado en casos concretos como la detección de fraudes o la tarificación de riesgos, aporta un valor real para quienes necesitan comprender los límites y oportunidades del tratamiento masivo de datos en un entorno regulatorio cada vez más exigente.