En los seguros comerciales, garantizar la exactitud de los datos es esencial. Sin embargo, es sorprendente la frecuencia con la que incluso los datos más básicos, como las actividades, pueden ser incorrectos.

Esto revela un problema generalizado en el sector: abundan las imprecisiones y las consecuencias pueden ser de gran alcance, perjudicando al cliente y a los beneficios de las aseguradoras.

Hay dos razones principales: errores en la notificación de datos y falta de actualización de los mismos. Las situaciones más comunes incluyen errores manuales durante el proceso de suscripción, información obsoleta y discrepancias entre las actividades presentadas y las actividades reales de las empresas. ¿Cuál es el resultado? Datos inexactos que afectan a los procesos de evaluación de riesgos y toma de decisiones.

Sin embargo, en medio de este reto se esconde una oportunidad de transformación. La solución se encuentra en aprovechar los datos abiertos y la tecnología para abordar el problema desde su origen, siguiendo tres pasos muy claros:

Internet es un tesoro de información para cualquiera aseguradora. Desde fuentes oficiales, como registros mercantiles y de la propiedad, hasta contenidos generados por los usuarios en plataformas como Google, redes sociales y sitios web de empresas, hay una gran cantidad de datos esperando a ser aprovechados. Gracias a estos datos, las aseguradoras pueden mejorar la clasificación de las actividades de sus clientes comerciales asegurándose una correcta actualización.

Sin embargo, la gran abundancia de los datos hace necesario un método para filtrar correctamente la información, lo que resulta crucial para extraer los datos que consideramos relevantes y precisos. Esto implica separar los datos obsoletos o erróneos de las fuentes fiables y refinar el conjunto de datos para garantizar su calidad y pertinencia. En esencia, se trata de quitar el ruido para encontrar la señal. Aquí los algoritmos de análisis de datos y la IA resulta fundamental.

Para el filtrado de estos datos, la tecnología es clave. Aprovechando algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático, las aseguradoras pueden automatizar el proceso de análisis y validación de datos. Desde la identificación de patrones hasta la clasificación de actividades, la tecnología agiliza el flujo de trabajo, lo que permite a las aseguradoras ofrecer información precisa y actualizada a los clientes con confianza.

En conclusión, abordar el reto de la inexactitud de los datos de los clientes en los seguros comerciales requiere un enfoque tecnológico y múltiple que combine datos abiertos, tecnología y procesos sólidos. Al adoptar un enfoque sistemático para la adquisición, filtrado y aplicación de datos, las aseguradoras pueden desbloquear nuevas oportunidades para la evaluación de riesgos y el compromiso con el cliente. En un sector en el que la precisión es la clave, estos pasos allanan el camino para una toma de decisiones informadas y un crecimiento sostenible.

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