La suscripción sin buenos datos es solo una suposición: solucionando el problema de la calidad de los datos en los seguros

La suscripción siempre ha sido en parte arte, en parte ciencia. Sin embargo, sin datos confiables y completos, incluso el mejor juicio se basa en un terreno inestable.

En los seguros de automóviles, la calidad de los datos suele ser el asesino silencioso detrás de las pólizas con precios incorrectos, las señales de alerta incumplidas y la pérdida de eficiencia. Además, a medida que la suscripción avanza con mayor rapidez, especialmente en los segmentos no estándar o de alto volumen, el margen de error se reduce.

Los problemas de datos no siempre son dramáticos. Suelen ser pequeños: un código postal mal escrito, una dirección de garaje desactualizada o un caso de uso de un vehículo no revelado. Sin embargo, si no se controlan, distorsionan el riesgo, erosionan la precisión de las calificaciones y convierten la suscripción en conjeturas fundamentadas.

Este blog explora dónde comienzan los problemas de calidad de los datos, por qué persisten y cómo las aseguradoras pueden solucionarlos para aportar más precisión (y confianza) a cada decisión de suscripción.

Dónde comienzan los datos incorrectos en la suscripción

La mayoría de las aseguradoras no se proponen trabajar con datos incorrectos. Sin embargo, siguen apareciendo en casi todos los canales, especialmente al inicio del proceso de cotización.

Admisión de envíos

Los datos suelen llegar de los corredores por correo electrónico, archivos PDF u hojas de Excel. Los formatos varían, se omiten los campos obligatorios y los archivos adjuntos no se abren. La admisión estructurada es la excepción, no la regla.

Información autorreportada

Los conductores declaran por sí mismos el kilometraje anual, las ubicaciones de los garajes y el uso del vehículo, a menudo de manera inexacta. En el caso de los automóviles personales, esto es difícil de validar. En el caso de los automóviles comerciales, es aún más difícil.

Fragmentación del sistema heredado

Los datos clave se encuentran en varios sistemas: CRM, administración de políticas, reclamos, bases de datos de terceros. Cuando estos sistemas no funcionan, las aseguradoras trabajan con una visión parcial.

Errores de entrada manual

Cada vez que se cambia la clave de un envío, aumenta el riesgo de errores tipográficos, campos omitidos o datos clasificados erróneamente. Y en las tiendas de gran volumen, esto ocurre con frecuencia.

Los datos incorrectos no siempre parecen incorrectos, pero crean puntos ciegos que se extienden a lo largo de todas las decisiones que se toman en el futuro.

El costo de la mala calidad de los datos

Los impactos de los problemas de calidad de los datos son de gran alcance y costosos.

• Precios incorrectos: Los datos incompletos o incorrectos conducen a una evaluación de riesgos inexacta y a la pérdida de primas.
• Incremento de los ratios de pérdidas: Los riesgos que parecen limpios en el papel, pero que se clasifican erróneamente o no se denuncian con frecuencia dan lugar a reclamaciones más altas de lo esperado.
• Ineficiencia operativa: Las aseguradoras dedican tiempo a buscar la información que falta, a volver a cotizar o a revisar las pólizas después de la encuadernación.
• Riesgo de cumplimiento: La documentación incorrecta o la aplicación incoherente de las normas pueden exponer a las aseguradoras al escrutinio regulatorio.
• Fricción con el cliente: Las cotizaciones incorrectas, la reemisión de pólizas o los cambios inesperados en las primas provocan frustración y pérdida de clientes.

En última instancia, los datos deficientes erosionan la confianza: en la cotización, en la política y en el proceso.

Qué aspecto tienen los buenos datos de suscripción

Para mejorar la calidad de los datos hay que saber qué aspecto tienen los datos correctos. Para la suscripción, eso significa:

• Estructurado: Los datos deben organizarse en campos, no enterrarse en texto libre o en archivos adjuntos.
• Validado: Los datos clave (VIN, direcciones, cobertura previa) deben confirmarse comparándolos con fuentes fidedignas.
• Completa: Toda la información requerida debe capturarse en el momento de la cotización, no recopilarse más adelante.
• Estandarizado: Los formatos y la terminología coherentes permiten que los datos fluyan de forma limpia hacia los motores de calificación y los sistemas de políticas.
• Actualizado: El estacionamiento, el kilometraje y los casos de uso deben reflejar las condiciones actuales, no los registros obsoletos.

Estas cualidades hacen que los datos sean utilizables, no solo visibles. Y eso es lo que necesitan las aseguradoras.

Solucionar el problema de la calidad de los datos: soluciones prácticas

Mejorar la calidad de los datos no requiere destruir los sistemas ni ralentizar la suscripción. Las herramientas adecuadas pueden mejorar la precisión sin aumentar la fricción.

Recepción inteligente de envíos

Las herramientas de admisión basadas en inteligencia artificial pueden extraer datos de correos electrónicos, archivos adjuntos y formularios, estructurándolos automáticamente. Esto reduce la dependencia de la introducción manual y garantiza la coherencia.

Validación automatizada

Entre comillas, los datos críticos (como los VIN, los ZIP de almacenamiento y el estado de las licencias) se pueden validar en tiempo real comparándolos con fuentes de terceros. Esto detiene los datos incorrectos antes de que entren en el sistema.

Barreras de flujo de trabajo

Las plataformas de aseguramiento pueden hacer cumplir los campos obligatorios, verificar la documentación y evitar que las cotizaciones avancen sin datos completos y precisos.

Formularios dinámicos

En lugar de portales de envío genéricos, los formularios inteligentes se ajustan en función de las respuestas anteriores, lo que garantiza la relevancia y reduce la fatiga de entrada de datos para los corredores o los solicitantes.

Canalizaciones de datos centralizadas

La unificación de los datos de los sistemas de CRM, políticas y reclamaciones garantiza que las aseguradoras vean el panorama completo, no fragmentos desconectados.

Estas tácticas hacen que la mejora de los datos sea la opción predeterminada, no la excepción.

Cómo la mejora de los datos transforma la estrategia de suscripción

Los datos limpios no solo reducen los errores, sino que cambian la forma en que compiten las aseguradoras.

• Tiempo de entrega más rápido: Cuando los datos se estructuran y validan por adelantado, las cotizaciones fluyen más rápido y con menos demoras.
• Mejor segmentación del riesgo: Unos datos más completos y precisos permiten establecer distinciones de suscripción más precisas y fijar precios más inteligentes.
• Rendimiento mejorado de la cartera: Con menos riesgos mal clasificados y una mejor precisión de entrada, los índices de pérdida mejoran.
• Mayor automatización: Los datos de alta calidad permiten una mayor automatización, sin sacrificar el control ni el cumplimiento.
• Operaciones escalables: Las aseguradoras pueden gestionar más volumen con menos reelaboración o clasificación manual.

A gran escala, estas ganancias se convierten en una verdadera ventaja competitiva.

Reducir la brecha: controles de calidad y elegibilidad de los datos

Una de las aplicaciones más directas de la mejora de los datos es la aplicación automatizada de los requisitos. Las aseguradoras pueden reducir las fugas y garantizar la coherencia al conectar los datos de alta calidad a la lógica de toma de decisiones automatizada.

Si se validan los VIN, se verifica el garaje y se confirma el uso, las reglas se pueden aplicar de manera confiable. Esto se traduce en un procesamiento más directo y menos sorpresas posteriores.

Exploramos esto más a fondo en Cómo automatizar las verificaciones de elegibilidad sin perder la supervisión del asegurador, donde mostramos cómo los mejores insumos permiten una automatización más inteligente sin eliminar el juicio humano.

Cómo ayuda Inaza a las aseguradoras a mejorar los datos de suscripción

En Inaza, sabemos que una buena suscripción comienza con datos excelentes. Por eso, nuestra plataforma se centra en corregir la capa de datos, no solo la interfaz.

• Automatización de la recepción de correos electrónicos y formularios que extrae y estructura las presentaciones al instante
• Validación en tiempo real de VIN, direcciones, cobertura previa y señales de riesgo
• Enriquecimiento de datos integrado con fuentes de terceros
• Cumplimiento de las normas para garantizar que los archivos de suscripción estén completos y cumplan con los requisitos
• Canalizaciones de datos unificadas en todos los sistemas de cotización, suscripción y reclamaciones

Estas herramientas permiten a los aseguradores tener la confianza de que los datos que utilizan son correctos, completos y actuales.

¿Quiere eliminar las conjeturas a la hora de suscribir?

Los datos incorrectos cuestan dinero a las aseguradoras todos los días, lo que se traduce en primas no pagadas, pérdidas inesperadas y reprocesos evitables. Pero no tiene por qué ser así.

Con Inaza, puede estructurar, validar y confiar en los datos que impulsan cada decisión de suscripción, lo que hace que su equipo sea más rápido, inteligente y competitivo.

Hable con nuestro equipo hoy para ver cómo ayudamos a las aseguradoras a cerrar la brecha de calidad de los datos y a mejorar el rendimiento de la suscripción desde cero.