[en] This work focuses on the use of public information sources in the application of relational models in insurance companies, for a better understanding of risks and assisting decision-making in new sustainability environments. Firstly, we propose using Eurostat's degree of urbanization methodology to group motor claims or policies into potentially more homogeneous categories in the insurance sector (urban / suburban / rural) for segmentation and analysis. Secondly, we analyze how insurance companies can use local weather information in conjunction with the degree of urbanization to model the number of motor claims in a specific geographic area. Finally, we apply relational models to databases with anonymized information on passengers in traffic accidents provided by the Spanish General Traffic Directorate for the purpose of better defining the characteristics of the claim based on the profile of the people inside the vehicle. It is about knowing, for example, the profile of the passengers in vehicles driven by elderly people, also in conjunction with sex and the geographical area. Insurance companies know the enormous potential of data analytics and must focus on the search for relationships using information that may be dispersed in multiple databases, including those that are for public use and that can facilitate the homogenization and comparison of results, together to the design of preventive and risk management policies. We also include the R codes making them available to the insurance sector and academia for use.

[es] Este trabajo se centra en la utilización de fuentes de información pública en la aplicación de modelos relacionales en las entidades aseguradoras, para el mejor conocimiento de las características de los riesgos y asistir a la toma de decisiones en nuevos entornos de sostenibilidad. Primero, proponemos utilizar la metodología de grado de urbanización de Eurostat para agrupar siniestros o pólizas de automóviles en categorías potencialmente más homogéneas en el sector asegurador (urbano / suburbano / rural) para su segmentación y análisis. Segundo, analizamos como las compañías aseguradoras pueden utilizar información climatológica local conjuntamente con el grado de urbanización para modelizar el número de siniestros de automóviles en una zona geográfica específica. Finalmente, aplicamos modelos relacionales a bases de datos con información anonimizada de pasajeros en accidentes de tráfico proporcionadas por la Dirección General de Tráfico de España con el objetivo de definir mejor las características de los siniestros en función del perfil de las personas que se encuentran dentro del vehículo. Se trata de conocer, por ejemplo, el perfil de los pasajeros de vehículos conducidos por personas mayores, también en relación con el sexo y la zona geográfica. Las compañías aseguradoras conocen la enorme potencialidad del análisis de datos y deben apostar por la búsqueda de relaciones usando información que puede estar dispersa en múltiples bases de datos, incluyendo aquella que es de uso público y que puede facilitar la homogeneización y comparación de resultados, junto al diseño de políticas preventivas y de gestión de riesgos. Incluimos los códigos en R poniéndolos a disposición del sector asegurador y de la academia para su uso.