Puntos clave
- La comparación manual de tarifas es matemáticamente imposible de realizar con precisión a gran escala cuando se gestionan miles de redes de proveedores.
- La fragmentación de los datos de mercado provoca pérdidas económicas directas, ya que impide detectar partidas con precios excesivos y supone un coste de millones para las aseguradoras.
- La herramienta de negociación de tarifas de CoverGo automatiza la extracción de datos, centralizando los valores de referencia procedentes de diversos formatos (CSV, PDF, imágenes) y los datos del sistema, sin necesidad de introducir datos manualmente.
- Un sistema de puntuación basado en inteligencia artificial señala al instante las desviaciones de las tarifas, comparando automáticamente las líneas de servicio con las estadísticas reales del mercado (media, mediana, P25-P90).
- Los ciclos de incorporación de proveedores y de renovación de contratos se reducen drásticamente, pasando de semanas a minutos, gracias al uso de un historial centralizado de referencias.
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Las aseguradoras están ampliando sus redes de proveedores a un ritmo vertiginoso. Sin embargo, aunque sus redes crecen, las herramientas que se utilizan para auditarlas y compararlas no han avanzado al mismo ritmo. Para muchos equipos operativos, el proceso es exactamente el mismo que hace quince años: abrir una hoja de cálculo, comparar tarifas manualmente y repetir el proceso en miles de archivos.
El problema de la escala del que nadie habla en la evaluación comparativa de tarifas manuales
Cuando se gestionan más de 2.000 proveedores, la comparación manual —calcular la media de lo que cobran otros proveedores por el mismo servicio a partir de los datos de tarifas— no solo es lenta, sino que es matemáticamente imposible de realizar con precisión. Cada vez que un nuevo proveedor presenta una lista de tarifas, el equipo de la red debe compararla con las tarifas existentes de proveedores, niveles y zonas geográficas similares.
¿El resultado? No existe una única fuente de información fiable. Los datos de referencia se encuentran dispersos en archivos y datos del sistema repartidos por unidades compartidas y bandejas de entrada. Los analistas dedican días —a veces semanas enteras— a recopilar datos solo para responder a una pregunta básica: ¿es razonable esta tarifa? De hecho, el seguimiento de datos macroeconómicos del Informe de la EIOPA sobre inflación y seguros pone de relieve que la inflación persistente de las reclamaciones y el aumento de los gastos operativos están reduciendo drásticamente los márgenes de suscripción de seguros no de vida. Esta presión está obligando a las aseguradoras europeas a eliminar de forma agresiva las fugas en los procesos administrativos, ya que los flujos de trabajo manuales, que dependen de hojas de cálculo, simplemente no pueden adaptarse para gestionar la volatilidad de la red.
Lo que se nos escapa
Ese cuello de botella tiene un coste económico directo. Cuando los datos del mercado están fragmentados y son de difícil acceso, las partidas con precios excesivos pasan desapercibidas. Una sola línea de servicio cuyo precio supere en un 15 % el del mercado puede parecer manejable si se analiza de forma aislada. Pero si se multiplica esa cifra por miles de proveedores y cientos de líneas de servicio, el impacto acumulado asciende a millones.
El problema no es la falta de esfuerzo: tu equipo está trabajando duro. El problema es que la infraestructura les obliga a tomar decisiones financieras de gran importancia basándose en datos incompletos y desestructurados, y sin un punto de referencia claro en el que apoyarse.
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El cambio: de semanas de trabajo manual a días
La herramienta de negociación de tarifas de CoverGo sustituye la búsqueda dispersa en hojas de cálculo por una biblioteca de referencias centralizada y basada en inteligencia artificial. Todas las tarifas de los proveedores —tanto si se reciben como archivos subidos (CSV, PDF o imágenes) como si ya están estructuradas en tu sistema actual— se extraen y estructuran automáticamente sin necesidad de introducir datos manualmente.
Una vez cargada, cada línea de servicio se evalúa automáticamente en función de estadísticas reales del mercado: media, mediana, P25, P75 y P90. Las partidas se marcan automáticamente como «sobrevaloradas», «de alto riesgo», «dentro del rango» o «infravaloradas», y los porcentajes de desviación se calculan al instante.
El impacto operativo es inmediato: el ciclo de incorporación de un proveedor, que antes se prolongaba durante semanas, se reduce a unos días. Y cuando llega el momento de renovar el contrato, tu equipo no tiene que empezar desde cero. La plataforma ya cuenta con el historial completo, por lo que, en cuestión de minutos, puedes ver exactamente cómo han evolucionado las tarifas de un proveedor en relación con el mercado actual.
No se trata solo de una mejora en la eficiencia. Es un cambio fundamental en la forma en que los operadores protegen sus márgenes y se adelantan al aumento progresivo de las tarifas en una red en expansión.
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En resumen
Gestionar miles de redes de proveedores mediante hojas de cálculo manuales es matemáticamente imposible de realizar con precisión, lo que da lugar a datos fragmentados y a pérdidas de beneficios de varios millones de dólares debido a líneas de servicio con precios excesivos que pasan desapercibidas. La herramienta de negociación de tarifas de CoverGo resuelve este problema automatizando la extracción de datos de archivos PDF, CSV, imágenes y datos del sistema para almacenarlos en una biblioteca centralizada, utilizando un sistema de puntuación basado en inteligencia artificial para señalar al instante las desviaciones en las tarifas y reducir los ciclos de renovación de los contratos con los proveedores de semanas a minutos.
Dado que las aseguradoras gestionan miles de redes de proveedores, comprobar manualmente las tarifas en hojas de cálculo dispersas es matemáticamente imposible de hacer con precisión. Esto genera un importante cuello de botella operativo y deja a los equipos sin una única fuente de información fiable.
Los datos de mercado fragmentados y de difícil acceso permiten que las líneas de servicio con precios excesivos pasen desapercibidas. Incluso las desviaciones de tarifas más insignificantes se acumulan en las grandes redes, lo que provoca pérdidas directas de beneficios por valor de millones de dólares.
Automatiza la extracción de datos de diversos formatos (PDF, CSV, imágenes) y de datos del sistema para almacenarlos en una biblioteca centralizada. La puntuación basada en inteligencia artificial compara al instante las líneas de servicio con estadísticas reales del mercado (media, mediana, P25-P90), lo que reduce los ciclos de incorporación de proveedores y de renovación de contratos de semanas a minutos.
Si deseas obtener más información o asistir a una demostración a cargo de un experto, ponte en contacto con un miembro de nuestro equipo.
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