{"id":1415,"date":"2021-02-15T13:44:05","date_gmt":"2021-02-15T11:44:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wenalyze.com\/?p=1415"},"modified":"2025-06-19T13:44:53","modified_gmt":"2025-06-19T13:44:53","slug":"que-son-los-datos-abiertos-y-como-pueden-usarlos-las-aseguradoras-de-comercios-y-pymes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wenalyze.com\/es\/blog-es\/que-son-los-datos-abiertos-y-como-pueden-usarlos-las-aseguradoras-de-comercios-y-pymes\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 son los datos abiertos y c\u00f3mo pueden usarlos las aseguradoras de comercios y PYMEs?"},"content":{"rendered":"\t\t
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Los datos abiertos o el \u2018Open Data\u2018<\/strong>, son cualquier tipo de informaci\u00f3n que pueda ser accesible y encontrada en Internet. Corporaciones y empresas de todos los sectores utilizan este tipo de datos para conocer m\u00e1s y mejor a sus clientes.<\/p>

La gesti\u00f3n de los datos abiertos<\/strong> permite a las corporaciones y empresas aumentar la calidad de los datos, monitorizar los eventos y los cambios de sus clientes, y automatizar los procesos. El tipo, el tama\u00f1o, la fuente y la aplicabilidad de los datos pueden ser de una variedad infinita.<\/p>

\u00bfQu\u00e9 tipos de fuentes de datos abiertos son \u00fatiles para las aseguradoras de comercios y PYMEs?<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Cualquier fuente que contenga datos relacionados con los clientes comerciales y sus riesgos.<\/span><\/p>

Las fuentes de datos empresariales m\u00e1s comunes incluyen informaci\u00f3n sobre los estados financieros de la empresa, datos sobre la propiedad, niveles de criminalidad, riesgos catastr\u00f3ficos, noticias, opiniones de los clientes, informaci\u00f3n de los gestores, n\u00famero de tiendas y comercios, etc.<\/p>

Mientras que algunas de estas fuentes son \u00fatiles para actualizar nuestros datos actuales, otras fuentes pueden ser \u00fatiles para automatizar procesos y aumentar la precisi\u00f3n en la evaluaci\u00f3n de riesgos.<\/p>

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\u00bfCon qu\u00e9 finalidad podemos utilizar los datos abiertos?<\/h2>

1. Para mejorar los procesos actuales<\/p>

La calidad de los datos<\/a> es el primer aspecto que debemos mejorar. Necesitamos saber cu\u00e1l es la realidad de nuestros clientes o potenciales clientes para mejorar los resultados de nuestras tareas diarias. Esto tambi\u00e9n es imprescindible antes de a\u00f1adir cualquier complejidad a nuestros procesos.<\/p>

Este problema es com\u00fan: basado en datos de nuestros proyectos, una media del 45% de los clientes PYME de las aseguradoras tienen inexactitudes o errores en sus actividades o en sus direcciones.<\/p>

Problema:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Somos un ejemplo de ello. En la imagen superior, podemos ver los datos que enviamos a la aseguradora cuando contratamos una p\u00f3liza de seguro para comercios justo despu\u00e9s de registrar nuestra empresa. Sin embargo, como cualquier otra empresa, muchas cosas han cambiado en s\u00f3lo dos a\u00f1os. La aseguradora ha ido renovando nuestra p\u00f3liza sin actualizar nuestros datos y, sin embargo, esta informaci\u00f3n se puede encontrar en fuentes de datos abiertas.<\/span><\/p>

Soluci\u00f3n:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La implementaci\u00f3n de fuentes de <\/span>datos abiertos<\/strong> puede ayudar a actualizar inexactitudes y datos obsoletos de forma automatizada. Debemos conocer cu\u00e1l es la realidad de nuestros clientes para poder tomar buenas decisiones.<\/span><\/p>

1. Para automatizar los procesos<\/p>

Una vez que los datos que manejamos se ajustan a la realidad, la automatizaci\u00f3n de procesos se hace factible. Al establecer una conexi\u00f3n con nuestros sistemas y fuentes de datos abiertos<\/strong>, la automatizaci\u00f3n de procesos puede aplicarse a la suscripci\u00f3n y las renovaciones para reducir los tiempos y aumentar.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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A continuaci\u00f3n, se puede ver un ejemplo del antes y el despu\u00e9s de un proceso de suscripci\u00f3n de un seguro de propiedad empresarial:<\/span><\/p>

El proceso tradicional de suscripci\u00f3n<\/strong> (izquierda) de un seguro de propiedad empresarial requiere que el cliente potencial recopile una extensa lista de datos. Si nuestro sistema est\u00e1 conectado a un registro de la propiedad, podemos hacer este trabajo por ellos y ofrecer un proceso de suscripci\u00f3n de 2 preguntas.<\/p>

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\u00bfC\u00f3mo sabemos si la calidad de las fuentes de datos abiertas es buena?<\/h2>

Esta es una de las principales preocupaciones, ya que las aseguradoras basan los riesgos y las primas en los datos que reciben. La informaci\u00f3n que podemos encontrar online sobre una empresa ha sido compartida por el propio negocio, sus clientes o instituciones p\u00fablicas\/bases de datos empresariales. La calidad debe evaluarse de forma diferente seg\u00fan la fuente y el tipo de datos.<\/p>

Las empresas comparten informaci\u00f3n en su sitio web, en sus perfiles en las redes sociales y en su tarjeta de Google para empresas. Una de las formas de confirmar si la calidad de los datos es buena es comprobar cu\u00e1ndo se publicaron y si coinciden entre las distintas fuentes de datos.<\/p>

Por ejemplo, si la direcci\u00f3n de la empresa que encontramos en Google Maps, el sitio web de la empresa y sus perfiles en las redes sociales coinciden, podemos estar seguros de que este dato es correcto y est\u00e1 actualizado.<\/p>

Cuando los datos se encuentran en registros p\u00fablicos u opiniones, normalmente tienen la fecha con la que se public\u00f3 la informaci\u00f3n, lo que nos permite entender si los datos de la aseguradora son m\u00e1s recientes o no.<\/p>

Pero a veces la informaci\u00f3n, como las opiniones, puede ser falsa. \u00bfC\u00f3mo podemos asegurarnos de que s\u00f3lo utilizamos opiniones verificadas para la evaluaci\u00f3n de riesgos?<\/strong><\/p>

Sabemos que Internet est\u00e1 lleno de trolls y un cliente enfadado puede ser la peor pesadilla para una empresa. Esta puede ser la parte que m\u00e1s dudas genere a las aseguradoras, pero hay una forma de evitarlo que podemos ver en el siguiente ejemplo:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Podemos ver en la imagen superior que el Negocio 1 tiene una valoraci\u00f3n m\u00e1s alta que el Negocio 2. Sin embargo, s\u00f3lo ha recibido 7 opiniones y todas ellas han sido publicadas en un solo d\u00eda. Por lo tanto, hay que tener en cuenta el n\u00famero de opiniones y las fechas a la hora de dar importancia a esta informaci\u00f3n.<\/span><\/p>

En este caso, las opiniones no se tendr\u00e1n en cuenta para el Negocio 1, lo que significa que o bien es un negocio nuevo, o bien a los clientes no les gusta compartir opiniones sobre \u00e9l. El resultado que obtendremos en esta comparaci\u00f3n es que la Empresa 2 tiene una base de clientes consolidada, es popular y tiene una buenas opiniones.<\/p>

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\u00bfSe automatizar\u00e1n totalmente los procesos de las aseguradoras de comercios y PYME en el futuro?<\/h2>

Depende del tipo de riesgo. Creemos que los procesos de suscripci\u00f3n<\/strong> y renovaci\u00f3n de las PYME se automatizar\u00e1n totalmente en el futuro, ya que las tareas manuales no son eficientes ni rentables para primas tan peque\u00f1as.<\/p>

Hay una competici\u00f3n en el espacio de las aseguradoras de PYMEs y comercios: la aseguradora que consiga reducir los costes de estos procesos podr\u00e1 ofrecer precios muy competitivos a sus clientes de las PYME.<\/p>

En el caso de los riesgos m\u00e1s grandes, la situaci\u00f3n es un poco m\u00e1s compleja. El tama\u00f1o de estas primas permite a la aseguradora invertir en RRHH sin que se produzca un aumento sustancial de la prima. Adem\u00e1s, un sistema automatizado es susceptible de cometer errores que no podemos permitir en determinados tipos de riesgos.<\/p>

La clave aqu\u00ed es aplicar t\u00e9cnicas de Machine Learning<\/strong> y entrenar al sistema para que reduzca los errores a la vez que cuenta con la supervisi\u00f3n humana. Esta supervisi\u00f3n humana no s\u00f3lo es \u00fatil para evitar estos errores, sino para encontrar nuevas formas de utilizar los datos abiertos.<\/p>

Entonces, \u00bfpor d\u00f3nde deber\u00eda empezar una aseguradoras de comercios y PYMEs?<\/strong><\/p>

En resumen, la primera tarea necesaria que tenemos que hacer respecto a los datos es mejorar aumentando su calidad. Una vez hecho esto, podemos plantearnos a\u00f1adir complejidad a nuestros procesos e iniciar el camino del dise\u00f1o y construcci\u00f3n de una compa\u00f1\u00eda de seguros m\u00e1s automatizada y eficiente.<\/p>

Si tienes alguna pregunta, no dudes en ponerte en contacto conmigo en roger@wenalyze.com<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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