Cómo paliar las catástrofes naturales con el ‘big data’ de los bancos

Información como el número de transferencias y el tipo de compras realizadas por la población afectada puede resultar valiosa para gestionar el día después del desastre

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La ingente cantidad de información que los bancos poseen de sus clientes también puede utilizarse para paliar los efectos de una catástrofe natural. El comportamiento financiero de la población afectada es una información muy valiosa sobre la manera de gestionar los daños y las necesidades sobre el terreno.

Bajo esta idea parte el proyecto que acaban de lanzar el centro de inteligencia de datos de Naciones Unidas, UN Global Pulse, y el BBVA. La iniciativa pretende medir la resiliencia de las zonas afectadas a través de los datos en manos de los bancos, estudiando fundamentalmente el comportamiento de la población antes y después de sufrir una catástrofe.

El huracán ‘Odile’ en México

Desde la entidad española se ha puesto como ejemplo el estudio realizado sobre el impacto económico de huracán Odile, en el estado mexicano de Baja California Sur, en 2014. El departamento de datos del BBVA observó que las familias destinaron un 50% más en provisiones de comida y gasolina antes del huracán. Las mujeres, además, gastaron el doble que los hombres en este periodo.

Durante el paso del huracán la actividad económica de la región cayó bruscamente y no se recuperó hasta dos semanas después. Pasado ese tiempo, las compras en las tiendas –medidas mediante las operaciones de los TPV—se retomaron, aunque cayendo un 30% en el mes posterior a la catástrofe. 

Por su parte, la retirada en efectivo cayó un 12% en este tiempo respecto a las cifras normales.

Medidas de ayuda selectivas

Miquel Luengo-Oroz, científico jefe de datos de UN Global Pulse, explica por qué son útiles este tipo de mediciones. «Pueden utilizarse para promover un abastecimiento selectivo de suministros o de transferencias monetarias a las poblaciones más vulnerabales y con mayor riesgo», señala Luengo-Oroz.

Economía Digital

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