Consolidación Crediticia: Unificación de más de 400.000 créditos mensuales de múltiples aseguradoras (I)
Se diseñó e implementó un proceso para unificar la cartera de seguros crediticios, sin importar la aseguradora. Esto permitió analizar, gestionar y tomar decisiones eficientemente, capturando oportunidades por más de USD $946 millones y aumentando los ingresos hasta en un 23%.

Durante el proyecto de consultoría, se diseñó e implementó un proceso que permite, independiente de la aseguradora, unificar la cartera de seguros crediticios. Así lograr analizar, gestionar y tomar decisiones, independiente de la fuente, logrando capturar oportunidades sobre USD $946 millones, que significan un incremento de hasta un 23% de sus ingresos.
Contexto
La industria financiera, en específico la de riesgo crediticio, cuenta con múltiples desafíos; variación del perfil de riesgos constante de los clientes y deudores, evaluaciones de crédito con sesgo, un mercado creciente (crecimiento anual sobre el 10%) y volátil (en el contexto actual)[1][2], disgregación de datos, pérdida de oportunidades por falta de información, entre otros.
Algunos de estos desafíos se arrastran por décadas dada la naturaleza e historia de la industria; la diferencia es que las condiciones tecnológicas hoy son superiores.
En la industria de créditos, existen cuatro actores relevantes: compañías aseguradoras, asegurados, deudores y corredores de seguro.
El desafío: Cómo consolidar la cartera de diferentes compañías para generar un análisis integrado
Todos los días se deben procesar más de 2 millones de créditos, que corresponden a la cartera de clientes del cliente. Además, como la información proviene de las compañías aseguradoras, cada una presenta sus propias reglas de negocio. A pesar de ser un servicio regulado por la Comisión de Mercados Financieros en Chile (CMF), cada empresa tiene criterios y definiciones diferentes. Esto se debe principalmente por:
- A pesar de ser un proceso comercial estándar, por razones comerciales, como presentan este proceso de calificación de deudores es diferente, así logran generar una diferencia comercial con sus clientes para resaltar sus servicios.
- Reglas de negocio antiguas y difíciles de actualizar están presentes. Como cualquier negocio e industria que lleva varios años y décadas operando, no necesariamente las decisiones pasadas se mantienen hasta el día de hoy. Pero se deben seguir dando el servicio con dichas decisiones, porque existen clientes activos con esas condiciones. Por lo tanto, nos encontramos con reglas obsoletas pero siguen vigentes.
- Condiciones especiales diseñadas para casos específicos, donde algún acuerdo comercial entre un asegurado y compañía aseguradora resulta atractivo, que se deben definir reglas de negocio nuevas no utilizadas anteriormente.
- La búsqueda de siempre presentar la data de la mejor forma posible, así como la compañía aseguradora siempre puede mostrar datos favorables a su gestión, pero que no necesariamente son un reflejo de la realidad.
La consecuencia de los puntos anteriores, es que cada compañía aseguradora cuente con sus propias definiciones para elementos que son por lo general genéricos. Es por esto que nos encontramos con aseguradoras que cuentan con:
- Hasta 12 clasificaciones de tipo de deudores.
- Más de 5 tipos de líneas de crédito.
- Más de 4 tipos de montos otorgados dependiendo de ciertas características y reglas.
Para poder consolidar y luego analizar, se requería poder homologar conceptos a un proceso unificado de la empresa, así realizar las gestiones independiente de la entidad aseguradora.
Solución: Diseñar un proceso propio, independiente de la fuente
Para poder llevar a cabo una consolidación, establecimos un solo proceso independiente de la compañía aseguradora. Redujimos y unificamos criterios, a un proceso con reglas de negocio claras que homologan - sin perder información - lo obtenido de la fuente de información (aseguradoras).
Para esto, se realizó un levantamiento de los productos disponibles en el mercado y cómo se gestionan en cada compañía; así definir reglas de negocio claras. Establecimos criterios claros de aceptación para cada tipo de dato, logrando así:
Dato[*] | Posibilidades | Estandarización |
---|---|---|
Dedureos | 12 | Se establecieron 2 tipos de deudores, según sus criterios de clasificación. |
Clasificaciones de líneas | 5 | Se establecieron 3 clasificaciones, y la necesidad de dividir algunas, se hizo con otros criterios. |
Montos | 4 | Se establecieron 2 montos otorgados, y las condiciones especiales, se homologaron con procesos automáticos si aplican fechas. |
Siniestros | 12 | Se estableció una forma unificada de calcular la siniestralidad, para generar benchmarks. |
[*] Existen más estandarizaciones a las reflejadas en la tabla, se incluyen algunas con el fin de resumir.
Para lograr estas estandarizaciones, diariamente, en un horario reservado por las compañías para nosotros, se implementó un sistema de extracción, transformación y carga de datos (ETL).
Impacto
A pesar de que en el presente caso se enfoca en el proceso de extracción, transformación y carga, el impacto del proyecto en su totalidad fue significativo para el cliente, logrando:
- Se consolidó la información en un solo sistema, generando analítica avanzada, de más de 2.000.000 de créditos, de más de 400.000 deudores para más de 200 pólizas.
- Logramos generar un sistema de gestión automático, mediante detección automática de anomalías, capturando oportunidades de créditos sobre USD $946 millones anuales; un incremento de hasta un 23% de sus ingresos anuales.Se logró generar una gestión que podría impactar positivamente la aprobación crediticia de sus asegurados en hasta 350 puntos base, la aprobación general de la empresa, logrando así una mejor gestión crediticia.
Diseñado y publicado en 2024 por Nursoft ®.
Todos los derechos reservados.
Oficina Santiago
santiago@nursoft.cl
+562 2 604 8383
La Concepción 141, Oficina 907
Providencia — 7500010
Santiago, Chile
Sobre los Autores
- Gonzalo Larraín, Consultor de Nursoft. Ing. Civil en Informática de la Universidad Federíco Santa María.
- Rafik Mas'ad, Socio Consultor de Nursoft. Ing. Civil en Informática y Msc. en Ciencias de la Computación de la Universidad Federíco Santa María.
- Sebastián Mas'ad, Socio Consultor de Nursoft. Ing Comercial y Msc. Estrategia de la Universidad Adolfo Ibáñez.