La mejora de los datos de seguros comienza con la comparación de datos difusos

Por qué las compañías de seguros necesitan la comparación de datos difusos para operaciones más inteligentes
El sector asegurador se basa en datos: registros de asegurados, historial de siniestros, información de suscripción e interacciones con los clientes. Sin embargo, estos datos suelen estar dispersos en múltiples sistemas, desde plataformas CRM y bases de datos de suscripción hasta herramientas de procesamiento de siniestros y registros de atención al cliente.

Cuando los registros no coinciden perfectamente en todos los sistemas debido a ligeras variaciones en nombres, direcciones o números de póliza, las aseguradoras corren el riesgo de tener registros duplicados, procesamiento ineficiente de reclamos, problemas de cumplimiento y perder oportunidades de venta cruzada y detección de fraude.

Aquí es donde entra en juego la comparación de datos difusos. Esta técnica avanzada de comparación de datos ayuda a las aseguradoras a unificar y conciliar registros inconsistentes, mejorando así la eficiencia operativa y el servicio al cliente. A continuación, se explica cómo las aseguradoras pueden beneficiarse de la implementación de la comparación de datos difusos.

 

1. 1. Creación de una visión de 360 grados de los asegurados y los hogares
      Disponer de datos precisos de los clientes es esencial para la suscripción, el procesamiento de reclamaciones y la interacción con el cliente. Sin embargo, cuando los datos de los asegurados se almacenan en sistemas separados (por ejemplo, las pólizas de seguro de hogar, de automóvil y de vida se almacenan por separado), resulta difícil obtener una visión unificada del cliente.

La coincidencia difusa conecta estos registros, incluso cuando hay ligeras diferencias en la ortografía, el formato o la información faltante, lo que garantiza que las aseguradoras tengan un perfil completo y preciso de las personas, los hogares y las empresas.

Ejemplo: Un asegurado puede figurar como "Robert J. Smith" en el sistema de seguros de hogar, pero como "Bob Smith" en los registros de seguros de auto. La coincidencia difusa garantiza la vinculación de ambos perfiles, lo que permite a las aseguradoras ofrecer descuentos combinados, optimizar las evaluaciones de riesgos y optimizar el servicio al cliente.

 

2. 2. Mantener los datos del asegurado limpios y actualizados
      Las bases de datos de seguros cambian constantemente: las personas se mudan, cambian de nombre o actualizan sus pólizas. Sin una correcta correspondencia durante las actualizaciones por lotes, las empresas corren el riesgo de tener registros duplicados, decisiones de suscripción incorrectas y malas experiencias para los clientes.

La coincidencia difusa garantiza que las actualizaciones constantes de los datos de los clientes sean precisas y consistentes, lo que evita errores que podrían generar demoras en el procesamiento de reclamos o falta de comunicación con los asegurados.

 

3. 3. Mejorar la integración de datos entre sistemas y API
      Las compañías de seguros dependen de múltiples sistemas: software de gestión de reclamaciones, plataformas de suscripción, herramientas de detección de fraude y proveedores de datos externos. Sin embargo, estos sistemas suelen utilizar formatos diferentes, lo que dificulta la correspondencia precisa de los registros de clientes en las distintas plataformas.

Con la coincidencia difusa para las integraciones de API, las aseguradoras pueden garantizar un intercambio de datos fluido entre sistemas dispares, mejorando la eficiencia operativa y garantizando el cumplimiento de los requisitos reglamentarios.

 

4. 4. Habilitación de búsquedas más inteligentes y tolerantes a errores
      Los agentes de seguros, suscriptores y liquidadores de siniestros buscan con frecuencia registros de clientes, pero no siempre se encuentran coincidencias exactas. Un cliente podría figurar como "Jonathan Doe" en una base de datos y como "Jon Doe" en otra. Los métodos de búsqueda tradicionales podrían no conectar estos registros, lo que genera retrasos e ineficiencias.

La coincidencia difusa permite búsquedas con tolerancia a errores, lo que garantiza que la información del asegurado se encuentre rápidamente, incluso si la consulta no coincide exactamente. Esto mejora la atención al cliente y agiliza la tramitación de reclamaciones.

 

5. 5. Optimización de fusiones y adquisiciones
      Cuando las aseguradoras se fusionan o adquieren otra, uno de los mayores desafíos es integrar grandes conjuntos de datos de ambas organizaciones. Las diferencias en el formato de los datos, los registros duplicados y la información incoherente de los clientes pueden retrasar las actividades posteriores a la fusión.

La coincidencia difusa ayuda a las aseguradoras a consolidar de forma rápida y precisa los datos de clientes y asegurados, lo que garantiza que puedan aprovechar de inmediato las oportunidades de venta cruzada, reducir la redundancia y agilizar las operaciones.

 

6. 6. Automatización de la consolidación de datos interdepartamentales
      Muchos equipos de seguros aún recurren a procesos manuales para consolidar datos, extrayendo informes de diversos sistemas y usando Excel o SQL para conciliar registros. Este enfoque consume mucho tiempo, es propenso a errores y es ineficiente a gran escala.

La coincidencia difusa automatiza este proceso, eliminando la necesidad de conciliaciones manuales semanales y liberando a los equipos para que se concentren en analizar datos y tomar decisiones comerciales informadas en lugar de corregir registros no coincidentes.

Reflexiones finales: Los datos limpios conducen a mejores operaciones, resultados y decisiones en materia de seguros
Para las compañías de seguros, la información precisa y unificada es la base de una operación eficaz. Sin ella, el procesamiento de reclamaciones se ralentiza, la detección de fraudes se debilita, los riesgos de incumplimiento aumentan y la satisfacción del cliente disminuye.

Al implementar la correspondencia de datos difusos, las aseguradoras pueden:
Cree una vista única y precisa de los asegurados y los hogares
Mejorar la eficiencia del procesamiento de reclamaciones
Mejore la detección de fraudes vinculando registros relacionados
Automatizar las actualizaciones y la consolidación de datos
Maximizar el valor de las fusiones y adquisiciones
Reducir los costos operativos causados por registros duplicados o no coincidentes

En un sector donde la precisión de los datos impacta directamente en la evaluación de riesgos, el cumplimiento normativo y la confianza del cliente, las aseguradoras que inviertan en una mejor calidad de datos obtendrán una ventaja competitiva. El emparejamiento difuso no es solo una solución de TI, sino una herramienta estratégica para mejorar los resultados empresariales.

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