La decodificación del VIN es solo el comienzo: uso de los datos del vehículo para mejorar la precisión del riesgo

Todas las pólizas de seguro de automóvil comienzan con un vehículo. Pero, ¿qué tan bien entienden realmente la mayoría de las aseguradoras qué es lo que están cubriendo?

Para muchos aseguradores, los datos del vehículo comienzan y terminan con un VIN. Ese código de 17 dígitos es la clave para descifrar lo básico: marca, modelo, año, estilo de carrocería y tipo de motor. Es útil, pero es solo un punto de partida. En el entorno actual de seguros basado en datos, ya no basta con confiar únicamente en la decodificación del VIN.

¿Por qué? Porque el riesgo es dinámico. El estado, el uso y el historial de un vehículo desempeñan un papel tan importante en la precisión de la suscripción como el del conductor al volante. Y en el caso de las líneas de automóviles comerciales o de líneas personales de gran volumen, las brechas en ese conocimiento pueden traducirse directamente en una pérdida de ingresos o en pólizas con precios incorrectos.

Este blog explora cómo ir más allá de la decodificación estática del VIN y adoptar un enfoque más inteligente e integrado de los datos de los vehículos, que brinde a las aseguradoras un contexto más profundo y una mayor confianza en cada cotización que emitan.

Los límites de la decodificación VIN tradicional

La decodificación del VIN proporciona un conjunto estandarizado de especificaciones del vehículo, pero esos datos se fijan en el momento de la fabricación. No te dice cómo se ha utilizado el vehículo, dónde se ha guardado ni qué le ha sucedido desde que salió de la fábrica.

Esto significa que las aseguradoras que trabajan con una decodificación VIN estándar no tienen en cuenta factores de riesgo clave, como:

• Si el vehículo ha sufrido un accidente anterior
• Si se ha modificado o reconstruido
• Cómo se usa hoy en día (personal frente a comercial, viaje compartido, entrega, etc.)
• Su kilometraje y estado de desgaste
• Exposición geográfica basada en el estacionamiento y los patrones de uso

Todo esto puede afectar considerablemente a la frecuencia y la gravedad de las reclamaciones y, sin embargo, muchas aseguradoras no las capturan hasta que la póliza está consolidada, si es que lo hacen.

Por qué es importante contar con datos precisos del vehículo

La suscripción no consiste solo en calificar por clase de vehículo. Se trata de identificar la variación del riesgo dentro de esa clase. Considera la diferencia entre dos vehículos idénticos:

• Ambos son Toyota Corolla 2021
• Ambos están guardados en el mismo código postal
• Ambos tienen propietarios similares por grupo demográfico

Pero uno tiene un título reconstruido, 120 000 millas en el odómetro, y se usa para entregas en clase Gig Economy 12 horas al día. El otro es un vehículo de uso personal que se conduce solo unos pocos días a la semana.

Estos vehículos presentan niveles de riesgo muy diferentes, pero un decodificador VIN tradicional los considera idénticos.

Ahí es donde entra en juego una inteligencia más profunda sobre los vehículos.

De especificaciones estáticas a información dinámica

Las aseguradoras modernas van cada vez más allá de las especificaciones estáticas para obtener datos del vehículo enriquecidos o en tiempo real que reflejen mejor la exposición real. Esto incluye:

Historial de accidentes y títulos

Recurrir a bases de datos como NMVTIS o Carfax puede revelar si el vehículo ha sufrido colisiones anteriores, se ha declarado como una pérdida total o se ha reconstruido después de sufrir daños graves, todo lo cual se correlaciona en gran medida con las reclamaciones futuras.

Clasificación de uso

¿El automóvil se usa con fines comerciales, para compartir viajes o para entregas? Muchos de estos casos de uso quedan fuera de la cobertura de automóvil personal estándar y conllevan perfiles de riesgo elevados. La clasificación errónea del uso es una causa común de disputas por pérdidas de primas y reclamaciones.

Verificación de kilometraje

El kilometraje anual ha sido durante mucho tiempo una variable de calificación, pero con frecuencia se autoinforma y no es confiable. La verificación de la lectura del odómetro (mediante registros de servicio, datos de vehículos conectados o integraciones de terceros) mejora la precisión.

Ubicación del garaje

Las aseguradoras dependen en gran medida de los códigos postales de los garajes para calificar, pero a menudo están desactualizados o son incorrectos. La validación del garaje en tiempo real, basada en los datos del teléfono o en las aportaciones del titular de la póliza, puede reducir el riesgo de exposición geográfica.

Modificaciones y adiciones al mercado de accesorios

Los kits de elevación, las modificaciones de rendimiento o las funciones de seguridad del mercado de accesorios influyen en el rendimiento y la asegurabilidad de un vehículo. Marcarlos mediante el reconocimiento de imágenes o la captura de datos estructurados ayuda a evitar sorpresas a la hora de tramitar la reclamación.

Cómo los datos del vehículo dan forma a la segmentación de riesgos

Cuanto más precisos sean los datos de su vehículo, más precisa será la segmentación del riesgo. Esto permite a las aseguradoras:

• Identifique los riesgos extremos antes de cerrar
• Refina los algoritmos de calificación en función de la exposición real
• Reducir las clasificaciones erróneas y las brechas de cobertura no intencionales
• Mejore la competitividad de las cotizaciones fijando precios con mayor precisión
• Disminuya las sorpresas y las disputas en las reclamaciones posteriores a la vinculación

Incluso las pequeñas mejoras en la precisión de la segmentación pueden tener un impacto enorme en el ratio combinado, especialmente en líneas de automóviles competitivas, no estándar o comerciales.

Operacionalización de la inteligencia de vehículos

Obtener datos más detallados del vehículo solo es útil si se ajusta de forma natural al flujo de trabajo de suscripción. Ahí es donde la integración y la automatización importan.

Enriquecimiento de datos automatizado

Entre comillas, los VIN se decodifican y se enriquecen al instante con el historial de accidentes, las marcas de propiedad y los registros de propiedad. No se requiere una búsqueda manual.

Verificación de uso

El uso del vehículo autodeclarado se compara con los datos de terceros para detectar inconsistencias. El uso comercial o los trabajos por encargo implican la adopción de medidas de suscripción adicionales o la analización de la póliza.

Banderas de riesgo inteligentes

Los vehículos con características de alto riesgo, como títulos de salvamento o uso con mucho kilometraje, se marcan para una revisión secundaria o verificaciones de elegibilidad.

Integración del motor de clasificación

Todos los puntos de datos verificados se introducen directamente en el motor de clasificación, lo que garantiza una aplicación coherente de las normas y los recargos sin intervención manual.

Estas capacidades eliminan las conjeturas, reducen el tiempo del ciclo y brindan a los aseguradores las herramientas que necesitan para tomar decisiones más rápidas y mejor informadas.

Por qué los datos del vehículo son la base para reclamaciones más inteligentes

La mejora de los datos de los vehículos no solo mejora la suscripción, sino que también mejora los resultados de las reclamaciones. Las pólizas que contienen información incompleta o inexacta sobre el vehículo tienen más probabilidades de provocar disputas de cobertura, tiempos de procesamiento de reclamaciones más prolongados o pérdidas por debajo de las reservas.

De hecho, los datos históricos de siniestros pueden y deben usarse para mejorar la precisión futura de la suscripción a nivel de vehículo.

Cubrimos esto más a fondo Cómo el FNOL y el historial de reclamaciones pueden impulsar su estrategia de suscripción, donde mostramos cómo la información sobre las reclamaciones debe informar directamente sobre el precio y la calificación de los vehículos en las nuevas operaciones y en las renovaciones.

Cómo Inaza impulsa una inteligencia más profunda sobre los vehículos

En Inaza, sabemos que la suscripción comienza con el vehículo y que la precisión en la admisión impulsa los resultados a lo largo del ciclo de vida. Por eso, nuestra plataforma de automatización de suscripciones incluye:

• Decodificación avanzada de VIN y enriquecimiento de datos del vehículo
• Integración en tiempo real con bases de datos de historial de accidentes y títulos
• Validación automatizada del estacionamiento, el kilometraje y los tipos de uso
• Captura de datos estructurados de envíos de correo electrónico y archivos adjuntos
• Integración con los sistemas de calificación para garantizar la aplicación coherente de las reglas

Estas funciones ayudan a las aseguradoras a escribir con confianza, reducir los errores y convertir lo que antes era un proceso manual en un flujo de trabajo de suscripción escalable y rico en datos.

¿Quiere ver lo que los datos más inteligentes del vehículo pueden hacer por su suscripción?

Cuanto más sepa sobre el vehículo, mejor podrá suscribir la póliza. En el competitivo mercado actual, esa diferencia importa.

Con Inaza, puede ir más allá de la decodificación del VIN y empezar a utilizar la información a nivel del vehículo para obtener resultados de suscripción reales, sin ralentizar las operaciones.

Hable con nuestro equipo hoy mismo para programar una demostración y ver cómo la mejora de los datos del vehículo puede conducir a un mejor seguro.