Durante muchos años, a las aseguradoras se les ha dicho que cuando se trata de datos, cuantos más tengan, mejor, y hasta cierto punto es cierto. Tomemos como ejemplo la inteligencia artificial (IA) y la suscripción algorítmica (AU); estas dos tecnologías se basan en la entrada de datos para ayudar a optimizar y automatizar los procesos de suscripción (sin ellos, simplemente no pueden trabajar de manera eficiente).
En teoría, estas tecnologías están diseñadas para facilitar los procesos. Sin embargo, se está viendo una oleada de problemas al respecto: las aseguradoras se ahogan en enormes cantidades de datos sin entender la información con la que muchas veces trabajan.
El inconveniente suele ser que los requisitos de datos no son uniformes y que no existe una solución integral para resolverlo. La realidad es que maximizar el valor de los datos depende de la implementación de un conjunto de soluciones con la flexibilidad necesaria para crear una estrategia de datos dinámica que responda a las necesidades cambiantes de cada negocio.
Por controvertido que parezca, cuando se trata de datos, menos es más; la calidad debe prevalecer sobre la cantidad. Para lograrlo, las aseguradoras necesitan datos que no sólo estén correctamente depurados y validados, sino que sean lo suficientemente flexibles como para permitir su interoperabilidad en toda la organización.
Durante décadas, la limpieza de datos para la modelización de catástrofes y la gestión de la exposición a riesgo ha sido la perdición de muchos suscriptores y modelizadores. Por eso desarrollamos CAI (Cleansing Augmented Intelligence), una plataforma de inteligencia aumentada de limpieza. Diseñada para ayudar a las aseguradoras a trabajar de forma más inteligente, no más difícil, CAI permite obtener los datos de exposición en el mejor formato validado posible para apoyar el análisis y, por tanto, ofrecer resultados utilizables y sostenibles (todo esto, como parte de un ecosistema de herramientas en torno a una estrategia global de datos).
Desde la automatización de la geocodificación y la provisión de pistas de auditoría (providing audit trails… o estoy segura de cuál sería la mejor forma de traducir esto), hasta la identificación de nuevas líneas de seguros y el almacenamiento de información, CAI traza un rumbo a través de los datos de SoV. También ayuda a optimizar los procesos, a que los flujos de datos fluyan correctamente y a mejorar la rentabilidad y la resistencia operativa: la estrategia de datos ideal para cualquier empresa.
Con los datos adecuados, las aseguradoras no sólo pueden cotizar y procesar los siniestros más rápido, sino que, además, pueden generar información que les permita optimizar el proceso, identificar fraudes y aprovechar tendencias emergentes.
Ya sea para la gestión de la exposición como para cualquier otra cosa, sus datos deben trabajar para las compañías, para permitirles centrarse en las áreas prioritarias del negocio sin distracciones innecesarias. Todas las aseguradoras se esfuerzan por comprender qué datos tienen, la calidad de los mismos y cómo acceder a las ideas que encierran. La calidad puede ser el rey, pero lo correcto es lo más importante.
Si desea obtener más información de nuestro equipo o discutir cualquier tema mencionado en este artículo, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
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